另一种 Cassandra 数据建模方法

Question

我已阅读有关此主题的各种资料，并了解围绕所需查询建模的想法，但想知道这对于 Cassandra 可以延伸多远。

如果我与传统数据仓库相关，我需要存储包含度量和维度数据的处理事件。 数据的格式类似于

log_timestamp (timestamp): user_id (text): measure_1 (num): measure_2 (num) : measure_3 (num) : dim_1 (text) : dim_2 (text) : ... dim_n(text)

可能有 10 个或更多暗淡数据项。 我想建模的查询包括：

user_id 按时间（分钟/小时/天/周/月/年）和度量聚合

user_id 按时间单暗度和度量聚合

使用度量聚合按时间单暗

一些维度字段形成一个自然的层次结构，所以我希望上面的查询也有多个暗淡字段。

在着手创建大量离散列族以尝试覆盖排列之前，我想知道是否有人可以推荐更好的方法 例如对 dim 数据使用单个 cf，其中一列标识 dim 的类型，另一列用于值，对于具有层次结构类型和成员 dims 和值的层次结构数据使用类似的想法。

或者，什么可能是一个很好的模型，用于在相对粒度级别存储数据，以便可以将其读回聚合工具，例如蜂巢或火花（看起来真的很有趣）。

谢谢。

Answer 1

假设您希望能够按周查询聚合数据。您可以使用以下数据结构。

Column Family = day
Row Key: Date = day_identifier (e.g., time at beginning of some day this week)
Column Name: Date = timestamp, Long = field_ordinal
Column Value: field value

Column Family = week
Row Key: Date = week_identifier (e.g., time at beginning of first day of a week)
Column Name: Date = timestamp, Long = field_ordinal
Column Value: field value

在每周结束时，您将获取日列族中的条目并将它们聚合到周列族中的条目中。然后，如果数据对您不再有用，您可以每天删除这些数据。

这个概念可以让您存储更少的数据，但您仍然可以完成很多工作。例如，如果您想查询一个月内聚合的数据，您只需访问该月的所有星期。或者，您也可以使用相同的概念来汇总一整月的数据。

祝你好运。