Apache Cassandra static column 介绍与实战 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Apache Cassandra static column 介绍与实战 假设我们有这样的场景：我们想在 Cassandra 中使用一张表记录用户基本信息（比如 email、密 码等）以及用户状态更新。我们知道，用户的基本信息一般很少会变动，但是状态会经常变化， ，Cassandra 引入了 static column。同一个 partition key 中被声明为 static 的列只有一个值的，也就是只存储一份。 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 定义 static column 在表中将某个列定义为 STATIC 很简单，只需要在列的最后面加上 STATIC 关键字，具体如下： "email" text STATIC, "encrypted_password" blob STATIC, "body" text, PRIMARY KEY ("username", "id") ); iteblog_users_with_status_updates 表中我们将 email 和 encrypted_password 两个字段设置为 STATIC 了，这意味着同一个 username

high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.5 Related References . . . . . utilizing data in a complex data environment. Sharding‐ Sphere provides complex data query and analysis capabilities across data sources, simpli‐ fying the data aggregation from different data locations enhancement capabili‐ ties through traffic deformation, redirection, governance, authentication, and analysis. 1.2.3 Pluggable: Building database function ecology The pluggable architecture of Apache ShardingSphere

high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.1.5 Related References . . . . . enhancement capabili‐ ties through traffic deformation, redirection, governance, authentication, and analysis. 1.2. Design Philosophy 5 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 1.2.3 Pluggable: Building database Heterogeneous language Java Only Any Performance Low loss Relatively High loss Decentralization Yes No Static entry No Yes Independent ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy is a transparent database proxy

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 956 10.1.7 7. Common log analysis · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 962 10.2 Identify · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1060 10.15.5 TiFlash analysis is slow· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1060 10 Tuning Overview · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1071 11.1.2 Performance Analysis and Tuning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1076 11.1.3 Performance

Tuning Overview · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1246 11.1.2 Performance Analysis and Tuning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1251 11.1.3 Performance · · · · · · · · 1274 11.1.4 TiFlash Performance Analysis and Tuning Methods· · · · · · · · · · · · · · · · · 1298 11 11.1.5 TiCDC Performance Analysis and Tuning Methods · · · · · · · · · · · · · · · use an ETL (Extract, Transform, Load) tool to replicate the data into an OLAP database for data analysis. This solution 32 has multiple disadvantages such as high storage costs and poor real-time performance

Tuning Overview · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1282 11.1.2 Performance Analysis and Tuning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1287 11.1.3 Performance · · · · · · · · · 1310 11.1.4 TiFlash Performance Analysis and Tuning Methods· · · · · · · · · · · · · · · · · 1334 11.1.5 TiCDC Performance Analysis and Tuning Methods · · · · · · · · · · · · · · · · amount of extra storage cost, you can handle both online transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios

Tuning Overview · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1300 11.1.2 Performance Analysis and Tuning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1305 11.1.3 Performance · · · · · · · · · 1328 11.1.4 TiFlash Performance Analysis and Tuning Methods· · · · · · · · · · · · · · · · · 1352 11.1.5 TiCDC Performance Analysis and Tuning Methods · · · · · · · · · · · · · · · · amount of extra storage cost, you can handle both online transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios

Tuning Overview · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1286 11.1.2 Performance Analysis and Tuning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1291 11.1.3 Performance · · · · · · · · · 1314 11.1.4 TiFlash Performance Analysis and Tuning Methods· · · · · · · · · · · · · · · · · 1338 11.1.5 TiCDC Performance Analysis and Tuning Methods · · · · · · · · · · · · · · · · amount of extra storage cost, you can handle both online transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios

high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 8.1.5 Related References . . . . . utilizing data in a complex data environment. Sharding‐ Sphere provides complex data query and analysis capabilities across data sources, simpli‐ fying the data aggregation from different data locations enhancement capabili‐ ties through traffic deformation, redirection, governance, authentication, and analysis. 2.3 Pluggable: Building database function ecology The pluggable architecture of Apache ShardingSphere

high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 8.1.5 Related References . . . . . utilizing data in a complex data environment. Sharding‐ Sphere provides complex data query and analysis capabilities across data sources, simpli‐ fying the data aggregation from different data locations enhancement capabili‐ ties through traffic deformation, redirection, governance, authentication, and analysis. 2.3 Pluggable: Building database function ecology The pluggable architecture of Apache ShardingSphere