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Ignite 了解缓存键、索引、分区和关联w.r.t读写
Ignite 了解缓存键、索引、分区和关联w.r.t读写,ignite,partition,gridgain,affinity,Ignite,Partition,Gridgain,Affinity,我是ApacheIgnite新手，来自数据仓库背景。
所以，如果我试图通过DBMS术语与Ignite联系起来，请原谅。
我已经通过论坛，但我仍然不清楚的一些基本知识
我还想知道我稍后发布的场景的具体答案
1.）缓存模式=已分区
a、 ）当一个缓存被声明为分区时，数据是否得到同样的处理
默认情况下是否跨所有节点进行分区
b、 ）是否有提供“分区键”的选项，该键是数据的基础
会分布在节点上吗？这就是我们所说的亲和力吗
钥匙
c、 ）分区与关联有何不同？缓存可以同时具有这两种功能吗
分区和关联密钥
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我是ApacheIgnite新手，来自数据仓库背景。
所以，如果我试图通过DBMS术语与Ignite联系起来，请原谅。
我已经通过论坛，但我仍然不清楚的一些基本知识
我还想知道我稍后发布的场景的具体答案
1.）缓存模式=已分区
a、 ）当一个缓存被声明为分区时，数据是否得到同样的处理
默认情况下是否跨所有节点进行分区
b、 ）是否有提供“分区键”的选项，该键是数据的基础
会分布在节点上吗？这就是我们所说的亲和力吗
钥匙
c、 ）分区与关联有何不同？缓存可以同时具有这两种功能吗
分区和关联密钥
2）亲和力概念
定义了关联键后，当我将数据（使用loadCache（））加载到分区缓存中时，源行将被发送到它们所属的节点还是集群上的所有节点
3.）如果我在缓存上创建一个索引，默认情况下它会成为分区吗/
还有亲和力密钥吗？在这种情况下，分区与索引有何不同
SCNEARIO说明
我想使用loadCache（）将数据从持久层加载到暂存缓存（假设~2B）。缓存位于4节点群集上。
a、 ）如何加载数据，使每个节点只需处理0.5B条记录？
是通过使用分区缓存模式并定义关联键实现的吗
然后我想以事务原子模式从暂存缓存中读取事务，查找目标缓存并执行一些操作
b、 ）在对目标缓存执行查找时，如何确保仅在数据所在的节点上执行查找，而不在目标缓存所在的所有节点上执行查找？
这会使用AffinityKeyMapper API吗？如果是，如何进行
c、 ）假设我想查找非关联键列的键，在查找列上创建索引是否有帮助？在这种情况下，我会扫描所有节点吗
暂存缓存
客户ID
客户邮件
客户电话
目标缓存
序号
客户ID
客户邮件
客户电话
起始日期
EndDate这在Apache Ignite用户论坛上得到了回答：
Ignite使用AffinityFunction[1]进行数据分发。AF实现了两个映射：键->分区和分区->节点。
键->分区映射肯定是分区的映射项。它不需要备份，只需要在分区上进行数据配置\分布。
通常，entry键（实际上是hashcode）用于计算分区条目所属的分区。
但您可以使用AffinityKey[2]，它将用于管理数据配置。另请参见“org.apache.ignite.cache.affinity.AffinityKey”javadoc
分区->节点映射确定分区的主节点和备份节点。它不需要数据配置，只需要备份和节点之间的分区分布
loadCache只是让所有节点调用localLoadCache方法。它调用CacheStore.loadCache。因此，每个网格节点都将从缓存存储中加载所有数据，然后丢弃该节点的非本地数据
如果使用备份，相同的数据可能驻留在多个节点上。AffinityKey应该是entry key的一部分，如果配置了AffinityKey映射，则AffinityKey将代替entry key用于entry->partition映射
AffinityKey将被传递给AffinityFunction
索引总是和数据驻留在同一个节点上
a。要实现这一点，您应该实现CacheStore.loadCache方法来加载特定分区的数据。例如，您可以为数据库中的每一行存储分区ID。
然而，若您更改了AF或分区号，那个么也应该为数据库中的条目更新分区ID
相反。如果可行，您可以在单个节点中加载所有数据，然后将其他节点添加到网格中。数据将自动在节点上重新平衡
b。如果AffinityKey应该是entry键的一部分，则始终使用AffinityKey。因此，查找将始终发生在数据所在的节点上
c。我不明白这个问题。请您澄清一下它是否仍然是真实的吗？这在Apache Ignite用户论坛上得到了回答：
Ignite使用AffinityFunction[1]进行数据分发。AF实现了两个映射：键->分区和分区->节点。
键->分区映射肯定是分区的映射项。它不需要备份，只需要在分区上进行数据配置\分布。
通常，entry键（实际上是hashcode）用于计算分区条目所属的分区。
但您可以使用AffinityKey[2]，它将用于管理数据配置。另请参见“org.apache.ignite.cache.affinity.AffinityKey”javadoc
分区->节点映射确定分区的主节点和备份节点。它不需要数据配置，只需要备份和节点之间的分区分布
loadCache只是让所有节点调用localLoadCache方法。它调用CacheStore.loadCache。因此，每个网格节点都将从缓存存储中加载所有数据，然后丢弃该节点的非本地数据
如果使用备份，相同的数据可能驻留在多个节点上。AffinityKey应该是entry key的一部分，如果配置了AffinityKey映射，则AffinityKey将代替entry key用于entry->partition映射
AffinityKey将被传递给AffinityFunction
索引总是和数据驻留在同一个节点上
a。要实现这一点，您应该实现CacheStore.loadCache方法来加载特定分区的数据。例如，您可以为数据库中的每一行存储分区ID。
然而，若您更改了AF或分区号，那个么也应该为数据库中的条目更新分区ID
相反。如果是我