社交网络的 Cassandra 数据建模

Question

我们正在为我们的社交网络使用 Datastax Cassandra，我们正在 designing/data 建模 table 我们需要的东西，这让我们感到困惑，我们不知道如何设计一些 tables，我们有一些小问题！

据我们了解，对于每个查询，我们必须有不同的 tables，例如，用户 A 关注用户 C 和 B。

现在，在 Cassandra 中我们有一个 table 即 posts_by_user:

user_id      |  post_id       |  text  |  created_on  |  deleted  |  view_count  

likes_count  |  comments_count  |  user_full_name

我们有一个 table 根据用户的关注者，我们将 post 的信息插入到名为 user_timeline 的 table 中，当关注者用户正在访问第一个网页，我们从 user_timeline table.

的数据库中获取 post

这里是 user_timeline table:

follower_id      |      post_id      | user_id (who posted)  |  likes_count  |  

comments_count   |   location_name   |  user_full_name

首先，这个数据建模对于关注基础（关注者，关注行为）社交网络是否正确？

现在我们要计算 post 的点赞数，如您所见，我们在两个 table 中都有点赞数 (user_timeline, posts_by_user)，假设一个用户有 1000 个关注者，那么通过每个点赞操作，我们必须更新 user_timeline 中的所有 1000 行和 posts_by_users 中的 1 行；这不合逻辑！

那么，我的第二个问题是How should it be？我的意思是（最喜欢的）table应该如何？

Answer 1

考虑使用 posts_by_user 作为 post 信息的元数据。这将允许您安置 user_id、post_id、message_text，等等，但是你会抽象出 view_count，likes_count，和 comments_count 变成计数器 table。这将允许您获取 post 的元数据或计数器，只要您拥有 post_id，但您只需更新 counter_record 一次。

DSE 柜台文件： https://docs.datastax.com/en/cql/3.1/cql/cql_using/use_counter_t.html

然而，

下面的文章是与 Cassandra 数据建模相关的非常好的起点。也就是说，在回答这个问题时需要考虑一些事情，其中很多取决于系统的内部结构以及查询的结构。前两条规则表示为：

规则 1：在集群周围均匀分布数据

规则 2：最小化读取的分区数

花点时间考虑 "user_timeline" table。

user_id 和 created_on 作为复合键* - 如果
这将是理想的
- 您想查询某个用户的 posts，并假设您有相当数量的用户。这个会平均分配记录，您的查询只会命中一次分区。
user_id 和 hash_prefix 作为复合键* - 这将是理想的如果
- 您有少量用户和大量 post 用户，这将使您的数据均匀分布在簇。然而，你运行必须跨查询的风险多个分区。
follower_id 和 created_on 作为复合键* - 这将是理想的如果
- 您想查询 post 被某个关注者关注的人。记录将被分发，你将最小化跨分区查询

这是 1 个 table 的 3 个示例，我想表达的意思是围绕要执行的查询设计 table。也不要害怕在多个 table 之间复制您的数据，这些 table 设置为处理各种查询，这就是 Cassandra 的建模方式。花一点时间阅读下面的文章并观看 DataStax Academy 数据建模课程，以熟悉其中的细微差别。我还在下面包含了一个示例架构，以涵盖我之前指出的基本计数器架构。

* 使用复合键的原因是因为您的 PRIMARY KEY 必须是唯一的，否则使用现有 PRIMARY KEY 的 INSERT 将成为 UPDATE。

http://www.datastax.com/dev/blog/basic-rules-of-cassandra-data-modeling https://academy.datastax.com/courses

CREATE TABLE IF NOT EXISTS social_media.posts_by_user (
user_id uuid,
post_id uuid,
message_text text,
created_on timestamp,
deleted boolean,
user_full_name text,
PRIMARY KEY ((user_id, created_on))
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS social_media.user_timeline (
follower_id uuid,
post_id uuid,
user_id uuid,
location_name text,
user_full_name text,
created_on timestamp,
PRIMARY KEY ((user_id, created_on))
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS social_media.post_counts (
likes_count counter,
view_count counter,
comments_count counter,
post_id uuid,
PRIMARY KEY (post_id)
);

社交网络的 Cassandra 数据建模

Cassandra data modeling for a social network

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