Question

假设有10个设备（dev01，dev02，dev03..etc）。

它以一定的间隔时间发送数据，我们收集这些数据，因此我们的数据模式是

 dev01      :int
 signalname :string
 signaltime :date/time[with YY-MM-DD HHMMSS.mm]
 Extradata  :String

我想将数据推送到cassandra，哪种方式最好存储这些数据？

我的查询就像，

1是否需要检索基于设备的当前日期数据，或某个日期范围？

2 5设备当日数据？

我不确定将数据存储到cassadra中的以下方法是最佳模型

Standard columnfamily Name:signalname
row key                   :dev01
columnname                :timeseries(20120801124204)[YYMMDD HHMMSS]
columnvalue               :Json data
columnname                :timeseries(20120801124205)[YYMMDD HHMMSS][next second data]
columnvalue               :Json data

row key               :dev02
columnname            :timeseries(20120801124204)[YYMMDD HHMMSS]
columnvalue           :Json data
columnname            :timeseries(20120801124205)[YYMMDD HHMMSS][next second data]
columnvalue           :Json data

Or  

Super columnfamily   :signalname
row key              :Clientid1

supercolumnname      :dev01
columnname           :timeseries(20120801124204)[YYMMDD HHMMSS]
columnvalue          :Json data

supercolumnname      :dev02
columnname           :timeseries(20120801124204)[YYMMDD HHMMSS]
columnvalue          :Json data


row key              :Clientid2

supercolumnname      :dev03
columnname           :timeseries(20120801124204)[YYMMDD HHMMSS]
columnvalue          :Json data

supercolumnname      :dev04
columnname           :timeseries(20120801124204)[YYMMDD HHMMSS]
columnvalue          :Json data

请帮我解决这个问题，还有别的吗？

感谢和安培;此致 Kannadhasan

Answer 1

我在这里看到了3个问题，我将在下面介绍：

超级列系列，
thrift vs cql3，
json数据作为单元格值。

在开始之前：不鼓励使用超级列族。 Read more here。复合键（如下所述）是可行的方法。

另外，您可能需要read up on CQL3，因为自1.2以来 thrift是遗留API 。

您可以使用native collection data types like lists, and maps etc，而不是存储json数据。如果您仍想使用JSON，则有improved JSON support in in Cassandra since version 2.2。

通常，每个设备和每个时间段查询非常简单：

您的行键是设备ID，列键是timeuuid
为了避免热点，您可以添加＆＃34; bucket＆＃34;计数器到行键（创建复合行/分区键）以旋转节点
如果您知道行/设备ID，则可以查询时间范围。

如果您想一次查询多个设备（但只有一个事件类型）的数据，您可以将信号类型用作行键（并将timeuuid / timestamp用作列键）。阅读this blog entry中cassandra中有关时间序列数据的更多信息。

希望有所帮助！

卡桑德拉时间序列数据模型

1 个答案: