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经过多年的关系数据库打交道,我很舒服地被洗脑成规范化地思考表、列和行。 Cassandra 仍然让我无法完全理解它。
我理解它更多的是持久化映射,您只能查询这些映射的唯一键,但我的理解是不完整的。
是的,我是 RTFM。不过,有人能给我一个关于 Cassandra 如何构建数据与 SQL 数据库的简洁明了的描述吗?我的意思是,1000 英尺的视野,它的工作原理有何不同?
例如,在 Ebay 技术博客上,它说:
Don’t think of a relational table.
Instead, think of a nested, sorted map data structure.Source: http://www.ebaytechblog.com/2012/07/16/cassandra-data-modeling-best-practices-part-1/
最佳答案
注意:由于最初的问题是关于 Cassandra 的,这将是本答案的重点。虽然 Cassandra 和其他非关系 (NoSQL) 数据存储通常共享相似的概念,但不能假设此处详述的想法适用于其他非关系数据存储。
解决此问题的最佳方法是记住,构建数据模型以适合您的查询是标准做法(对于 Cassandra)。主要区别在于,RDBMS 表是以高效的数据存储为主要焦点构建的。在 Cassandra(非关系)世界中,主要关注点会改变您希望查询的外观。通常,这可能会转化为以多种方式存储相同的冗余数据……没关系。这在 DataStax 文档 Comparing the Cassandra Data Model to a Relational Database 中有解释。
假设我有以下用户表:
CREATE TABLE users (
username TEXT,
firstname TEXT,
lastname TEXT,
phone TEXT,
PRIMARY KEY (username));
username | firstname | lastname | phone
------------------------------------------------
mreynolds | Malcolm | Reynolds | 111-555-1234
jcobb | Jayne | Cobb | 111-555-3464
sbook | Derial | Book | 111-555-2349
stam | Simon | Tam | 111-555-8899
users
表将允许我通过
username
查询我的用户,因为这是我们的主键。但是如果我们想通过电话号码查询数据呢?您可能想在
phone
上添加二级索引,但
phone
的基数可能与
username
一样高。解决这个问题的正确方法是创建一个新表,让您可以通过电话查询。注意:此模型假设
username
和
phone
都是唯一的。
CREATE TABLE usersbyphone (
phone TEXT,
username TEXT,
firstname TEXT,
lastname TEXT,
PRIMARY KEY (phone));
usersbyphone
表上的主键,如下所示:
PRIMARY KEY (phone,username));
phone
是我们的分区键(确定存储该行的分区的键),而
username
是我们的聚类键(确定我们的磁盘排序顺序的键)。在复合主键中一起使用这两个将确保唯一性。这将允许我们像这样选择我们的
usersbyphone
表:
SELECT username, firstname, lastnamea, phone FROM usersbyphone;
username | firstname | lastname | phone
------------------------------------------------
hwashburne| Hoban | Washburne| 111-555-1212
jcobb | Jayne | Cobb | 111-555-3464
mreynolds | Malcolm | Reynolds | 111-555-1234
sbook | Derial | Book | 111-555-2349
stam | Simon | Tam | 111-555-8899
zwashburne| Zoe | Washburne| 111-555-1212
usersbyphone
表不会替换
users
表......它与它一起工作。您将对该数据集有一些查询需要由
users
表提供服务,还有一些需要由
usersbyphone
表提供服务。缺点是保持两个表同步是在数据库之外完成的,通常由您的应用程序代码完成。这是一个示例,展示了您的思维在非关系范式中必须有何不同。
users
数据存储在一个看起来像这样的结构中:
RowKey:mreynolds
=> (column=, value=, timestamp=1374546754299000)
=> (column=firstname, value=Malcolm, timestamp=1374546754299000)
=> (column=lastname, value=Reynolds, timestamp=1374546754299000)
=> (column=phone, value=111-555-1234, timestamp=1374546754299000)
------------------------------------------------------
RowKey:hwashburne
=> (column=, value=, timestamp=1374546757815000)
=> (column=firstname, value=Hoban, timestamp=1374546757815000)
=> (column=lastname, value=Washburne, timestamp=1374546757815000)
=> (column=phone, value=111-555-1212, timestamp=1374546757815000)
------------------------------------------------------
RowKey:zwashburne
=> (column=, value=, timestamp=1374546761055000)
=> (column=firstname, value=Zoe, timestamp=1374546761055000)
=> (column=lastname, value=Washburne, timestamp=1374546761055000)
=> (column=phone, value=111-555-1212, timestamp=1374546761055000)
usersbyphone
表与
users
表看起来有些不同:
RowKey:111-555-1234
=> (column=mreynolds, value=, timestamp=1374546754299000)
=> (column=mreynolds:firstname, value=Malcolm, timestamp=1374546754299000)
=> (column=mreynolds:lastname, value=Reynolds, timestamp=1374546754299000)
------------------------------------------------------
RowKey:111-555-1212
=> (column=hwashburne, value=, timestamp=1374546757815000)
=> (column=hwashburne:firstname, value=Hoban, timestamp=1374546757815000)
=> (column=hwashburne:lastname, value=Washburne, timestamp=1374546757815000)
=> (column=zwashburne, value=, timestamp=1374546761055000)
=> (column=zwashburne:firstname, value=Zoe, timestamp=1374546761055000)
=> (column=zwashburne:lastname, value=Washburne, timestamp=1374546761055000)
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