Cassandra BYOT（Bring Your Own Tool）は、Apache Foundationが推進するデータベース技術の進化の一環として注目されています。このアプローチは、Cassandraの柔軟性を活かし、外部ツールやプロトコルを統合することで、リアルタイム分析や高可用性なデータ処理を実現するための枠組みを提供します。本記事では、CDC（Change Data Capture）、Compaction、Constraintフレームワークといった技術の特徴と実裝戦略を解説し、Cassandraの性能最適化と拡張性向上の観點から考察します。
CassandraのCDC=true特性を活用し、commit logを獨立したディレクトリにハードリンクすることで、リアルタイム分析に必要なデータ変更履歴を取得します。CDC消費者は、commit log APIを介してすべてのレプリカから操作を読み込み、Replica間の整合性を保証するために、ハッシュ値を用いたMutationの受信回數を追跡します。このプロセスで生成されたデータはArrow形式に変換され、外部システムに配信されます。
最後に読み取ったcommit logの位置（64bit + 2bit）を記録し、一貫性を維持します。また、cdc_stateテーブルに狀態Blobを保存し、Epochの累積と復舊を可能にします。今後はCQLを介したカスタムCDC週期（例：1秒、10秒）の設定が可能になる予定です。外部Schema Storeとの統合により、動的なSchema生成とMutationメッセージヘッダーへのIDの付與も実現されます。
現在のBlob転送には1MBの制限があり、S3などのストレージとの連攜をコミュニティと協力して改善する計畫です。また、CDC消費者の一致性レベル（例：DC內）を個別に設定し、今後はテーブル単位での設定拡張を目指します。
CassandraのSSTableは、複數の未圧縮チャンクから構成され、圧縮後のサイズは設定されたチャンクサイズ（デフォルト16KB）を超えないようにします。圧縮後のチャンクは読み込みやCompactionに使用され、IOPS効率の向上が期待されます。
従來の読み取りパスでは、各チャンクを個別に読み込むため、EBS環境ではIOPSが低下していました。新しいパッチにより、一度にすべてのチャンクを読み込むことで、IOPSを大幅に改善（EBSでは256KBの最大IOPSを考慮すると、速度が30MB/sから230MB/sに向上）。NVMeなどのストレージインターフェースとの互換性も確保されています。
圧縮チャンクの読み込み回數を減らすことで、StreamingプロセスのI/O負荷を軽減します。テスト環境では、EBSでのCompaction速度が230MB/sに達し、Compaction Throttle設定の影響を受けないことが確認されました。GP3ディスクではIOPSが16,000に達しますが、過剰なIOPS負荷は性能の急激な低下を引き起こす可能性があるため、注意が必要です。
Cassandra 4.2（CB42）では、Constraintフレームワークが導入され、データモデルの検証やクエリ最適化に活用されます。Constraintは、データの長さ、數値範囲、JSON形式など、多様な條件をサポートします。CONSTRAINTキーワードを用いたSQL例は以下の通りです：
CREATE TABLE example (
id UUID PRIMARY KEY,
data BLOB,
CONSTRAINT data_length CHECK (length(data) < 1024)
);
Constraintは名前を付けることができ、未命名の場合は自動生成されます。エラー処理ではConstraintNotMetやInvalidConstraintなどの新しいエラー種別が導入され、初期段階では長さチェックなどの基本的なConstraintが実裝されます。
Constraintフレームワークは、既存のGuard Rails（例：データサイズ制限）と協調して動作し、Operatorがクラスタレベルでルールを設定し、データ所有者が詳細なConstraintを定義します。今後はALTER TABLEによるConstraintの変更やDESCRIBE TABLEでの確認が可能になる予定です。
EBSではデフォルトで3,000IOPSの制限があり、追加費用が必要です。Compaction Throughputの調整により性能を向上させますが、EBSのIOPS制限が実際の性能に影響を與えるため、注意が必要です。テストでは、パッチを適用した後、Compaction速度が30MB/sから230MB/sに改善され、Compaction Throttle設定の影響を受けないことが確認されました。
本地SSDではIOPSの向上が限定的ですが、IOPSキューの負荷を減らすことで性能改善が期待されます。Cassandraの速度向上により、コンテキストスイッチング（ユーザー空間とコア空間の切り替え）の削減が効果的です。
Thread Local Read Bufferが導入され、各ファイルごとに獨立して管理されるため、ファイル間のデータ混用を防ぎます。メモリピークの問題を迴避するため、繁忙なノードでのテストが求められます。Range ReadとRepairのMerkle Tree構築にも対応し、DataStax Spark Connectorの性能向上が期待されます。
Cassandra BYOTは、CDC、Compaction、Constraintフレームワークを通じてデータの一貫性と柔軟性を向上させる技術です。CDCはリアルタイム分析を可能にし、CompactionとStreamingの最適化はストレージ効率を高め、Constraintフレームワークはデータの整合性を保証します。これらの技術を活用することで、高可用性かつスケーラブルなデータベースアーキテクチャの構築が可能になります。実裝時には、IOPS制限やConstraintの適用範囲を慎重に検討し、パフォーマンスと運用のバランスを取ることが重要です。