一个存储引擎的设计大致是以下过程：
数据不会直接和磁盘io打交道，因为这样会增加客户端请求的响应时间。通常的做法是在内存中设置一个缓存，然后所有的写入都直接写入了缓存，这样客户端请求不需要磁盘io就可以返回。然后后台再开启一个线程或者进程来负责把缓存的数据刷回磁盘。对于读操作则是先从缓存查看，如果没有再io。
但是这还不够，为了支持事务，需要记录日志，而且是先记录日志才记录数据。至于日志是否需要缓存取决于实现。Mysql innodb是采用的缓存。而Casandra两种都支持，需要配置。innodb的在另一篇中介绍了，这里看看Cassandra。
Commitlog，用于存放日志，每一次更新都是先对commitlog操作，然后才是数据。commitlog有两种策略，一种是每一次更新都记录日志，然后惨记录数据，另一种是批量记录，也就是日志先不记录，达到了一定数量才一起批量记录，这样效率更高，但是可能会丢失数据。
Memtable，这是内存中的一个结构，类似一个hashmap。用于缓存数据。当满足下列条件之一时写入磁盘：
（1）数据条数超过阈值；
（2）数据大小超过阈值；
（3）距离上一次更新时间超过阈值；
commitlog如果是批量方式，那么就会先记录到memtable，之后批量写入commitlog。
memtable是每一个columnfamily对应一个。也就是每一张表对应一个。
SSTable：这是磁盘存储数据的文件。每一个columnfamily都会对应一个SSTable文件。当然一个SSTable实际上是多个文件：Filter，Index，Data和Statistics四种文件。
1.Filter：主要是使用了Bloom 过滤器实现的，用于检测一个key是否存在在这个columnfamily中。使用了filter文件，可以快速判定是否存在一个key。这在大数据中还是很重要的，因为如果按照传统的方式，那么需要按照索引一层一层的找，直到叶子节点才知道是否存在这个key，但是使用过滤器，就可以更快速的判定，这样其实是减少了index文件的负载，同时增加了不存在key的响应时间。
2.Index：如果存在，用于查找一个key在该columnfamily中的位置。这个文件概念上像一个数组，每一个元素是<key, pos>，并不是b tree。这样通常一个index文件会有很多个key，查找效率也不会太高。所以，内存会缓存部分key，按照一定的key间距来存，这样更便于得到key。
3.Data：是存放数据的文件。概念上也是一个数组，<key, index,value>。这里的index有两部分，一个是key的colunm的bloom过滤器，用于查看该key下是否有某一个column。还有一部分是column在该key下的index。所以先用bloom再用index是Cassandra数据存储的一大特色。
