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Cassandra

Database

Apache Cassandra ist die skalierbarste NoSQL-Datenbank — lineare horizontale Skalierung, keine Single-Point-of-Failure und optimiert für extrem hohe Schreiblast.

Cassandra wurde von Facebook entwickelt und ist peer-to-peer verteilt ohne Master-Node. Das Partition-Key-basierte Datenmodell ermöglicht konsistente Performance bei unbegrenzter Skalierung. Netflix, Instagram und Apple nutzen Cassandra für Milliarden von Datenpunkten. CQL (Cassandra Query Language) ähnelt SQL.

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Apache Cassandra bei SW Business Solutions

Apache Cassandra ist eine hochskalierbare NoSQL-Datenbank für Projekte mit extrem hohen Schreib-Anforderungen und Geo-Verteilung. SW Business Solutions implementiert Cassandra, wenn MongoDB oder PostgreSQL an ihre Skalierungsgrenzen stossen.

Einsatz in Kundenprojekten

  • Hochfrequenz-Schreiblasten: Time-Series-Daten mit Millionen von Schreibvorgängen täglich
  • Multi-Region-Deployments: Replikation über mehrere Rechenzentren für Geo-Redundanz
  • IoT-Scale-Daten: Sensordaten in Cassandra wenn InfluxDB nicht ausreicht
  • Event-Logging: Append-Only-Logs mit schnellen Schreibraten

Warum Cassandra?

  • Lineare Skalierung: Throughput skaliert linear mit der Anzahl der Nodes
  • Multi-DC-Replikation: Daten werden automatisch über Rechenzentren repliziert
  • Kein Single-Point-of-Failure: Peer-to-Peer-Architektur ohne Master-Node
  • Write-Optimierung: Cassandras Log-Structured-Merge-Tree optimiert Schreibvorgänge

Wann Cassandra, wann MongoDB?

Cassandra für: Extrem hohe Schreiblasten, Multi-Region, Time-Series-Queries. MongoDB für: Flexible Schemas, reichhaltige Abfragen, einfacheres Operations-Modell.

Typische Projektkombinationen

KombinationAnwendungsfall
Cassandra + KubernetesContainerisierter Cassandra-Cluster
Cassandra + GrafanaDashboards auf Cassandra-Daten
Cassandra + IoTSensor-Daten im grossen Massstab
Cassandra + SparkAnalytics auf Cassandra-Daten

Technische Details

Cassandra's Ring-Architektur verteilt Daten gleichmäßig über alle Nodes. Consistency Level (ONE, QUORUM, ALL) konfiguriert Lese/Schreib-Konsistenz. Virtual Nodes (vnodes) vereinfachen Cluster-Erweiterung. Materialized Views und Secondary Indexes erweitern Abfragemöglichkeiten.

Warum Cassandra?

Lineare Skalierung — mehr Nodes = mehr Durchsatz
Keine Single-Point-of-Failure
Multi-Datacenter-Replikation eingebaut
Optimiert für hohe Schreib-Workloads
CQL-Syntax ähnlich SQL
Apache-Open-Source-Projekt

Anwendungsszenarien für Cassandra

🌍

Globale Anwendungen

Multi-Region-Datenbank mit automatischer Geo-Replikation für weltweit verteilte Nutzer.

💬

Messaging-Systeme

Hochvolumen-Nachrichten-Speicherung für Chat-Anwendungen wie WhatsApp oder Discord.

📋

Event-Sourcing

Append-only Event-Log für Event-Sourced-Architekturen mit niedriger Schreib-Latenz.

⏱️

Time-Series-Daten

Zeitreihen-Daten für Metriken, Logs und IoT-Sensordaten mit zeitbasiertem Partitioning.

Funktioniert gut mit

Häufige Fragen zu Cassandra

Wann sollte ich Cassandra verwenden?
Cassandra für: Sehr hohe Schreib-Workloads (Millionen Writes/Sekunde), Multi-Datacenter-Replikation für globale Anwendungen, keine Single-Point-of-Failure-Toleranz und wenn Daten nach Zeit oder Partition abgefragt werden. Nicht für: ad-hoc Queries und komplexe Joins.
Was ist das Cassandra Datenmodell?
Cassandra nutzt Tables mit Partition Key (bestimmt Node) und Clustering Columns (bestimmt Reihenfolge innerhalb der Partition). Datenmodellierung ist query-driven — erst die Queries definieren, dann das Schema. Denormalisierung ist normal und erwünscht.
Cassandra oder MongoDB?
Cassandra für: lineares Skalieren mit sehr hohem Schreib-Durchsatz, globale Multi-Region-Deployments. MongoDB für: flexible Schemas, komplexere Queries, einfacheres Operations-Modell. Cassandra ist komplexer zu betreiben aber unübertroffen bei Schreib-Performance.

Schnelle Fakten

KategorieDatabase
KomplexitätExperte
BeliebtheitMittel
Aktuelle Version5.0
Erscheinungsjahr2008
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