Cassandra odel您可以使用“in”查询，例如选择*from user_day_minute，其中usr='user1'和day in（'1'，'2'，'3'，…）；而不必运行单独的查询。另外，我支持数字类型的建议。@Richard您能帮助我理解为什么我不能对行键（

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odel您可以使用“in”查询，例如选择*from user_day_minute，其中usr='user1'和day in（'1'，'2'，'3'，…）；而不必运行单独的查询。另外，我支持数字类型的建议。@Richard您能帮助我理解为什么我不能对行键（如分钟：用户名）执行范围查询，我想从1369448160:testuser和1369448220:testuser之间的范围返回字节列吗？Cassandra的数据模型还没有完全被我所理解。分区键（也称为行键）是Cassandra用来在集群周围对数据进行分区的键。使用RandomPartitioner（默认和推荐的分区器），密钥根据其散列分布。因此，密钥是以散列顺序而不是密钥顺序存储的，因此范围查询效率极低，因此被禁用。但是，跨列（主键的非分区部分）的范围查询是有效的，建议使用。@Richard感谢您的解释，您提供的示例对理解数据模型非常有帮助。我想知道是否有工作正在做，以便使用有序分区器更好地分布行，或者使用随机分区器按键顺序排序的相反方式。在这个模型中，您可以使用“in”查询，例如选择*from user_day_minute，其中usr='user1'和day in（'1'，'2'，'3'，…）；而不必运行单独的查询。另外，我支持数字类型的建议。@Richard您能帮助我理解为什么我不能对行键（如分钟：用户名）执行范围查询，我想从1369448160:testuser和1369448220:testuser之间的范围返回字节列吗？Cassandra的数据模型还没有完全被我所理解。分区键（也称为行键）是Cassandra用来在集群周围对数据进行分区的键。使用RandomPartitioner（默认和推荐的分区器），密钥根据其散列分布。因此，密钥是以散列顺序而不是密钥顺序存储的，因此范围查询效率极低，因此被禁用。但是，跨列（主键的非分区部分）的范围查询是有效的，建议使用。@Richard感谢您的解释，您提供的示例对理解数据模型非常有帮助。我想知道是否有使用有序分区器更好地分布行的工作正在进行，或者使用随机分区器按键顺序排序的相反工作正在进行。

CREATE TABLE minute_usr (
min varchar,
usr varchar,
bytes counter,
PRIMARY KEY (min, usr)
)

UPDATE minute_usr SET bytes = bytes + 200 WHERE usr = 'testuser' AND min = '1369448220';

select min, bytes from minute_usr WHERE usr = 'testuser' AND min >= '1369448160' and min <= '1369448220';

[default@data_use] list minute_usr; 
Using default limit of 100 
Using default column limit of 100  
RowKey: 1369448220
=> (column=testuser:, value=, timestamp=1371066133370000)
=> (counter=testuser:bytes, value=1400)

 RowKey: 1369448160
=> (column=testuser:, value=, timestamp=1371066138506000)
=> (counter=testuser:bytes, value=1600)

CREATE TABLE usr_minute (
min varchar,
usr varchar,
bytes counter,
PRIMARY KEY (usr, min)
)

`select bytes from usr_minute WHERE usr = 'testuser' AND min >= '1369448160' and min <= '1369448220';`

CREATE TABLE minute_usr (
  min varchar,
  usr varchar,
  bytes counter,
  PRIMARY KEY ((min, usr))
);

CREATE TABLE usr_day_minute (
  day varchar,
  min varchar,
  usr varchar,
  bytes counter,
  PRIMARY KEY ((usr, day), min)
);

create table network_usage (
    usr varchar,
    bucket_enum int,
    when timestamp,
    bytes counter,
    PRIMARY KEY ((usr, bucket), when)
);

#now in CQL
consistency any;
update network_usage set bytes = bytes + 200
    where usr = 'testuser' and bucket_enum = :bucket and when = now();

#you may want a different consistency level, but since this is mostly historical data,
#one should really be enough.
consistency one;
select count from network_usage
where usr = 'testuser' AND
    bucket_enum in (0, 1, 2, 3, 4, 5) AND
    when >= :start_time and
    when < :end_time;