注意：由于原问题涉及到Cassandra，因此本答案将重点讨论它。尽管Cassandra和其他非关系型（NoSQL）数据存储通常共享类似的概念，但不能假定这里详细介绍的想法适用于其他非关系型数据存储。
最好的方法是记住，按照查询构建数据模型是标准实践（对于Cassandra）。主要区别在于，RDBMS表的构建主要关注数据的高效存储。在Cassandra（非关系型）世界中，主要关注点转向了你想要查询的样子。通常，这可能意味着以多种方式键入相同的冗余数据……这很好。这在DataStax文档
比较Cassandra数据模型和关系数据库中有解释。
假设我有以下用户表：
CREATE TABLE users (
username TEXT,
firstname TEXT,
lastname TEXT,
phone TEXT,
PRIMARY KEY (username));
插入一些样本数据后，该表格如下：
username | firstname | lastname | phone
------------------------------------------------
mreynolds | Malcolm | Reynolds | 111-555-1234
jcobb | Jayne | Cobb | 111-555-3464
sbook | Derial | Book | 111-555-2349
stam | Simon | Tam | 111-555-8899
users表将允许我通过username查询我的用户，因为这是我们的PRIMARY KEY。但是，如果我们想按电话号码查询数据怎么办？您可能会想在phone上添加一个二级索引，但是phone的基数可能与username一样高。解决此问题的正确方法是创建一个新表，以允许您通过电话查询。注意：此模型假定username和phone都是唯一的。
CREATE TABLE usersbyphone (
phone TEXT,
username TEXT,
firstname TEXT,
lastname TEXT,
PRIMARY KEY (phone));
假设我们的下一个条目是针对用户“霍班·沃什伯恩”和“佐伊·沃什伯恩”的。由于他们已婚，他们将拥有相同的（家庭）电话号码。Cassandra不允许条目共享主键，并将覆盖（以最后一个条目为准）。因此，我们需要更改
usersbyphone表上的主键，如下所示：
PRIMARY KEY (phone,username));
这里，phone 是我们的分区键（决定存储此行的分区的键），而 username 是我们的聚簇键（决定磁盘上排序顺序的键）。将这两个键组合在一起作为主键将确保唯一性。这将使我们能够像这样选择我们的 usersbyphone 表：
SELECT username, firstname, lastnamea, phone FROM usersbyphone;
username | firstname | lastname | phone
hwashburne| Hoban | Washburne| 111-555-1212
jcobb | Jayne | Cobb | 111-555-3464
mreynolds | Malcolm | Reynolds | 111-555-1234
sbook | Derial | Book | 111-555-2349
stam | Simon | Tam | 111-555-8899
zwashburne| Zoe | Washburne| 111-555-1212
重要的是要注意，
usersbyphone 表并不会
替换 users 表...它与之相辅相成。你将需要对该数据集进行一些查询，这些查询需要由
users 表提供服务，而另一些则需要由
usersbyphone 表提供服务。缺点是，保持两个表同步是在数据库外部完成的，通常是通过应用程序代码完成的。这是一个例子，展示了在非关系型范式中您的思考必须有所不同。
正如 DataStax MVP John Berryman 所解释的那样（
Understanding How CQL3 Maps To Cassandra’s Internal Data Structure），在底层，Casssandra 将以类似于以下结构存储我们的
users 数据：
RowKey:mreynolds
=> (column=, value=, timestamp=1374546754299000)
=> (column=firstname, value=Malcolm, timestamp=1374546754299000)
=> (column=lastname, value=Reynolds, timestamp=1374546754299000)
=> (column=phone, value=111-555-1234, timestamp=1374546754299000)
------------------------------------------------------
RowKey:hwashburne
=> (column=, value=, timestamp=1374546757815000)
=> (column=firstname, value=Hoban, timestamp=1374546757815000)
=> (column=lastname, value=Washburne, timestamp=1374546757815000)
=> (column=phone, value=111-555-1212, timestamp=1374546757815000)
------------------------------------------------------
RowKey:zwashburne
=> (column=, value=, timestamp=1374546761055000)
=> (column=firstname, value=Zoe, timestamp=1374546761055000)
=> (column=lastname, value=Washburne, timestamp=1374546761055000)
=> (column=phone, value=111-555-1212, timestamp=1374546761055000)
“地图中的地图”概念（在eBay文章中提到）在这里确实发挥了作用。我们的“usersbyphone”表格将与我们的“users”表格略有不同：
RowKey:111-555-1234
=> (column=mreynolds, value=, timestamp=1374546754299000)
=> (column=mreynolds:firstname, value=Malcolm, timestamp=1374546754299000)
=> (column=mreynolds:lastname, value=Reynolds, timestamp=1374546754299000)
------------------------------------------------------
RowKey:111-555-1212
=> (column=hwashburne, value=, timestamp=1374546757815000)
=> (column=hwashburne:firstname, value=Hoban, timestamp=1374546757815000)
=> (column=hwashburne:lastname, value=Washburne, timestamp=1374546757815000)
=> (column=zwashburne, value=, timestamp=1374546761055000)
=> (column=zwashburne:firstname, value=Zoe, timestamp=1374546761055000)
=> (column=zwashburne:lastname, value=Washburne, timestamp=1374546761055000)
由于主键结构，可以注意到 Wash（hwashburne）和 Zoe（zwashburne）实际上存储在同一行中。这种结构允许我们快速查询所有共享相同电话号码的用户。
总之：
- 表（列族）应以最有效的方式用于查询数据。 RDBMS 鼓励使用规范化来最有效地存储数据。
- 使用复合键，Cassandra 将类似的数据组合在附近的行中。
- Cassandra 利用磁盘（聚类）排序顺序来优化操作。
- Cassandra 主键始终是唯一的。对具有相同主键的数据进行不同的写入将互相覆盖（最后的写入获胜）。
- CQL（Cassandra 查询语言）是 SQL 的有限子集。虽然 CQL 提供了与 RDBMS 背景相似的语法，但重要的是要记住许多 SQL 关键字和概念在 CQL 中不存在。
