关于 Cassandra 复合列的文档

Question

当我尝试查找有关复合列的信息时，我找不到比 2013 年更新的任何内容（具体来说 this one 是 Google 的顶部 link，当谈论使用复合列，显然使用了一个非常旧的 Java 驱动程序）。复合列是否仍然存在于较新版本的 Cassandra 中？我的意思是，除了有一个复合键。

我是 Cassandra 的新手，实际上想了解它们是否适合我的用例table，如下所述。考虑具有 4 个双值列的 table，比如 w、x、y、z。这些数据是从 3 个来源收集的，例如 a、b 和 c。每个来源可能会丢失部分数据，因此 table 每行最多有 12 个数字。与其创建 3 个具有 4 列的 tables 来存储来自不同来源的值，然后合并 tables 以填充缺失的字段，我正在考虑有一个 table将 4 个数据列建模为 4 super columns 或 composite columns。像 a:w、b:w、c:w、a:x、b:x、c:x、a:y、b:y 之类的东西c:y、a:z、b:z、c:z。此外，每一行都有一个时间戳作为主键。

我想知道的是我是否可以有一个像 SELECT *:w AS w FROM MyTable 这样的查询，这样对于每一行， x 的一个值从任何可用的来源返回（不无论来自哪个来源）。尽管我还想保留从特定来源检索数据的能力，例如 SELECT a:w FROM MyTable.

----------------------------------------------------------------
| key | a:w | b:w | c:w | a:x | b:x | c:x | a:y | b:y | c:y | ...
----------------------------------------------------------------
|  1  | 10  |  10 |  -  | ....
|  2  |  -  |  1  |  2  | ....
|  3  | 11  |  -  |  -  | ....
|  4  | 12  |  11 |  11 | ....
-----------------------------------------------------------------

SELECT *:w AS w FROM MyTable
(10, 1, 11, 12)   // would be an acceptable answer

SELECT a:w AS w FROM MyTable
(10, 11, 12)      // would be an acceptable answer

Answer 1

Composite栏目是与Thrift协议相关的词汇。在内部，在 Cassandra 2.2 之前，存储引擎仍然处理复合列并将它们翻译为 聚类列 ，[=19= 附带的新词汇表]CQL.

自从 Cassandra 3.x 以来，存储引擎已被重写，因此我们不再使用复合列存储数据。我们将存储引擎与新的 CQL 语义对齐，例如分区 key/clustering 列。为了向后兼容，在处理遗留 Thrift 协议时，我们仍然将集群列转换回复合列语义。

如果您刚开始使用 Cassandra，请忘掉旧的 Thrift 协议并立即使用 CQL 语义。

根据您的需要，以下架构应该可以完成工作：

CREATE TABLE my_data(
   data text,
   source text,
   PRIMARY KEY ((data), source)
);

INSERT INTO my_data(data, source) VALUES('data1','src1');
INSERT INTO my_data(data, source) VALUES('data1','src2');
...
INSERT INTO my_data(data, source) VALUES('dataN','src1');
...
INSERT INTO my_data(data, source) VALUES('dataN','srcN');

//Select all sources for data1
SELECT source FROM my_data WHERE data='data1';

//Select data and source
SELECT * FROM my_data WHERE data='data1' AND source='src1';

关于 Cassandra 复合列的文档

Documentation on Cassandra Composite Columns

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