Cassandra Skinny vs Wide Row用于时间序列-消耗

我希望每秒将一个值存储到一个表中。因此，我测试了两种方法。如果我理解正确，数据应该存储在几乎相同的内部

宽行

CREATE TABLE timeseries (
  id int,
  date date,
  timestamp timestamp,
  value decimal,
  PRIMARY KEY ((id, date), timestamp)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC) AND
  compaction={'class': 'DateTieredCompactionStrategy'} 
   and  compression = { 'sstable_compression' : 'DeflateCompressor' };

  CREATE TABLE timeseries(
    id int,
    date date,
    "0" decimal, "1" decimal,"2" decimal, -- ... 86400 decimal values
                   -- each column index is the second of the day
    PRIMARY KEY ((id, date))
) 

瘦行

CREATE TABLE timeseries (
  id int,
  date date,
  timestamp timestamp,
  value decimal,
  PRIMARY KEY ((id, date), timestamp)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC) AND
  compaction={'class': 'DateTieredCompactionStrategy'} 
   and  compression = { 'sstable_compression' : 'DeflateCompressor' };

  CREATE TABLE timeseries(
    id int,
    date date,
    "0" decimal, "1" decimal,"2" decimal, -- ... 86400 decimal values
                   -- each column index is the second of the day
    PRIMARY KEY ((id, date))
) 

测试：

• 10个不同的id
• 100万个值（每个id 100.000）
• 每个值增加一分钟

---

在我的测试中，对于100万个值，用于窦房结函数的瘦行方法只消耗一半的存储空间。即使是随机测试也很重要。有人能解释这种行为吗？

这些模式之间的唯一区别是单元格键

宽行模型的示例单元格：

["2017-06-09 15\\:05+0600:value","3",1496999149885944]
          |                 |     |          |
       timestamp         column  value   timestamp

以及“Skinny row”模型的示例单元：

   ["0","3",1497019292686908]
     |   |          | 
  column value   timestamp

您可以清楚地看到宽行模型单元格键是时间戳值和值的列名。对于skinny模型，单元格键仅为列名。

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宽行模型的开销是时间戳（8字节）和列名的大小（值）。您可以保持列名较小，而不是使用时间戳，使用int并输入一天中的秒数，就像您的瘦行列名一样。这将节省更多空间。

谢谢。我做了这个测试，并用整数存储了所有的时间戳。结果几乎是一样的。很高兴能更好地理解卡桑德拉。