Prestoにとって最適なCassandraテーブル設計

必要な前提知識

• Cassandra のアーキテクチャ
• Prestoの簡単な動作の流れ

目的

• Cassandraの新テーブルを作成するにあたって、PrestoのSQL的に効率良いテーブルとは何か？　を探る。

以下に今回作成したテーブル毎のprestoの挙動をまとめる。

test.test （keyspace.table）

※（p= Partition Key, c=Clustering Key）

p=0,1　に10万件ずつデータを書き込み, c=0~10万
p=2~10万 に1件ずつデータを書き込み, c=0

テーブル全体にSQL

SELECT * FROM cassandra.test."test"

• taskが綺麗に分解され（✔️マークがその数）処理が走っている。

特定の１つのPartitionにSQL

SELECT * FROM cassandra.test."test" WHERE p=0

• Partitionを１つに特定すると、Prestoのtaskは分解されない。
  -> 一つのサーバー（worker）のみが動く。

特定の1つのPartitionで、ClusteringKey を選択。

SELECT * FROM cassandra.test.test WHERE p=0 AND t=120

• このPartition には10万件あるが、1行しか読まれていない。（効率良い。）

特定の1つのPartitionで、ClusteringKey を選択。（ver2）

SELECT * FROM cassandra.test."test" WHERE p=0 AND t>0 AND t<100

• このPartition には10万件あるが、(><)でClusteringKey を選択してもそれしか読まない（効率良い！）

Partitionを範囲選択してSQL

SELECT * FROM cassandra.test."test" WHERE p>10 AND p<100

• P=10~100　はデータが一件しかないPartition
• 一つ上のSQL と比べると、ある程度は１つのPartitionにデータをまとめるとSQL効率が良い。
  →公式では1Partitionに10万件程度のitemを推奨。（itemとはrowではなく各値。）

結論

• Cassnadra のテーブル設計のトレードオフ。
  Partition にデータをある程度溜める <---> 適度に分散させる。
  →１Partitionに10万件のitemを溜める程度、それ以上は分散した方が良い。

• ClusteringKey にはSQLでよく範囲選択に使う値を設定するのが良い。
  （例：timestamp）

所感

• やっぱり早い。
• Cassandra & Prestoでなんでもできる気がしてきた...
• Cassandra は超柔軟で、カラム追加等も簡単にできるが、最初のテーブル設計は肝
  （PrimaryKey の変更はできないので。）