我想尽可能高效地存储大量时间序列。速度很重要，但不如存储重要。
我的数据由股票名称和 15 年的 1 分钟数据组成。 数据从 2000 年 1 月 1 日开始精确，每天的分钟数正好是 390 分钟。
所以我不需要存储每个系列的时间戳，因为我可以自动计算。
所以不要这样：
Apple [timeStamp:value][timeStamp:value]
我想要这个：
Apple [value][value]
有没有办法在 Cassandra 中加载这种数据，所以它只存储顺序值，而不是每个值的时间戳。
据推测，通过为每个系列使用时间戳会使所需的存储空间增加一倍：如果每个时间戳和值都是 8 字节，那么如果只存储值，它将占用 50 TB 而不是 25 TB。
【问题讨论】：
标签： cassandra storage time-series
Cassandra 具有列表类型，最多可存储 64K 元素。由于 15 年的分钟数超过 64K，因此您需要一些辅助键将其分解为 64K 或更小的组。
假设您决定按天（每天 1440 分钟）存储它，那么您可以这样定义表格：
CREATE TABLE stock_values_by_day (
stock_name text,
year int,
day_number_within_year int,
values list<int>,
PRIMARY KEY (stock_name, year, day_number_within_year) );
因此，股票名称将是分区键，而年份和日期将是集群列。
然后，您将每天在列表字段中存储 1440 个数据点。因此，您不会为时间键使用太多空间，并且您可以每天查询每只股票的数据，还可以在一年内进行多天的范围查询。
如何分解取决于访问数据时所需的粒度级别（例如每天、每月等）。
另一种方法是将数据存储在 blob 字段中。在您的应用程序中，您会将数据（例如一年的值）编码为二进制 blob 并以这种方式保存。当您读出它时，您必须将二进制 blob 扩展回原始值数组。
【讨论】：