Apache Cassandra

Apache Cassandra는 마스터-슬레이브 구조가 아닌 피어 투 피어 아키텍처를 기반으로 설계되었다. 모든 노드는 동등한 지위를 가지며, 특정 마스터 노드가 존재하지 않는다. 이는 단일 장애점을 제거하여 시스템의 내결함성을 극대화한다. 클라이언트는 클러스터 내의 어떤 노드에든 연결하여 읽기 또는 쓰기 요청을 보낼 수 있으며, 해당 노드는 요청을 적절한 데이터 홀더 노드로 라우팅하는 코디네이터 역할을 수행한다.

데이터는 파티션 키를 기준으로 해싱되어 클러스터의 여러 노드에 분산 저장된다. 이 분산을 관리하는 핵심 메커니즘은 일관성 해싱 원리를 활용한 파티셔너이다. 각 노드와 각 데이터의 파티션 키는 하나의 가상 원 위에 배치되며, 키는 시계 방향으로 다음 노드에 할당된다. 노드의 추가 또는 제거 시 데이터의 재분배는 최소한으로 이루어진다.

클러스터의 논리적 구조는 데이터센터, 랙, 노드 계층으로 구성된다. 이 구조는 복제 전략 설정의 기초가 된다. 데이터는 지정된 복제 인자에 따라 여러 노드에 복제되어 저장된다. 예를 들어, 복제 인자가 3이라면 각 데이터는 서로 다른 3개의 노드에 복사된다. 복제본의 배치는 네트워크 토폴로지 인식 복제 전략을 통해 수행되어, 하나의 랙이나 데이터센터 전체가 고장 나도 데이터의 가용성을 보장한다.

노드 간의 상태 정보 동기화와 클러스터 멤버십 관리는 가십 프로토콜을 통해 이루어진다. 각 노드는 주기적으로 다른 노드들에 대한 상태 정보를 교환하여, 노드 장애를 빠르게 탐지하고 클러스터의 일관된 뷰를 유지한다. 이 프로토콜은 네트워크 오버헤드를 최소화하면서도 효율적인 장애 감지를 가능하게 한다.

Apache Cassandra의 데이터 모델은 관계형 데이터베이스의 테이블 구조와 유사하지만, 분산 저장을 위한 핵심 개념인 파티션 키와 클러스터링 컬럼을 중심으로 설계된다. 기본 구성 요소는 키스페이스, 테이블, 행, 컬럼이다. 키스페이스는 테이블의 최상위 논리적 그룹이며, 복제 및 데이터 배치 전략을 정의한다. 테이블은 행과 컬럼으로 구성되며, 각 행은 고유한 기본 키에 의해 식별된다.

기본 키는 하나 이상의 컬럼으로 구성되며, 반드시 파티션 키와 선택적인 클러스터링 컬럼으로 구분된다. 파티션 키는 데이터가 클러스터 내의 어떤 노드에 저장될지를 결정하는 해시값을 생성하며, 동일한 파티션 키를 가진 모든 행은 동일한 물리적 파티션에 함께 저장된다. 클러스터링 컬럼은 파티션 내에서 행의 정렬 순서를 결정한다. 예를 들어, 기본 키가 `(country, city, user_id)`라면 `country`가 파티션 키, `city`와 `user_id`가 클러스터링 컬럼이 될 수 있다. 이 경우 같은 국가의 모든 사용자 데이터는 하나의 파티션에 모이고, 도시와 사용자 ID 순으로 정렬되어 저장된다.

이 모델은 쿼리 패턴을 먼저 설계하는 쿼리 기반 모델링을 권장한다. 데이터는 특정 파티션 내에서 클러스터링 컬럼 순으로 정렬되어 저장되므로, 범위 조회가 효율적이다. 반면, 파티션 키를 지정하지 않은 쿼리나 클러스터링 컬럼 정렬 순서를 무시한 조인 연산은 비효율적이거나 지원되지 않는다. 컬럼의 집합은 행마다 다를 수 있으며, 동적 추가가 가능한 유연성을 제공한다.

데이터 모델의 주요 특성은 다음과 같이 요약할 수 있다.

이러한 설계는 고가용성과 선형 확장성을 실현하는 동시에, 쓰기 성능을 최적화한다. 그러나 관계형 모델의 정규화나 복잡한 조인을 지원하지 않으므로, 데이터 중복을 허용하고 애플리케이션 측에서 조인을 처리하는 비정규화 접근 방식이 일반적이다.

Apache Cassandra는 CAP 정리에서 일관성(Consistency)과 가용성(Availability) 사이의 균형을 유연하게 조정할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 읽기와 쓰기 연산 모두에 대해 다양한 일관성 수준을 제공한다. 사용자는 각 쿼리마다 필요한 수준을 지정하여 애플리케이션의 요구사항에 맞게 일관성과 성능, 가용성을 세밀하게 제어할 수 있다.

주요 일관성 수준은 다음과 같다.

이러한 수준은 최종 일관성 모델 위에서 동작한다. 예를 들어, `QUORUM` 수준으로 쓰고 `QUORUM` 수준으로 읽으면 강력한 일관성 읽기를 달성할 수 있다. 이는 클라이언트가 항상 가장 최근에 성공한 쓰기의 결과를 읽게 됨을 의미한다. 반면, `ONE` 수준은 가용성과 낮은 지연 시간을 우선시하지만, 읽은 데이터가 약간 오래되었을 수 있다. 적절한 수준의 선택은 애플리케이션의 내구성 요구사항과 지연 시간 허용 범위에 따라 결정된다.

Apache Cassandra는 분산 시스템의 핵심 원칙에 기반하여 고가용성과 내결함성을 제공한다. 시스템은 여러 데이터 센터에 걸쳐 복제된 노드들로 구성된 클러스터로 운영된다. 데이터는 파티션 키를 기준으로 클러스터 전체에 분산 저장되며, 각 데이터 파티션은 설정된 복제 계수만큼 여러 노드에 복제된다. 이 설계는 단일 노드나 심지어 전체 데이터 센터의 장애가 발생하더라도 애플리케이션이 다른 복제본을 통해 데이터에 계속 접근할 수 있도록 보장한다.

내결함성은 가십 프로토콜 기반의 피어 투 피어 아키텍처를 통해 구현된다. 모든 노드는 동등한 지위를 가지며, 중앙 조정자나 단일 장애점이 존재하지 않는다. 노드 간의 상태 정보 교환과 장애 감지는 이 프로토콜을 통해 효율적으로 이루어진다. 한 노드가 장애를 일으키면, 클러스터의 다른 노드들이 이를 감지하고 해당 노드가 담당하던 데이터에 대한 요청을 보유한 복제본 노드들이 자동으로 처리한다. 장애 노드가 복구되면, 안티-엔트로피 프로세스인 메르클 트리를 사용하여 다른 노드들과 데이터를 비교하고 최신 상태로 동기화한다.

고가용성을 위한 핵심 메커니즘은 일관성 수준을 애플리케이션 요구사항에 따라 조정할 수 있다는 점이다. 예를 들어, `ONE` 수준은 단일 복제본의 응답만을 기다려 짧은 지연 시간을 제공하는 반면, `QUORUM` 또는 `ALL` 수준은 더 강한 일관성을 보장한다. 또한 다중 데이터센터 지원 기능은 지리적으로 분산된 환경에서도 가용성을 유지할 수 있게 한다. 한 데이터 센터가 정전이나 네트워크 단절과 같은 광범위한 장애를 겪더라도, 다른 데이터 센터의 복제본을 통해 서비스가 중단 없이 계속될 수 있다.

Apache Cassandra의 핵심 설계 목표 중 하나는 선형 확장성을 제공하는 것이다. 이는 시스템에 노드를 추가함에 따라 처리량과 저장 용량이 거의 비례하여 증가하는 특성을 의미한다. 마스터-슬레이브 구조나 샤딩을 위한 중앙 조정자가 없는 P2P 아키텍처 덕분에, 클러스터는 병목 현상 없이 수백 대의 노드로까지 확장될 수 있다.

확장 작업은 비교적 간단하다. 새로운 노드를 클러스터에 추가하면, Cassandra는 내부의 일관성 해싱과 가상 노드 메커니즘을 통해 기존 데이터의 일부를 자동으로 새 노드에 재분배한다. 이 과정은 온라인 상태에서 수행되며, 서비스 중단을 유발하지 않는다. 읽기 및 쓰기 작업은 클라이언트가 접속한 어떤 노드에서도 처리될 수 있으며, 해당 노드는 요청을 적절한 데이터 소유자 노드로 라우팅하는 코디네이터 역할을 한다.

성능 측면에서 선형 확장성은 다음과 같은 이점을 제공한다.

이러한 확장성은 특히 쓰기 작업이 빈번하고 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 타임시리즈 데이터, IoT 센서 데이터, 이벤트 로깅 등의 사용 사례에서 매우 중요한 장점으로 작용한다. 시스템의 성능은 기본적으로 클러스터에 투입된 하드웨어 자원의 총량에 의해 결정된다.

Apache Cassandra는 지리적으로 분산된 여러 데이터센터에 걸쳐 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 기능을 기본적으로 제공한다. 이는 글로벌 서비스를 운영하거나 재해 복구를 위해 설계된 애플리케이션에 필수적인 기능이다. 다중 데이터센터 지원은 클러스터의 논리적 그룹인 랙 인식 및 가용 영역 인식 아키텍처를 기반으로 구축된다. 관리자는 키스페이스를 생성할 때 복제 전략을 정의하며, 특정 데이터센터에 복제본을 몇 개 배치할지 명시할 수 있다.

이 구조의 주요 이점은 지역적 가용성과 내결함성이다. 사용자는 지연 시간을 최소화하기 위해 가장 가까운 데이터센터에서 데이터를 읽고 쓸 수 있다. 한 데이터센터에 장애가 발생하더라도 다른 데이터센터의 복제본을 통해 서비스 중단 없이 요청을 처리할 수 있다. 또한, 데이터센터 간의 데이터 복제는 비동기식 또는 조정된 일관성 수준을 통해 이루어지며, 네트워크 대역폭과 지연 시간을 효율적으로 관리할 수 있다.

운영 측면에서 Cassandra는 데이터센터 간의 네트워크 토폴로지를 자동으로 인식하고 최적화한다. 시드 노드 목록을 구성할 때 각 데이터센터의 노드를 포함시켜 초기 연결을 설정한다. 데이터센터 추가나 제거와 같은 토폴로지 변경은 노드 툴 같은 관리 도구를 사용하여 비교적 쉽게 수행할 수 있으며, 클러스터 전체를 중단시키지 않고 진행할 수 있다.

CQL은 SQL과 유사한 구문 구조를 가지지만, NoSQL 데이터베이스인 Apache Cassandra의 특성에 맞춰 제한적이고 특화된 명령어 집합을 제공한다. 기본적인 데이터 조작 언어(DML)로는 `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`가 있으며, 데이터 정의 언어(DDL)로는 `CREATE KEYSPACE`, `CREATE TABLE`, `ALTER TABLE`, `DROP TABLE` 등이 있다. 쿼리는 대소문자를 구분하지 않으며, 일반적으로 키워드는 대문자, 사용자 정의 식별자는 소문자로 작성하는 관례를 따른다.

데이터 조회를 위한 `SELECT` 문의 기본 형식은 다음과 같다. `WHERE` 절은 필수적이며, 파티션 키 전체와 클러스터링 컬럼의 일부 또는 전체에 대한 조건을 지정해야 한다. 클러스터링 컬럼에 대한 범위 쿼리(`>`, `<`, `BETWEEN`)는 허용되지만, 파티션 키에 대한 범위 쿼리는 허용되지 않는다.

```sql

SELECT column1, column2 FROM keyspace_name.table_name

WHERE partition_key = 'value' AND clustering_column > 100;

```

데이터를 삽입하거나 갱신하는 `INSERT`와 `UPDATE` 문은 존재하지 않는 로우에 대해 `INSERT`를 사용하면 새 로우가 생성되고, 존재하는 로우에 대해 `UPDATE`를 사용하면 해당 로우가 수정된다. 두 명령어 모두 UPSERT 방식으로 동작하여, 동일한 기본 키를 가진 로우가 이미 존재하면 값을 덮어쓴다. `DELETE` 문은 특정 컬럼의 값을 삭제하거나 전체 로우를 삭제할 수 있다.

CQL은 또한 `GROUP BY`, `ORDER BY`, 집계 함수와 같은 기능을 지원하지만 제한 사항이 있다. `ORDER BY`는 클러스터링 컬럼에 대해서만 사용할 수 있으며, 저장된 순서의 역순으로 정렬하는 것이 기본이다. 집계 함수는 `COUNT()`, `SUM()`, `AVG()` 등을 포함하지만, `GROUP BY`와 함께 사용할 때는 파티션 키로만 그룹화할 수 있다. 조인이나 서브쿼리는 지원하지 않는다.

CQL에서 테이블은 데이터를 저장하는 기본 구조이다. `CREATE TABLE` 문을 사용하여 테이블을 생성하며, 기본 키, 클러스터링 컬럼, 데이터 타입을 정의해야 한다. 기본 키는 파티션 키와 선택적인 클러스터링 컬럼으로 구성되어 데이터의 물리적 배치와 정렬 순서를 결정한다[2].

테이블을 조작하는 주요 작업은 다음과 같다.

데이터 조작은 `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`, `SELECT` 문으로 이루어진다. Apache Cassandra는 로그 구조화 병합 트리 저장 엔진을 사용하므로, `UPDATE`와 `INSERT` 연산은 본질적으로 유사하다. 기존 행에 동일한 파티션 키와 클러스터링 키로 데이터를 삽입하면 해당 데이터는 덮어쓰여진다. `DELETE` 연산은 실제로 데이터를 즉시 지우지 않고 '삭제 표시'를 남기며, 이후 압축 과정에서 제거된다.

테이블 설계 시 쿼리 패턴을 먼저 고려하는 것이 중요하다. Apache Cassandra는 관계형 데이터베이스와 달리 조인이나 복잡한 서브쿼리를 지원하지 않으므로, 데이터 중복을 허용하고 쿼리 효율성을 위해 비정규화된 테이블 구조를 흔히 사용한다. 또한, 대량의 데이터를 한 번에 읽거나 쓰는 작업에 적합하도록 파티션 키를 설계하여 '핫스팟'을 방지해야 한다.

Apache Cassandra를 실행하기 위한 최소 및 권장 시스템 요구사항은 클러스터의 규모와 예상되는 워크로드에 따라 달라진다. 일반적인 프로덕션 환경을 기준으로 한다.

하드웨어 측면에서는 최소 2개 이상의 CPU 코어와 8GB 이상의 RAM을 권장한다. 디스크는 쓰기 집약적인 워크로드 특성상 높은 IOPS를 제공하는 SSD를 사용하는 것이 성능에 유리하다. 네트워크는 노드 간 통신과 데이터 복제에 중요하므로 지연 시간이 낮고 대역폭이 넓은 기가비트 이더넷 이상의 환경이 필요하다.

소프트웨어 요구사항으로는 주로 자바 가상 머신이 필요하다. Cassandra는 자바로 작성되었으며, 일반적으로 최신 LTS 버전의 OpenJDK 8 또는 11을 사용한다. 운영체제는 리눅스 배포판(예: 우분투, RHEL, 센트OS)이 가장 일반적이며, macOS와 윈도우에서도 개발 및 테스트 목적으로 실행할 수 있다. 파일 시스템은 ext4 또는 XFS와 같은 저널링 파일 시스템을 권장한다.

Apache Cassandra 클러스터는 동일한 애플리케이션 데이터를 공유하는 하나 이상의 노드로 구성된다. 클러스터 설정의 첫 단계는 `cassandra.yaml`이라는 주요 구성 파일을 각 노드에서 수정하는 것이다. 이 파일에서 필수적으로 설정해야 하는 항목은 클러스터 이름(`cluster_name`), 각 노드의 IP 주소(`listen_address` 및 `rpc_address`), 그리고 클러스터 내 다른 노드들과의 통신을 위한 시드 노드 목록(`seeds`)이다. 시드 노드는 새로운 노드가 클러스터에 조인할 때 연락하는 초기 접점 역할을 하며, 모든 노드의 시드 목록은 동일해야 한다.

클러스터를 초기화하는 일반적인 절차는 다음과 같다.

1. 시드 노드로 지정할 하나 이상의 노드에서 Cassandra 서비스를 시작한다.

2. 나머지 노드들을 하나씩 시작하여, 시드 노드를 통해 기존 클러스터에 자동으로 조인하도록 한다.

3. `nodetool status` 명령어를 사용하여 모든 노드가 정상적으로 클러스터에 참여했는지와 그 상태(Up/Down)를 확인한다.

클러스터의 토폴로지를 정의하는 중요한 요소는 스니치이다. 스니치는 네트워크 토폴로지를 인식하고 노드 간의 최적의 라우팅 경로를 결정하는 구성 요소이다. 기본값인 `SimpleSnitch`는 단일 데이터센터에 적합하지만, 다중 데이터센터나 복잡한 네트워크 환경에서는 `GossipingPropertyFileSnitch`나 `Ec2Snitch`(AWS 환경용)와 같은 다른 스니치를 선택해야 한다. 스니치 선택은 데이터 센터와 랙 정보를 정의하는 방식에 직접적인 영향을 미치며, 이는 복제 전략이 데이터를 물리적으로 분산시키는 방식을 결정하는 기초가 된다.

초기 클러스터 구성 후에는 키스페이스와 테이블을 생성할 때 복제 전략과 복제 계수를 신중하게 설정해야 한다. 이 설정은 데이터의 내구성과 가용성을 보장하는 핵심이다. 또한, 운영 중에도 `nodetool` 유틸리티를 사용하여 노드 추가, 제거, 교체 등의 유지보수 작업을 수행할 수 있다.

Apache Cassandra 클러스터의 안정적인 운영을 위해서는 정기적인 유지보수 작업이 필수적이다. 주요 작업에는 노드 추가/제거, 데이터 재조정, 스냅샷 생성 및 백업, 로그 관리, 그리고 압축 작업 모니터링 등이 포함된다.

노드 운영 측면에서, 클러스터의 규모를 조정하는 것은 일반적인 작업이다. 새 노드를 추가하면 Cassandra는 자동으로 클러스터 전체에 걸쳐 데이터의 일부를 새 노드로 이동시키는 재조정 과정을 시작한다. 반대로 노드를 안전하게 제거하려면 `nodetool decommission` 또는 `nodetool removenode` 명령을 사용하여 데이터를 다른 노드로 마이그레이션한 후 종료해야 한다. 또한, 노드의 일시적 중단 후 재시작 시에는 `nodetool repair` 명령을 실행하여 데이터 일관성을 복구하는 것이 권장된다.

데이터 보호와 관리 작업도 중요하다. `nodetool snapshot` 명령을 사용하면 특정 키스페이스나 테이블의 시점 일관성 있는 백업을 생성할 수 있다. 생성된 스냅샷 파일은 외부 저장소로 복사하여 보관한다. 오래된 스냅샷은 `nodetool clearsnapshot`으로 정리하여 디스크 공간을 확보할 수 있다. 동시에, Cassandra의 핵심 메커니즘인 압축 작업은 주기적으로 실행되어 SSTable 파일을 병합하고 삭제된 데이터를 정리한다. `nodetool compactionstats`와 `nodetool tablestats` 명령으로 압축 상태와 테이블별 디스크 사용량을 모니터링해야 한다.

이러한 작업들은 대부분 nodetool 유틸리티를 통해 수행되며, 운영 중인 서비스에 미치는 영향을 최소화하기 위해 비즈니스 부하가 적은 시간대에 계획적으로 실행하는 것이 좋다.

성능 튜닝은 Apache Cassandra 클러스터의 처리량을 높이고 지연 시간을 줄이는 데 중점을 둔다. 핵심 접근 방식은 읽기 경로와 쓰기 경로를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 데이터 모델을 검토하며, JVM 가비지 컬렉션과 컴팩션 전략을 최적화하는 것이다. 성능 문제는 주로 잘못된 데이터 모델링, 비효율적인 쿼리, 또는 부적절한 하드웨어 리소스에서 비롯된다.

읽기 성능을 개선하기 위해서는 일관성 수준을 적절히 조정하고, 필요한 컬럼만 선택하는 쿼리를 사용해야 한다. ALLOW FILTERING 절의 남용은 피해야 한다. 자주 조회되는 데이터에 대해서는 머티리얼라이즈드 뷰나 보조 인덱스를 고려할 수 있으나, 인덱스는 카디널리티가 낮은 컬럼에만 적합하다[4]. 쓰기 성능은 주로 메모테이블과 SSTable의 플러시, 컴팩션에 영향을 받는다. 적절한 컴팩션 전략(예: SizeTieredCompactionStrategy, LeveledCompactionStrategy)을 선택하고, 배치 쓰기의 크기를 관리하는 것이 중요하다.

하드웨어 및 구성 측면에서는 힙 메모리 크기를 적절히 설정하여 장시간 GC 정지가 발생하지 않도록 해야 한다. 캐시 설정(`key_cache`, `row_cache`)도 성능에 큰 영향을 미친다. 모니터링 도구를 통해 주요 메트릭을 지속적으로 관찰해야 한다.

성능 튜닝은 반복적인 프로세스이다. 변경 사항을 적용한 후에는 `nodetool cfstats`, `nodetool proxyhistograms` 같은 명령어나 JMX 메트릭을 통해 성능 지표를 측정하고 그 영향을 평가해야 한다.

Apache Cassandra는 특정한 데이터 패턴과 요구 사항을 가진 시나리오에서 빛을 발한다. 특히 쓰기 작업이 많고, 데이터가 시간 순서로 생성되며, 낮은 지연 시간의 읽기가 필요한 경우에 적합하다. 대규모 사용자 활동 로그, 센서 데이터, 사물인터넷 디바이스의 텔레메트리 데이터, 실시간 분석 플랫폼의 이벤트 스트림 저장 등이 대표적이다.

또한, 지리적으로 분산된 아키텍처가 필수적인 애플리케이션에 매우 효과적이다. 다중 데이터센터 지원 기능을 통해 자연 재해나 지역 정전과 같은 상황에서도 서비스를 지속할 수 있는 고가용성을 제공한다. 이는 글로벌 사용자 기반을 가진 소셜 미디어 플랫폼, 온라인 게임, 금융 서비스 및 전자상거래 애플리케이션의 프로필 데이터, 사용자 세션, 카탈로그 정보 등을 저장하는 데 적합하게 만든다.

다음 표는 Apache Cassandra가 특히 잘 맞는 몇 가지 구체적인 사용 사례를 정리한 것이다.

이러한 시나리오들은 공통적으로 데이터 모델이 비교적 단순하고, 조인이 빈번하지 않으며, 사전에 정의된 접근 패턴(주로 파티션 키를 통한 조회)을 따르는 특징을 가진다. Cassandra는 이러한 조건 하에서 예측 가능한 성능과 확장성을 제공한다.

Apache Cassandra는 특정 설계 목표와 데이터 모델에 최적화되어 있어, 모든 유형의 워크로드에 적합하지는 않습니다. 특히 ACID 트랜잭션의 완전한 보장, 복잡한 조인 연산, 또는 실시간 애널리틱스 쿼리가 주요 요구사항인 경우에는 사용을 권장하지 않습니다.

Cassandra는 기본적으로 결과적 일관성 모델을 따르며, 강력한 일관성을 위해 일관성 수준을 높게 설정하면 지연 시간이 증가하고 가용성이 희생될 수 있습니다. 따라서 은행 계좌 이체나 재고 관리처럼 정확한 실시간 잔액과 트랜잭션 롤백이 필수적인 OLTP 시스템에는 적합하지 않습니다. 또한, 칼럼 패밀리 기반의 와이드 로우 데이터 모델은 여러 테이블 간의 관계를 효율적으로 표현하기 어렵습니다. 복잡한 조인이나 임시적인 애드혹 쿼리가 빈번한 비즈니스 인텔리전스 또는 보고 시스템에서는 관계형 데이터베이스나 데이터 웨어하우스가 더 나은 선택입니다.

데이터 접근 패턴이 명확하게 정의되지 않거나, 주로 단일 레코드의 전체 업데이트가 빈번하게 발생하는 시나리오도 Cassandra에 부적합합니다. Cassandra는 쓰기 시 전체 레코드를 덮어쓰는 방식으로 동작하기 때문에, 큰 로우의 일부 칼럼만 자주 변경해야 한다면 비효율적입니다. 마지막으로, 데이터 세트가 매우 작아 단일 서버로 충분히 처리 가능하고, 고가용성이나 지리적 분산이 필요하지 않은 간단한 애플리케이션에서는 운영의 복잡성을 정당화하기 어렵습니다. 이러한 경우 MySQL이나 PostgreSQL 같은 단일 인스턴스 관계형 데이터베이스가 더 실용적인 해결책이 될 수 있습니다.

Apache Cassandra는 NoSQL 데이터베이스 시장에서 분산 데이터베이스와 열 지향 데이터베이스 카테고리의 대표주자로 꼽힌다. 주요 경쟁자 및 대안으로는 문서 지향 데이터베이스, 키-값 저장소, 그래프 데이터베이스 등 다른 데이터 모델을 채택한 시스템들이 있다.

Cassandra와의 핵심 차이는 데이터 모델과 일관성 접근법에서 나타난다. MongoDB 같은 문서 데이터베이스는 복잡한 계층적 데이터를 단일 문서에 저장하는 데 적합하며, 강력한 ad-hoc 쿼리를 지원한다. 반면 Cassandra는 매우 높은 쓰기 처리량과 지리적으로 분산된 복제에 최적화되어 있다. Redis는 데이터를 주로 메모리에 저장해 마이크로초 단위의 응답 시간을 제공하지만, 데이터 세트 크기가 물리적 메모리 용량에 제한을 받는다. DynamoDB는 클라우드 환경에서의 완전 관리형 경쟁자로서, 운영 부담을 줄이지만 벤더 종속성을 초래한다.

선택은 애플리케이션의 요구사항에 따라 결정된다. 쓰기 중심의 대규모 시간序列 데이터, 여러 데이터센터에 걸친 고가용성이 필요하면 Cassandra가 강력한 후보다. 복잡한 트랜잭션, 강력한 일관성, 또는 관계형 조인이 핵심이라면 관계형 데이터베이스 관리 시스템이나 NewSQL 데이터베이스를 고려한다. 데이터 관계 탐색이 주된 작업이라면 Neo4j 같은 그래프 데이터베이스가 더 적합한 선택이 될 수 있다.

Apache Cassandra와 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 데이터를 저장하고 관리하는 방식에서 근본적인 차이를 보인다. 가장 큰 차이는 데이터 모델에 있다. 관계형 데이터베이스는 정규화된 테이블과 SQL을 사용하며, 고정된 스키마와 ACID 트랜잭션을 통해 데이터 무결성을 보장한다. 반면 카산드라는 컬럼 패밀리 기반의 유연한 스키마를 가지며, CQL을 사용하지만 조인이나 서브쿼리와 같은 복잡한 관계형 연산은 지원하지 않는다. 데이터는 주로 비정규화되어 저장되어 읽기 성능을 최적화한다.

확장성과 아키텍처 측면에서도 대비된다. 관계형 데이터베이스는 전통적으로 수직 확장(Scale-up)에 의존하며, 단일 마스터 노드에서 쓰기를 처리하는 경우가 많다. 카산드라는 마스터리스 아키텍처를 채택한 진정한 수평 확장(Scale-out) 시스템이다. 모든 노드가 동등하며, 데이터는 클러스터 전체에 자동으로 분산되고 복제된다. 이 설계는 단일 장애점을 제거하고 선형에 가까운 확장성을 가능하게 한다.

일관성과 가용성의 우선순위에서도 차이가 나타난다. 관계형 데이터베이스는 일반적으로 강력한 일관성을 제공하여 모든 읽기가 가장 최근의 쓰기를 반영하도록 보장한다. 카산드라는 CAP 정리에서 가용성(A)과 분할 내성(P)을 선택하며, 최종적 일관성 모델을 따른다. 사용자는 일관성 수준을 응용 프로그램 요구사항에 따라 조정할 수 있어, 높은 가용성과 낮은 지연 시간을 희생하지 않고도 특정 수준의 일관성을 보장할 수 있다.