Cassandra 批处理语句

Cassandra 批处理语句（Batch Statements）是一种在 Cassandra 数据库中同时执行多个操作的机制。批处理可以提高性能，减少网络往返次数，并且可以保持数据的一致性。

Cassandra 支持两种类型的批处理语句：Logged Batch 和 Unlogged Batch。

Logged Batch

Logged Batch 是一种强一致性写入操作，如果所有的操作成功执行，那么这些操作的写入就会被提交，否则所有的操作将被回滚。Logged Batch 支持在单个分区键上执行多个操作。

下面是一个 Logged Batch 的示例代码：

BEGIN BATCH
  INSERT INTO users (id, name, email) VALUES ('user1', 'John Doe', 'john.doe@example.com');
  INSERT INTO users_by_email (email, id, name) VALUES ('john.doe@example.com', 'user1', 'John Doe');
  UPDATE users SET password = 'newpassword' WHERE id = 'user1';
APPLY BATCH;

在上面的代码中，我们插入了一个用户到 users 表，插入了一个用户到 users_by_email 表（通过电子邮件查询用户信息），并修改了 users 表中 id 为 'user1' 的用户的密码。注意到整个批处理语句被 BEGIN 和 APPLY 包围，这就是 Logged Batch 批处理的标志。如果有任何一个操作失败，整个批处理语句都会被回滚。

Unlogged Batch

Unlogged Batch 是一个写入操作，它不提供强一致性保证，也不支持多个分区键。Unlogged Batch 适用于大量异步写入操作，允许写入的操作被独立地执行并在稍后的时间被提交。

下面是一个 Unlogged Batch 的示例代码：

BEGIN UNLOGGED BATCH
  INSERT INTO logs (id, message) VALUES (1, 'Log message 1');
  INSERT INTO logs (id, message) VALUES (2, 'Log message 2');
  INSERT INTO logs (id, message) VALUES (3, 'Log message 3');
APPLY BATCH;

在上面的代码中，我们将三条日志消息写入了 logs 表。注意到整个批处理语句被 BEGIN UNLOGGED BATCH 和 APPLY BATCH 包围，这就是 Unlogged Batch 批处理的标志。Unlogged Batch 不提供强一致性保证，因此可以在不同时间提交不同的操作。

总结

Cassandra 批处理语句是一个非常有用的机制，用于同时执行多个操作，并提高性能、减少网络往返次数，并可以保持数据的一致性。Cassandra 支持两种类型的批处理语句：Logged Batch 和 Unlogged Batch。如果您需要强一致性保证，那么应该使用 Logged Batch；如果您需要异步写入操作，那么可以使用 Unlogged Batch。