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Cassandra 的劣势主要包括以下几点：
- 复杂的数据模型：Cassandra 的数据模型相对复杂，尤其是对于初学者来说，理解和设计合适的数据模型可能需要较长时间。
- 缺乏事务支持：Cassandra 不支持传统的关系型数据库中的 ACID 事务，这可能会限制其在某些需要强一致性场景中的应用。
- 查询能力有限：Cassandra 的查询能力相对有限，尤其是在复杂的多表查询和聚合操作方面，不如关系型数据库灵活。
- 维护成本高：Cassandra 的集群维护和调优需要较高的技术水平和经验，尤其是在大规模集群中，维护成本较高。
- 数据一致性：Cassandra 采用最终一致性模型，在某些场景下可能会导致数据不一致的问题，需要额外的机制来保证数据的一致性。
本题详细解读
复杂的数据模型
Cassandra 的数据模型是基于列族（Column Family）的，这与传统的关系型数据库有很大的不同。对于习惯了关系型数据库的开发人员来说，理解和设计合适的数据模型可能需要较长时间。此外，Cassandra 的数据模型设计需要考虑到数据的分布和查询模式，这增加了设计的复杂性。
缺乏事务支持
Cassandra 不支持传统的关系型数据库中的 ACID 事务。虽然 Cassandra 提供了一些轻量级的事务支持（如轻量级事务 LWT），但这些事务的性能和功能都无法与传统的关系型数据库相比。因此，在需要强一致性和复杂事务的场景中，Cassandra 可能不是最佳选择。
查询能力有限
Cassandra 的查询能力相对有限，尤其是在复杂的多表查询和聚合操作方面。Cassandra 不支持 JOIN 操作，复杂的查询通常需要通过多次查询和应用程序逻辑来实现。此外，Cassandra 的二级索引功能也相对有限，不适合复杂的查询场景。
维护成本高
Cassandra 的集群维护和调优需要较高的技术水平和经验。在大规模集群中，节点的添加、删除、故障恢复等操作都需要谨慎处理。此外，Cassandra 的性能调优也需要深入理解其内部机制，如读写路径、压缩策略、缓存机制等。
数据一致性
Cassandra 采用最终一致性模型，这意味着在分布式环境中，数据可能会在一段时间内不一致。虽然 Cassandra 提供了一些机制（如一致性级别）来控制数据的一致性，但在某些场景下，仍然可能会出现数据不一致的问题。因此，在需要强一致性的场景中，Cassandra 可能不是最佳选择。