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Cassandra中的CQL不支持存储过程和函数。Cassandra是一个分布式数据库，主要用于存储大量的非结构化数据，因此它的查询语言CQL并没有像传统关系型数据库那样支持存储过程和函数的功能。相反
Cassandra是一个分布式数据库系统，支持水平扩展和垂直扩展。水平拆分和垂直拆分是两种常用的扩展技术。 数据水平拆分： 数据水平拆分是将数据水平划分成多个分区，每个分区存储在不同的节点上。这样
Cassandra的节点故障恢复机制主要包括以下步骤： 监测故障：Cassandra集群会不断监测节点的健康状态，一旦发现某个节点出现故障，集群就会将其标记为不可用。 数据复制：Cassand
Cassandra是一个分布式的NoSQL数据库系统，它使用一种称为“Time-To-Live（TTL）”的机制来处理数据的生命周期管理。TTL是一个可选的设置，允许数据在插入时指定一个过期时间。一旦
Cassandra中的数据清理策略通常是通过TTL（Time to Live）来实现的。TTL是指在插入数据时设置一个过期时间，一旦数据超过了这个时间，Cassandra会自动将其清理掉。这样可以确保
优化大表的查询性能可以通过以下方式来实现： 创建索引：为经常被查询的列创建索引，可以提高查询性能。索引可以加速数据查询和排序，减少数据库的读取时间。 分区表：将大表按照某个字段（如时间）进行分
在Cassandra中使用Bloom过滤器可以提高查询性能，因为它可以快速确定某个数据是否存在于特定的列族中。Bloom过滤器是一种快速且高效的数据结构，可以快速过滤掉那些不存在于列族中的数据，从而减
Cassandra进行数据索引优化可以通过以下几种方式： 合理设计数据模型：在设计数据模型时，需要考虑查询频率和查询条件，尽量避免全表扫描，合理设计分区键和主键，以提高查询性能。 使用二级索引
Cassandra中的一致性哈希是通过虚拟节点和真实节点相结合的方式来工作的。一致性哈希将整个哈希空间分为一个环状结构，每个节点在环上有一个唯一的哈希值，当一个数据需要存储时，首先计算该数据的哈希值，
Cassandra支持数据的自动分片。在Cassandra中，数据会根据分区键进行自动分片，这样数据会被分散存储在不同的节点上，以实现水平扩展和高可用性。用户可以通过配置分区键来控制数据的分片方式，以
