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Cassandra中的CQL不支持存儲過程和函數。Cassandra是一個分布式數據庫，主要用于存儲大量的非結構化數據，因此它的查詢語言CQL并沒有像傳統關系型數據庫那樣支持存儲過程和函數的功能。相反
Cassandra是一個分布式數據庫系統，支持水平擴展和垂直擴展。水平拆分和垂直拆分是兩種常用的擴展技術。 數據水平拆分： 數據水平拆分是將數據水平劃分成多個分區，每個分區存儲在不同的節點上。這樣
Cassandra的節點故障恢復機制主要包括以下步驟： 監測故障：Cassandra集群會不斷監測節點的健康狀態，一旦發現某個節點出現故障，集群就會將其標記為不可用。 數據復制：Cassand
Cassandra是一個分布式的NoSQL數據庫系統，它使用一種稱為“Time-To-Live（TTL）”的機制來處理數據的生命周期管理。TTL是一個可選的設置，允許數據在插入時指定一個過期時間。一旦
Cassandra中的數據清理策略通常是通過TTL（Time to Live）來實現的。TTL是指在插入數據時設置一個過期時間，一旦數據超過了這個時間，Cassandra會自動將其清理掉。這樣可以確保
優化大表的查詢性能可以通過以下方式來實現： 創建索引：為經常被查詢的列創建索引，可以提高查詢性能。索引可以加速數據查詢和排序，減少數據庫的讀取時間。 分區表：將大表按照某個字段（如時間）進行分
在Cassandra中使用Bloom過濾器可以提高查詢性能，因為它可以快速確定某個數據是否存在于特定的列族中。Bloom過濾器是一種快速且高效的數據結構，可以快速過濾掉那些不存在于列族中的數據，從而減
Cassandra進行數據索引優化可以通過以下幾種方式： 合理設計數據模型：在設計數據模型時，需要考慮查詢頻率和查詢條件，盡量避免全表掃描，合理設計分區鍵和主鍵，以提高查詢性能。 使用二級索引
Cassandra中的一致性哈希是通過虛擬節點和真實節點相結合的方式來工作的。一致性哈希將整個哈希空間分為一個環狀結構，每個節點在環上有一個唯一的哈希值，當一個數據需要存儲時，首先計算該數據的哈希值，
Cassandra支持數據的自動分片。在Cassandra中，數據會根據分區鍵進行自動分片，這樣數據會被分散存儲在不同的節點上，以實現水平擴展和高可用性。用戶可以通過配置分區鍵來控制數據的分片方式，以
