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Rahul Kumar
Asked: 2023-08-29 20:17:44 +0800 CST

É normal ter 1.000 linhas em uma única partição?

  • 772

Eu tenho um modelo de multilocação

tenant_template (
    tenant_id int,
    sub_org_id int, 
    code text, 
    active bool,
    ......
)

com chave de partição -> (tenant_id, sub_org_id) e chave de cluster ->code

temos que buscar todas as configurações ativas com a API de administração,

a linha ativa máxima pode ser de até 1000 (o tamanho da linha única seria em torno de 11 KB).

  1. é bom buscar todos os dados do banco de dados?
  2. qualquer prática recomendada para o número de linhas deve ser partição única
cassandra

2 respostas

  1. As regras básicas para particionamento no Cassandra são:

    • Menos de 100.000 itens por partição
    • Tamanho da partição inferior a 100 MB
    • Linha com menos de 10 MB

    Mas não é arbitrário nem nada parecido e os testes de desempenho são sempre bem-vindos antes de entrar em produção. Grandes partições não são fáceis de mover e compactar.

    Acho que o que você descreveu é bom.

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  2. Best Answer

    Sim, 1.000 linhas são suficientes e são muito pequenas em comparação com muitos modelos de dados.

    Cassandra pode ter no máximo 2 bilhões de células (ou 2 31 que é o tamanho de um número inteiro Java) em uma única partição. Se sua tabela tiver 10 colunas, isso representa um total de 10 mil células ( 1000 rows x 10 columns), o que está bem abaixo do limite.

    Supondo que você calculou o tamanho da linha corretamente, o tamanho da partição também estaria bem abaixo dos 100 MB/partição recomendados (não é um limite rígido, apenas uma recomendação).

    Uma coisa importante a notar é que o que é bom para um cluster pode não ser necessariamente bom para outro. Existem muitos fatores que influenciam a avaliação se as condições descritas são aceitáveis. Isso inclui (mas não se limita a) caso de uso, padrões de acesso, hardware (CPU, memória, discos), carga de cluster e assim por diante.

    Sempre recomendamos que você teste minuciosamente com cargas e dados de produção para determinar se seu modelo de dados é adequado para seu caso de uso. Saúde!

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