• 분산 시스템이나, 마스터 노드가 없어서 단일 실패지점이 없다.

• Bigtable이나 HBase와 동일한 데이터 모델과 구조

• 비관계형 데이터 베이스 - 데이터 결합이나 정규화 불가

• 트랜잭션 쿼리에 최적화

• 고가용성, 거대한 처리량, 고확장성을 목표

• CQL이라는 자체 쿼리 언어 보유

  • 쿼리언어가 있음에도 NoSQL로 처리하는 이유는 기본적으로 비관계형이기 때문

• 데이터를 프라이머리키로 나누어서 클러스터에 분산

• 카산드라도 분산 저장 서비스인 만큼 파티션 지향성을 꼭 가지고 간다면, 일관성과 가용성 중에 선택할 때 가용성을 우선시한다.

  • 무언가를 카산드라에 작성하면 그 결과를 즉각적으로 받지 못한다. 클러스터 전체에 변화를 전파해야 하기 때문이다.
  • 즉 조정가능한 일관성이라고 한다.

어떤 노드가 어떤 데이터를 갖는지 추적하는 마스터 노드가 없다.

가십프로토콜을 사용해서 클러스터의 모든 노드는 매초마다 서로간에 소통하며 누가 어떤 데이터를 가지고 어디에 복사본이 잇는지 추적한다.

즉 카산드라 클러스터의 모든 노드는 똑같은 소프트웨어를 실행하고 똑같은 일과 기능을 한다.

클라이언트는 이중 아무 노드와 소통하여 데이터가 어디 있는지 알아낼 수 있다.

노드들은 서로 소통하며 데이터를 복사하고 클러스터 구성 시 지정한 중복 수준에 따라서 모든 노드가 백업 복사본을 가질지 결정한다.

클라이언트가 어떤 데이터를 특정 노드에 기록 -> 해당 노드에서 데이터의 일정 부분을 해시 -> 지정한 노드에 매핑 -> 백업으로 다른 노드에 매핑 -> 구성에 따라 세번째까지 매핑 가능

이러한 구조에서 카산드라가 일관성을 조정하기 위해서 적어도 몇개 이상의 노드에서 같은 값이 나와야 한다고 설정할 수 있는 것이다.