• Veri tutarlılığı: Veri parçaları farklı düğümlerde depolandığında, tüm kopyaların senkronize kalmasını sağlamak zordur.
• Yüksek erişilebilirlik: Bir düğüm arızalandığında bile sistemin çalışmaya devam etmesi kritik öneme sahiptir.
• Ölçeklenebilirlik: Sistem büyüdükçe, veri ve işlem kapasitesinin kolayca artırılabilmesi gerekir.
• Ağ bölümlenmeleri (Network Partitions): Ağ sorunları nedeniyle düğümlerin birbirinden ayrılması durumunda sistemin nasıl davranacağı.

“Cassandra, hiçbir zaman kapalı kalmayacak, devasa ölçekli dağıtık sistemler inşa etmek için tasarlanmıştır. Verileri dünya çapında binlerce düğüm arasında dağıtarak ve en karmaşık veri merkezlerinin arızalarına bile dayanarak üstün bir çalışma süresi sağlar.”

Genişletmek için tıkla ...

• Düğüm (Node): Cassandra kümesindeki her bir sunucuya düğüm denir. Veri depolama ve işleme görevlerini yerine getirir.
• Küme (Cluster): Birlikte çalışan düğümler topluluğudur. Küme, tek bir mantıksal veritabanı olarak görünür.
• Halka (Ring): Düğümler, Cassandra kümesinde bir halka şeklinde düzenlenir. Verilerin hangi düğüme atanacağını belirlemek için tutarlı hashlama (consistent hashing) kullanılır.
• Dedektif Protokolü (Gossip Protocol): Düğümlerin birbirlerinin durumunu (hangi düğümün aktif olduğu, hangi verileri tuttuğu vb.) keşfetmek ve küme meta verilerini paylaşmak için kullandığı bir iletişim mekanizmasıdır.
• Veri Bölümlenmesi (Partitioning): Veriler, birincil anahtara (partition key) göre bölümlere ayrılır ve halkadaki farklı düğümlere dağıtılır. Bu, yük dengeleme ve paralel işlemeyi mümkün kılar.
• Çoğaltma (Replication): Her veri bölümünün birden fazla kopyası (çoğaltması) kümedeki farklı düğümlerde tutulur. Çoğaltma faktörü (replication factor) bu kopyaların sayısını belirler ve hata toleransı sağlar. Örneğin, çoğaltma faktörü 3 ise, her veri parçası üç farklı düğümde depolanır. Bir düğüm arızalansa bile veri kaybı olmaz.
• Commit Log: Her yazma işlemi önce diske commit log'a yazılır. Bu, sistem çökmesi durumunda veri kaybını önler.
• Memtable: Veriler commit log'a yazıldıktan sonra bellekteki memtable'a alınır. Memtable dolduğunda veya belirli bir süre geçtiğinde, veriler SSTable'lara (Sorted String Table) dönüştürülür ve diske yazılır.
• SSTable (Sorted String Table): Immutable (değiştirilemez) disk üzerindeki veri dosyalarıdır. Veriler diske yazıldıktan sonra SSTable'lara dönüştürülür.
• Compaction: Cassandra, zamanla birden çok SSTable'ı birleştirerek ve silinmiş veya güncellenmiş verileri kaldırarak diski optimize eden bir compaction süreci yürütür. Bu, okuma performansını artırır ve disk alanından tasarruf sağlar.

• Bölüm Anahtarı (Partition Key): Verilerin hangi düğüme yerleştirileceğini belirler. Aynı bölüm anahtarına sahip tüm satırlar aynı düğümde depolanır.
• Kümeleme Anahtarı (Clustering Key): Bir bölüm içindeki verilerin hangi sırada depolanacağını ve sorgulanacağını belirler.

CREATE TABLE users (
    user_id UUID,
    username text,
    email text,
    created_at timestamp,
    PRIMARY KEY (user_id)
);

CREATE TABLE user_activity (
    user_id UUID,
    activity_time timestamp,
    activity_type text,
    details text,
    PRIMARY KEY (user_id, activity_time)
);

INSERT INTO users (user_id, username, email, created_at)
VALUES (uuid(), 'alicel', 'alice@example.com', toTimestamp(now()));

SELECT * FROM users WHERE user_id = 123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000;

• ONE: Yazma işlemi için sadece bir replikanın onay vermesi yeterlidir. En düşük tutarlılık, en yüksek erişilebilirlik.
• QUORUM: Çoğaltma faktörünün yarısından fazlasının onay vermesi gerekir. (rf/2 + 1). Dengeleyici bir seçenektir.
• ALL: Tüm replikaların onay vermesi gerekir. En yüksek tutarlılık, en düşük erişilebilirlik (bir düğüm bile arızalansa işlem başarısız olabilir).
• LOCAL_QUORUM, EACH_QUORUM: Veri merkezi bazında tutarlılık sağlar. Özellikle çoklu veri merkezi kurulumlarında önemlidir.

• Zaman Serisi Verileri: Sensör verileri, log kayıtları, finansal piyasa verileri gibi sürekli akan ve zamana bağlı verilerin depolanması ve analizi.
• IoT (Nesnelerin İnterneti): Milyarlarca cihazdan gelen verinin yüksek hızda alınması ve depolanması.
• Mesajlaşma ve Anlık Bildirimler: WhatsApp, Instagram gibi uygulamalarda mesaj geçmişi ve kullanıcı etkileşim verilerinin depolanması.
• Kullanıcı Profilleri ve Kişiselleştirme: Büyük ölçekli sosyal medya ve e-ticaret sitelerinde kullanıcı profilleri, tercihleri ve etkileşim geçmişleri.
• Büyük Veri Analizi: Hadoop, Spark gibi araçlarla entegrasyon sayesinde büyük veri kümeleri üzerinde analitik sorgular çalıştırma.
• Operasyonel Veritabanı: Sürekli olarak veri yazma ve okuma ihtiyacı olan iş uygulamaları.

• Yüksek Ölçeklenebilirlik: Yeni düğümler ekleyerek kapasiteyi doğrusal olarak artırabilir.
• Yüksek Erişilebilirlik ve Hata Toleransı: Eşler arası mimarisi ve veri çoğaltma sayesinde tek hata noktası yoktur.
• Performans: Büyük veri setleri üzerinde bile düşük gecikmeli okuma ve yazma işlemleri sunar.
• Esneklik: Şema esnekliği sayesinde veri modelini kolayca adapte edebilir.
• Ayarlanabilir Tutarlılık: Uygulama gereksinimlerine göre tutarlılık seviyesini ayarlama imkanı.
• Çoklu Veri Merkezi Desteği: Coğrafi olarak dağıtılmış kümeler kurma yeteneği.

• Veri Modelleme Zorluğu: İlişkisel veritabanlarından farklı bir düşünce yapısı gerektirir ve sorgu odaklı modelleme karmaşık olabilir.
• İlişkisel İşlemler Yok: JOIN, UNION gibi kompleks ilişkisel sorgular doğrudan desteklenmez. Bu tür işlemler uygulama katmanında veya özel araçlarla yapılmalıdır.
• Öğrenme Eğrisi: Geleneksel RDBMS'ye alışkın geliştiriciler için bir öğrenme eğrisi mevcuttur.
• İkincil İndeks Kısıtlamaları: İkincil indeksler (Secondary Indexes) belirli senaryolarda performans sorunlarına yol açabilir ve genellikle sınırlı kullanıma sahiptir.