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Druid对扫描和聚合做了很大程度的优化， 不用提前计算就支持任意的向下钻取, 还可以实时摄入流式数据并实时查询这些进入的数据. Cassandra是很好的键值对数据仓库， 相对于纯粹的key-value数据仓库可以让你做更多的感兴趣的事情。它的使用方法和druid不同， druid经常为一次查询扫描数以十亿的记录。
还有， Druid是完全的读一致性的。 Druid将数据分成叫做segment的不变数据块。所有的副本和原始数据是一个视图， 不用太担心数据同步。 这个折中使Druid没有写和更新语义。 Cassandra 和亚马逊的Dynamo相似， 最终一致性的数据模型。 可以随时写， 但是需要一定的时间才能副本更新（当达到一致的过程中， 是有读取操作的）. Cassandra偏向可用性和伸缩性，牺牲了一致性。