我目前正在优化我的应用程序，我想找出在下面的场景中哪种方法更快更好的性能。
我有一个有4个字段的表- id, user, status, entryTime .
我每10秒向这个端点写100次，平均每秒钟写10次。
主键是 user ，聚类键为 entryTime and id .
我有一个端点，在这里我需要检索特定 entryTime 例如，对于id为 1 ，在哪里 entryTime 大于 2019-06-04T07:58:28.000Z 小于等于 2019-06-04T08:58:28.000Z .
另一个端点是，我必须用特定的 status 对于特定用户。
使用不同的键为第二个端点（我需要在其中检索状态）创建物化视图，还是添加sasi索引更好？
由于表也经常更新，而且经常写入，从我所读到的内容来看，写入的性能约为10%，但它是否适用于所有具有频繁读/写的表？
是否有任何检查点供将来参考，我可以遵循这些检查点来确定我是否应该使用物化视图或sasi索引？
1条答案
按热度按时间fxnxkyjh1#
我没有任何使用sasi索引的经验，但是，我可以告诉您，对于status列，我假设行的状态会发生变化，如果您创建一个mview，将其作为分区键（这样您就可以按它进行过滤），那么每当主表上的状态发生变化时，mview将执行删除，然后执行插入（也使用查找）。对于您的加载（10次写入/秒-不确定其中有多少是更新），这在mview上可能会有问题。我们使用mviews，但是负载很轻。查询对它们非常有效。不确定这是否有用
@吉姆瓦特尼克，真的。谢谢你的澄清！物化视图应该用于不经常更新的表吗？
我认为这有帮助，但不是一个要求。请记住，cassandra首先对基表进行更改，然后将其传播到mview。因此，同样的复制问题也适用。此外，mview可能会错过更改，导致其不同步。修复它的唯一方法是重建mview。mview的一个优点是，它允许您将一个可更新/可更改的列作为分区键的一部分，这在独立表中是不允许的。缺点是它确实执行了一个额外的操作（同样，delete后跟insert）。可能会造成额外的负荷