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Cassandra 批处理到具有相同分区键的不同表_Cassandra - Fatal编程技术网

Cassandra 批处理到具有相同分区键的不同表

Cassandra 批处理到具有相同分区键的不同表,cassandra,Cassandra,与separte插入相反,当插入位于同一分区内时,未标记的批处理可以提高性能 如果表t1和t2完全共享同一个分区键-当批是t1和t2插入的组合时,是否应用相同的规则? 这意味着相应的t1和t2分区存储在同一节点上-如果分区密钥相同,它将路由到相同的副本,因此如果发送到右协调器,则不会有额外的网络跳数。但它仍然需要将它们分别应用于不同的memtable 尽管批处理很有趣,但它对性能的影响是有限的,即使它们都在同一个分区中,它在很大程度上取决于数据模型。如果批处理在你的应用程序中造成了巨大的差异,那

与separte插入相反,当插入位于同一分区内时,未标记的批处理可以提高性能

如果表
t1
t2
完全共享同一个分区键-当批是
t1
t2
插入的组合时,是否应用相同的规则?


这意味着相应的
t1
t2
分区存储在同一节点上-

如果分区密钥相同,它将路由到相同的副本,因此如果发送到右协调器,则不会有额外的网络跳数。但它仍然需要将它们分别应用于不同的memtable


尽管批处理很有趣,但它对性能的影响是有限的,即使它们都在同一个分区中,它在很大程度上取决于数据模型。如果批处理在你的应用程序中造成了巨大的差异,那么你的吞吐量很可能是由延迟决定的(littles定律)在这种情况下,使查询/处理异步也会有所帮助,并将产生可预测的结果。

如果分区密钥相同,它将路由到相同的副本,因此如果发送到正确的协调器,它将不会有额外的网络跃点。但它仍然需要将它们分别应用于不同的memtable

尽管批处理很有趣,但它对性能的影响是有限的,即使它们都在同一个分区中,它在很大程度上取决于数据模型。如果批处理在你的应用程序中造成巨大差异,那么你的吞吐量很可能受延迟(littles定律)的影响太大,在这种情况下,使查询/处理异步也会有所帮助,并会产生可预测的结果