Apache Cassandra static column 介绍与实战

本文涉及的产品
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介: 假设我们有这样的场景:我们想在 Cassandra 中使用一张表记录用户基本信息(比如 email、密码等)以及用户状态更新。我们知道,用户的基本信息一般很少会变动,但是状态会经常变化,如果每次状态更新都把用户基本信息都加进去,势必会让费大量的存储空间。

假设我们有这样的场景:我们想在 Cassandra 中使用一张表记录用户基本信息(比如 email、密码等)以及用户状态更新。我们知道,用户的基本信息一般很少会变动,但是状态会经常变化,如果每次状态更新都把用户基本信息都加进去,势必会让费大量的存储空间。为了解决这种问题,Cassandra 引入了 static column。同一个 partition key 中被声明为 static 的列只有一个值的,也就是只存储一份。

定义 static column

在表中将某个列定义为 STATIC 很简单,只需要在列的最后面加上 STATIC 关键字,具体如下:

CREATE TABLE "iteblog_users_with_status_updates" (
  "username" text,
  "id" timeuuid,
  "email" text STATIC,
  "encrypted_password" blob STATIC,
  "body" text,
  PRIMARY KEY ("username", "id")
);

iteblog_users_with_status_updates 表中我们将 email 和 encrypted_password 两个字段设置为 STATIC 了,这意味着同一个 username 只会有一个 email 和 encrypted_password 。

注意,不是任何表都支持给列加上 STATIC 关键字的,静态列有以下限制。

1、如果表没有定义 Clustering columns(又称 Clustering key),这种情况是不能添加静态列的。如下:

cqlsh:iteblog_keyspace> CREATE TABLE "iteblog_users_with_status_updates_invalid" (
                    ...   "username" text,
                    ...   "id" timeuuid,
                    ...   "email" text STATIC,
                    ...   "encrypted_password" blob STATIC,
                    ...   "body" text,
                    ...   PRIMARY KEY ("username")
                    ... );
InvalidRequest: Error from server: code=2200 [Invalid query] message="Static columns are only useful (and thus allowed) if the table has at least one clustering column"

iteblog_users_with_status_updates_invalid 表只有 PRIMARY KEY,没有定义 clustering column,不支持创建 Static columns。这是因为静态列在同一个 partition key 存在多行的情况下才能达到最优情况,而且行数越多效果也好。但是如果没有定义 clustering column,相同 PRIMARY KEY 的数据在同一个分区里面只存在一行数据,本质上就是静态的,所以没必要支持静态列。

2、如果建表的时候指定了 COMPACT STORAGE,这时候也不允许存在静态列:

cqlsh:iteblog_keyspace> CREATE TABLE "iteblog_users_with_status_updates_invalid" (
                    ...   "username" text,
                    ...   "id" timeuuid,
                    ...   "email" text STATIC,
                    ...   "encrypted_password" blob STATIC,
                    ...   "body" text,
                    ...   PRIMARY KEY ("username", "id")
                    ... )WITH COMPACT STORAGE;
InvalidRequest: Error from server: code=2200 [Invalid query] message="Static columns are not supported in COMPACT STORAGE tables"

3、如果列是 partition key/Clustering columns 的一部分,那么这个列不能说明为静态列:

cqlsh:iteblog_keyspace> CREATE TABLE "iteblog_users_with_status_updates_invalid" (
                    ...   "username" text,
                    ...   "id" timeuuid STATIC,
                    ...   "email" text STATIC,
                    ...   "encrypted_password" blob STATIC,
                    ...   "body" text,
                    ...   PRIMARY KEY ("username", "id")
                    ... );
InvalidRequest: Error from server: code=2200 [Invalid query] message="Static column id cannot be part of the PRIMARY KEY"
cqlsh:iteblog_keyspace> CREATE TABLE "iteblog_users_with_status_updates_invalid" (
                    ...   "username" text,
                    ...   "id" timeuuid,
                    ...   "email" text STATIC,
                    ...   "encrypted_password" blob STATIC,
                    ...   "body" text,
                    ...   PRIMARY KEY (("username", "id"), email)
                    ... );
InvalidRequest: Error from server: code=2200 [Invalid query] message="Static column email cannot be part of the PRIMARY KEY"

给静态列的表插入数据

含有静态列的表插入数据和正常表类似,比如我们现在往 iteblog_users_with_status_updates 导入数据:

cqlsh:iteblog_keyspace> INSERT INTO "iteblog_users_with_status_updates"
                    ... ("username", "id", "email", "encrypted_password", "body")
                    ... VALUES (
                    ...   'iteblog',
                    ...   NOW(),
                    ...   'iteblog_hadoop@iteblog.com',
                    ...   0x877E8C36EFA827DBD4CAFBC92DD90D76,
                    ...   'Learning Cassandra!'
                    ... );
cqlsh:iteblog_keyspace> select username, email, encrypted_password, body from iteblog_users_with_status_updates;
 
 username | email                      | encrypted_password                 | body
----------+----------------------------+------------------------------------+---------------------
  iteblog | iteblog_hadoop@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76 | Learning Cassandra!
 
(1 rows)

我们成功的插入一条数据了。但是上面的插入语句做了两件事:

  • 所有 username 为 iteblog 数据中的 email 和 encrypted_password 都被设置为 iteblog_hadoop@iteblog.com 和 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76 了。
  • 在 iteblog 所在的分区中新增了 body 内容为 Learning Cassandra! 的记录。
    现在我们再往表中插入一条数据,如下:
cqlsh:iteblog_keyspace> INSERT INTO "iteblog_users_with_status_updates"
                    ... ("username", "id", "body")
                    ... VALUES ('iteblog', NOW(), 'I love Cassandra!');
cqlsh:iteblog_keyspace> select username, email, encrypted_password, body from iteblog_users_with_status_updates;
 
 username | email                      | encrypted_password                 | body
----------+----------------------------+------------------------------------+---------------------
  iteblog | iteblog_hadoop@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76 | Learning Cassandra!
  iteblog | iteblog_hadoop@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76 |   I love Cassandra!
 
(2 rows)
cqlsh:iteblog_keyspace>

可以看到,这次插入数据的时候,我们并没有指定 email 和 encrypted_password,但是从查询结果可以看出,新增加的行 email 和 encrypted_password 的值和之前是一样的!

现在由于某些原因,用户修改了自己的 email,我们来看看会发生什么事:

cqlsh:iteblog_keyspace> UPDATE iteblog_users_with_status_updates SET email = 'iteblog@iteblog.com'
                    ... WHERE username = 'iteblog';
cqlsh:iteblog_keyspace> select username, email, encrypted_password, body from iteblog_users_with_status_updates;
 
 username | email               | encrypted_password                 | body
----------+---------------------+------------------------------------+---------------------
  iteblog | iteblog@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76 | Learning Cassandra!
  iteblog | iteblog@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76 |   I love Cassandra!
 
(2 rows)

从上面查询这输出的结果可以看出, username 为 iteblog 的 email 全部修改成一样的了!这就是静态列的强大之处。

现在表中存在了用户的邮箱和密码等信息,如果我们前端做了个页面支持用户修改自己的邮箱和密码,这时候我们的后台系统需要获取到现有的邮箱和密码,具体如下:

cqlsh:iteblog_keyspace> SELECT "username", "email", "encrypted_password"
                    ... FROM "iteblog_users_with_status_updates"
                    ... WHERE "username" = 'iteblog';
 
 username | email               | encrypted_password
----------+---------------------+------------------------------------
  iteblog | iteblog@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76
  iteblog | iteblog@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76
 
(2 rows)

可以看出,表中有多少行 username 为 iteblog 的数据将会输出多少行邮箱和密码,这肯定不是我们想要的。这时候我们可以在查询的时候加上 DISTINCT 关键字,如下:

cqlsh:iteblog_keyspace> SELECT DISTINCT "username", "email", "encrypted_password"
                    ... FROM "iteblog_users_with_status_updates"
                    ... WHERE "username" = 'iteblog';
 
 username | email               | encrypted_password
----------+---------------------+------------------------------------
  iteblog | iteblog@iteblog.com | 0x877e8c36efa827dbd4cafbc92dd90d76
 
(1 rows)

这样不管表中有多少行 username 为 iteblog 的数据,最终都会显示一行数据。注意,虽然我们加了 DISTINCT 关键字,但是 Cassandra 并不是将 username 为 iteblog 的数据全部拿出来,然后再去重的,因为静态列本来在底层就存储了一份,所以没必要去重。

静态列的意义

到这里,我们已经了解了 Cassandra 中静态列的创建、使用等。那静态列有什么意义呢?因为 Cassandra 中是不支持 join 的,静态列相当于把两张表进行了 join 操作。

那什么时候建议使用静态列呢?如果两张表关联度很大,而且我们经常需要同时查询这两张表,那这时候就可以考虑使用静态列了。

微信公众号和钉钉群交流

为了营造一个开放的 Cassandra 技术交流,我们建立了微信公众号和钉钉群,为广大用户提供专业的技术分享及问答,定期在国内开展线下技术沙龙,专家技术直播,欢迎大家加入。

微信公众号:

Cassandra技术社区

钉钉群

lALPDgQ9ql0mM3XMp8yo_168_167_png_620x10000q90g

钉钉群入群链接:https://c.tb.cn/F3.ZRTY0o

目录
相关文章
|
1月前
|
运维 Linux Apache
Linux Apache服务详解——Apache虚拟目录与禁止显示目录列表实战
Linux Apache服务详解——Apache虚拟目录与禁止显示目录列表实战
22 2
|
1月前
|
域名解析 Linux Apache
Linux Apache服务详解——虚拟网站主机功能实战
Linux Apache服务详解——虚拟网站主机功能实战
33 5
|
5月前
|
Kubernetes Apache 对象存储
海程邦达基于Apache Paimon+Streampark实现 Streaming warehouse的实战应用(中)
海程邦达基于Apache Paimon+Streampark实现 Streaming warehouse的实战应用
120 0
|
6月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作(Spark,Flink与Hudi整合)
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作(Spark,Flink与Hudi整合)
|
1月前
|
运维 Linux Apache
LAMP架构调优(九)——Apache Rewrite功能实战
LAMP架构调优(九)——Apache Rewrite功能实战
12 1
|
1月前
|
监控 API Apache
实战!配置DataDog监控Apache Hudi应用指标
实战!配置DataDog监控Apache Hudi应用指标
21 0
|
1月前
|
消息中间件 JSON Kafka
实战 | Apache Hudi回调功能简介及使用示例
实战 | Apache Hudi回调功能简介及使用示例
17 0
|
1月前
|
运维 Linux 网络安全
Linux Apache服务详解——用户个人主页实战
Linux Apache服务详解——用户个人主页实战
21 1
|
8月前
|
分布式计算 资源调度 Apache
【大数据】Apache Spark入门到实战 1
【大数据】Apache Spark入门到实战
79 0
|
4月前
|
负载均衡 Dubbo 应用服务中间件
阿里微服务架构到底多牛逼:深入解析Apache Dubbo与实战
在Apache Dubbo (以下简称Dubbo)重新开源之前,Dubbo已经被很多公司广泛用于生产环境并获得了良好的反馈,很多公司内部也会建立私有分支自己维护,其中Dubbox 就是基于Dubbo分支进行扩展并二次维护的。重新开源后,社区维护的Dubbo版本进行了大量“bug fix" .和特性支持,收到了大量Dubbo用户的支持和参与。编写本书的想法是在开源后提出来的,因此本书取名《深入理解Apache Dubbo与实战》。

推荐镜像

更多