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Cassandra 是一個分布式數據庫系統，可以方便地進行數據的容量規劃和擴展。以下是 Cassandra 處理數據容量規劃和擴展的一些方法：
數據建模：在設計數據模型時，需要考慮業務需求和數據訪問模式，合理設置數據表的分區鍵、主鍵和索引，以便快速查詢和分布數據。
集群配置：通過配置 Cassandra 集群中的節點數和副本數來實現數據的容量規劃。增加節點可以增加集群的存儲容量和吞吐量，副本數決定數據的冗余備份。
存儲引擎：Cassandra 使用 LSM 樹存儲引擎，支持數據的分布式存儲和快速寫入，可以有效地處理大規模數據的存儲和讀取需求。
數據壓縮：Cassandra 支持數據的壓縮功能，可以減少數據在存儲和傳輸過程中的空間和帶寬消耗，提高系統的性能和效率。
垃圾回收：定期執行垃圾回收操作，清理不再使用的數據和索引，釋放存儲空間，避免數據過多導致性能下降。
自動擴展：Cassandra 支持自動水平擴展，可以根據實際需求動態添加或刪除節點，實現集群的自動平衡和容量擴展，保證數據的高可用性和穩定性。
總之，通過合理設計數據模型、配置集群、使用存儲引擎、壓縮數據、執行垃圾回收和自動擴展集群等方法，可以有效地處理 Cassandra 中數據的容量規劃和擴展需求，保證系統的性能和可靠性。
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