cassandra(三)--编写java代码对分布式数据库进行操作

本文主要关注两个部分，
1. 怎么写一个最简单cassandra的sample
2. 通过代码,了解cassandra的数据模型及隐藏在后面的交互逻辑


步骤一：
首先我们创建一个工程，然后将cassandra/lib目录下的包，导入到我们的工程中。
步骤二：
创建一个类，内容如下：

import org.apache.cassandra.thrift.Cassandra;
import org.apache.cassandra.thrift.Column;
import org.apache.cassandra.thrift.ColumnPath;
import org.apache.cassandra.thrift.ConsistencyLevel;
import org.apache.cassandra.thrift.InvalidRequestException;
import org.apache.cassandra.thrift.NotFoundException;
import org.apache.cassandra.thrift.TimedOutException;
import org.apache.cassandra.thrift.UnavailableException;
import org.apache.thrift.TException;
import org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol;
import org.apache.thrift.transport.TSocket;
import org.apache.thrift.transport.TTransport;
import org.apache.thrift.transport.TTransportException;


 public class SampleOne {  
     static Cassandra.Client cassandraClient;  
     static TTransport socket;
   
   
     private static void init() throws TTransportException {  
         String server = "192.168.1.129";  
//    	 String server = "localhost";
         int port = 9160;  
   
         /* 首先指定cassandra server的地址 */  
         socket = new TSocket(server, port);  
         System.out.println(" connected to " + server + ":" + port + ".");  
   
   
         /* 指定通信协议为二进制流协议 */  
         TBinaryProtocol binaryProtocol = new TBinaryProtocol(socket, false, false);  
         cassandraClient = new Cassandra.Client(binaryProtocol);  
   
   
         /* 建立通信连接 */  
         socket.open();  
     }  
   
   
     public static void main(String[] args) throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException {  
         /* 初始化连接 */  
         init();  
   
   
         /* 选择需要操作的Keyspaces， 可以理解成数据库的表 */  
         String keyspace= "Keyspace1";  
         String row = "employee";  
   
         /* 创建一个Table Name */  
         String tableName = "Standard2";
         
         /* 插入一条记录 */
         insertOrUpdate(keyspace,tableName,row,"name","happy birthday!",System.currentTimeMillis());
         /* 删除一条记录 */
         //delete(keyspace,tableName,row,"name",System.currentTimeMillis());
         /* 获取一条记录 (由于插入和删除是同一条记录,有可能会检索不到哦!请大家主意!*/
         Column column = getByColumn(keyspace,tableName,row,"name", System.currentTimeMillis());
         System.out.println("read row " + row);  
         System.out.println("column name " + ":" + new String(column.name));  
         System.out.println("column value" + ":" + new String(column.value));  
         System.out.println("column timestamp" + ":" + (column.timestamp));  
         
         close();
     }
     
     /**
      * 插入记录
      */
     public static void insertOrUpdate(String tableSpace,String tableName, String rowParam,String ColumnName,String ColumnValue,long timeStamp)  
     	throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException{
         /* 选择需要操作的Keyspaces， 存放数据表所在的空间位置 */  
         String keyspace= tableSpace;
         /* 数据所在的行标 */
         String row = rowParam;  
   
         /* 创建一个column path */  
         ColumnPath col = new ColumnPath(tableName);  
         col.setColumn(ColumnName.getBytes()); 
         
         /* 执行插入操作，指定keysapce, row, col, 和数据内容， 后面两个参数一个是timestamp， 另外一个是consistency_level 
          * timestamp是用来做数据一致性保证的， 而consistency_level是用来控制数据分布的策略，前者的理论依据是bigtable, 后者的理论依据是dynamo 
          */  
        cassandraClient.insert(keyspace, row, col,"i don't know".getBytes(), System.currentTimeMillis(), ConsistencyLevel.ONE);
	 }
     
     /**
      * 删除记录
      */
     public static void delete(String tableSpace,String tableName, String rowParam,String ColumnName,long timeStamp) 
     	throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException{
         /* 选择需要操作的Keyspaces， 存放数据表所在的空间位置 */  
         String keyspace= tableSpace;
         /* 数据所在的行标 */
         String row = rowParam;  
   
         /* 创建一个column path */  
         ColumnPath col = new ColumnPath(tableName);  
         col.setColumn(ColumnName.getBytes()); 
         
         /* 执行删除操作，指定keysapce, row, col， 后面两个参数一个是timestamp， 另外一个是consistency_level 
          * timestamp是用来做数据一致性保证的， 而consistency_level是用来控制数据分布的策略，前者的理论依据是bigtable, 后者的理论依据是dynamo 
          */  
        cassandraClient.remove(keyspace, row, col, System.currentTimeMillis(), ConsistencyLevel.ONE);
	 }
     
     /**
      * 获取数据
      */
     public static Column getByColumn(String tableSpace,String tableName, String rowParam,String ColumnName,long timeStamp) 
  	throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException{
      /* 选择需要操作的Keyspaces， 存放数据表所在的空间位置 */  
      String keyspace= tableSpace; 
      /* 数据所在的行标 */
      String row = rowParam;  

      /* 创建一个column path */  
      ColumnPath col = new ColumnPath(tableName);  
      col.setColumn(ColumnName.getBytes()); 
      
      /* 执行查询操作，指定keysapce, row, col， timestamp 
       * timestamp是用来做数据一致性保证的， 而consistency_level是用来控制数据分布的策略，前者的理论依据是bigtable, 后者的理论依据是dynamo 
       */  
      Column column = cassandraClient.get(keyspace, row, col, ConsistencyLevel.ONE).column;  
      return column;
	 }
     
     
     /**
      *	关闭当前的远程访问连接
      */
     public static void close() {
    	 socket.close();
	}
 }  

为了比较好的理解这些名词解释,我们先看看cassandra的数据模型:


Cassandra 的数据模型的基本概念：
keyspace:
用于存放 ColumnFamily 的容器，相当于关系数据库中的 Schema 或 database,
ColumnFamily :
用于存放 Column 的容器，类似关系数据库中的 table 的概念。

SuperColumn ：
它是一个特列殊的 Column, 它的 Value 值可以包函多个 Column

{   // 这是一个SuperColumn
    name: "李明杰",
   // 包含一系列的Columns
   value: {
	street: {name: "street", value: "1234 x street", timestamp: 123456789},
	city: {name: "city", value: "san francisco", timestamp: 123456789},
	zip: {name: "zip", value: "94107", timestamp: 123456789},
   }
}

Columns：
Cassandra 的最基本单位。由 name , value , timestamp 组成

{  // 这是一个column
  name: "李明杰",
  value: "mydream.limj@gmali.com",
  timestamp: 123456789
} 

cassandra的数据模型主要就是由上述几种模型构建而成的,很简单吧,的确是这样,最大的好处就是读写数据的API非常简单.

KEY-VALUE型非关系数据库。貌似现在都用这个啦，学学。相信只有好处没有坏处。

目前从负载均衡到缓存设计都有简易的通过硬件平行扩充的策略,只有数据库还处于比较单调的单点模式,未来的分布式数据库将成为主流的WEB服务数据承载模式,将有更多的分布式数据存储策略产生

我实验啦一下查询没问题，插入和删除时有时不成功，还都是原来的数据

我觉的那张图片有些问题
在SuperCloumn下 应该是 name &  value吧
而不是 key & columns