Cassandra 卡桑德拉数据建模设计

我对卡桑德拉还很陌生，上个月我读了很多书。
我正在研究一个小用例。
查询：根据时间范围内播放的数量排名前X的玩家

因此，在任何给定的时间范围内，我都希望聚集玩家总数，并获得前X名玩家

我采用了创建UDF（使用C*-2.2.0版本）的方法来聚合玩家玩的游戏数量

下面是我为这个用例设计的时间序列数据模型

CREATE COLUMNFAMILY PlayerRating
(
PlayerNumber int, ===> Unique account number
GameID text, ===> unique machine ID per slot
AmountPlayed double, ===> AmountPlayed by the player
EventTime timestamp, ===> Event generated TimeStamp
PRIMARY KEY ((PlayerNumber, GameID),EventTime)) WITH CLUSTERING ORDER BY(EventTime desc);

请让我知道我的数据模型设计是否适合我的查询

---

谢谢

我认为将每场游戏的所有玩家放在一个分区中可能更容易

这样，您可以通过一个查询聚合所有玩家，而不是为每个玩家单独查询。然后，您可以将每个玩家的游戏时间聚合到一张地图中（请参见如何为此定义UDF的示例）

所以你的桌子看起来像这样：

CREATE TABLE playing_time_by_game (game_id text, event_time int, player_id text, amount_played int, PRIMARY KEY (game_id, event_time));

然后创建UDF以按玩家id总计：

CREATE FUNCTION state_group_and_total( state map<text, int>, type text, amount int )
     CALLED ON NULL INPUT
     RETURNS map<text, int>
     LANGUAGE java AS '
     Integer count = (Integer) state.get(type);  if (count == null) count = amount; else count = count + amount; state.put(type, count); return state; ' ;

SELECT group_and_total(player_id, amount_played) from playing_time_by_game;

 t2.group_and_total(player_id, amount_played)
----------------------------------------------
              {'player1': 258, 'player2': 13}

现在您可以按玩家id进行聚合：

CREATE FUNCTION state_group_and_total( state map<text, int>, type text, amount int )
     CALLED ON NULL INPUT
     RETURNS map<text, int>
     LANGUAGE java AS '
     Integer count = (Integer) state.get(type);  if (count == null) count = amount; else count = count + amount; state.put(type, count); return state; ' ;

SELECT group_and_total(player_id, amount_played) from playing_time_by_game;

 t2.group_and_total(player_id, amount_played)
----------------------------------------------
              {'player1': 258, 'player2': 13}

您可以将查询限制为游戏分区和时间范围：

SELECT group_and_total(player_id, amount_played) from playing_time_by_game where game_id='game1' and event_time >=0 and event_time <=7;

 t2.group_and_total(player_id, amount_played)
----------------------------------------------
                {'player1': 8, 'player2': 13}

从按游戏播放时间中选择组和总数（玩家id、玩的数量），其中游戏id='game1'和事件时间>=0和事件时间