Apache Cassandra 数据存储模型

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable,对应的开源实现为 Apache HBase,而且我们在 《HBase基本知识介绍及典型案例分析》 文章中简单介绍了 Apache HBase 的数据模型。

我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable,对应的开源实现为 Apache HBase,而且我们在 《HBase基本知识介绍及典型案例分析》 文章中简单介绍了 Apache HBase 的数据模型。按照这个思路,Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似,那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢?本文将为大家解答这些问题。我们从 KeySpace -> Table -> Partition -> Row -> Cell 顺序介绍。本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的,不同版本可能有些不一样。

Table & KeySpace

Cassandra 中的 KeySpace 概念和 RDBMS 里面的 DataBase 概念很类似,一个 KeySpace 包含多张表,一般将有关联的数据表放到同一个 KeySpace 下面。KeySpace 创建的时候可以指定副本策略,副本因子以及是否启用 CommitLog 机制(类似 HBase 中的 WAL)。

Cassandra 中表的概念和 RDBMS 很类似。不同的是在 Cassandra 中属于同一张表的数据在物理上是分布在不同节点上存储的,同一张表由多个 Partition 组成。

Partitions

Cassandra 一般是由多台节点组成的,每台节点负责一定范围的,如果使用 Murmur3hash 的时候,每个节点负责的 Token 类似于下面那样:
cassandra_token_iteblog

所以 Token 范围为 -9223372036854775808 ~ -4611686018427387904 的数据存储在 A 节点;同理,Token 范围为 -4611686018427387903 ~ -1 之间的数据存储在 B节点,其他类似;每个 Token 范围由多个 Partition 构成,每个 Partition 由一行或多行数据组成,Partition 类似下面的:
cassandra_partition_iteblog
其中,username 为 Partition key;type 为 Clustering key。那么在这种情况下,username = iteblog 的两条数据构成一个 Partition;另外两条构成分别构成两个 Partitions。在底层存储每个 Partition 格式如下:
cassandra_partition_layout_iteblog
从上图可以看出,一个 Partition 是由 PartitionHeader、零个或多个 Row (格式在后面介绍)以及 EndPartition 三部分组成的。EndPartition 这个用于标记 Partition 结束,只占用一个字节,并使用 0x00000001 标记。PartitionHeader 的格式如下:
cassandra_partition_header_iteblog

  • Partition Key 就是我们建表的时候指定的,由于 Partition Key 长度使用两字节表示,所以 Cassandra 中 Partition Key 长度必须小于等于 65535 字节。
  • Local Delete Time 是删除发生时的服务器时间(以秒为单位),与 gc_grace_seconds 进行比较以确定何时可以清除它。当与 TTL 一起使用时,localDeletionTime 是数据到期的时间。共占四个字节;
  • Marked For Delete At 记录删除的时间戳,时间戳小于此值的数据被视为已删除,共占用八字节。
  • Static Row:如果我们建表的时候有 Static 字段,那么标记为 Static 的列会在这里存储。从这里也可以看出,partition key 相同的数据 Static 列只会保存一份数据。

在底层存储中,多个 Partition 组成一个 SSTable(Sorted-String Table)文件。那么同一个 SSTable 文件中的数据数据是如何组织的呢?答案是按照 Partition Key 计算得到的 Token 升序排序的。

Row

上面看出,Partition 里面包含了零个或多个 Row,这些 Row 对应的 Partition Key 是一样的。非 Static 的 Row 在磁盘存储的格式如下:
cassandra_row_iteblog
上面除了 flags 、Row Body Size 、 Previous Row Body Size 以及 Primary Key Liveness Timestamp 这四个字段一定会存在,其他字段需要满足条件才会存储。下面对上面字段进行介绍:

  • flags:Row 的标记信息,主要用于标记当前 Row 是否存在时间戳、TTL、被删除、是否包含所有的列等信息。flag 字段占用一个字节,
  • hasExtendedFlags:当前 Row 是否含有 Static 列,存在才会有数据;
  • Clustering info:每个 Row 包含零个或多个 Clustering 相关的信息。Clustering 信息就是我们创建表的时候指定的 Clustering key 信息。每个 Clustering Info 在持久化的时候会先存储头部信息,标记当前 Clustering key 是否为空、是否为 null 以及是否有值等信息;然后根据数据类型将值存下来,如果当前 Clustering key 的值占用字节非固定,还需要存储当前 Clustering key 值的字节数。
  • Row Body Size:当前 Row Body 的大小,Row Body 包含 primary key 的 liveness 信息、Row 是否删除等信息以及 Cell 的信息。
  • Previous Row Body Size:前一个 Row Body 的大小,这个主要用于加速反向查询的,不过当前并没有使用;
  • Primary Key Liveness Timestamp:primary key 的 Liveness 用于确定行是否还活着或已经死了(没有 live cells 并且 liveness 为空)。这个字段主要用于存储当前 Row 的 Liveness 时间戳。注意,持久化到磁盘的时间戳是相对于当前 Memtable 最小时间戳的值。
  • Primary Key Liveness TTL:这个字段主要用于存储当前 Row 的 Liveness TTL 信息。也是相对于当前 Memtable 最小 TTL 的值
  • Primary Key Liveness LocalExpirationTime:当前 Liveness 的 ExpirationTime,也是相对时间;
  • Row Marked For Delete At:当前 Row 的删除时间,也是相对时间,精确到毫秒;
  • Row Local Deletion Time:当前被标记为 tombstone 时服务器的时间,也是相对时间,精确到秒;
  • Columns Bitmap:从 Cassandra 3.x 开始,列的信息已经不保存到数据文件里面了,列的信息是保存在对应 SSTable 的 md-X-big-Statistics.db 文件中。这个字段是用于标记当前行哪些列存在,哪些列不存在。如果列存在则标记为0;如果列不存在则标记为1;如果列全部存在,直接标记为0。当表的字段数小于64个的时候,直接使用一个 long 类型的数据来存储这个 bitmap。如果大于等于64个,处理方案稍微复杂一些:
    先保存一个标记位,标记当前表拥有的字段个数大于等于64;

如果存在的列没有占总列数的一半,则按照全部列的顺序保存存在的列在排序后列的索引位置;
如果存在的列占总列数超过一半,则按照全部列的顺序保存不存在的列在排序后列的索引位置。
可见,Cassandra 通过将列的信息(包括列的名称、类型、表名、keySpace等信息)保存到对应 SSTable 的 md-X-big-Statistics.db 文件中,相应的行只保存列是否存在的标记信息,这个可以节省存储空间的占用。注意,HBase 存储数据的时候每个 Cell 都需要保存列名称和列族名称的。

非 Static Row 的底层存储格式已经在前面描述过,对于 Static Row 除了没有上图的 Clustering info 信息,其余都一样,所以这里就不介绍了。

上图中最后有 N 个 Cell,那多个 Cell 之间的顺序是如何保证的呢?答案是按照列的名称字典顺序升序排序的。比如我们表的定义如下:

CREATE TABLE iteblog (
  user_id text,
  type text,
  action text,
  username text,
  age text,
  email text,
  PRIMARY KEY(user_id)
);

那么 Cell 的顺序排列如下:

action -> age -> email -> type -> username

这个排序是通过 BTree 实现的,Row 的实现类为 BTreeRow。

Cell

Cell 就是每列数据的底层实现,Cell 里面包含了列的定义信息,比如是否被删除、是否过期、是否设置了时间戳等。在 Cassandra 里面,Column 有 Simple 和 Complex(CASSANDRA-8099引入的) 之分。non-frozen collection 或 UDT(用户自定义类型)的列是 ComplexColumn(Complex Cell)。

Simple Cell(Simple Column)的底层格式

我们正常使用的列就是属于这种类型的,它的底层存储格式如下:

cassandra_simple_cell_iteblog

  • flags:这个 Cell 的 flag 标记,主要用于标记当前 Cell 是否有值、是否被删除、是否过期、是否使用 Row 时间戳、是否使用 Row TTL 等信息。flag 字段占用一个字节,每位的含义代表如下:
    apache_cassandra_cell_flags_iteblog
  • timestamp:当前 Cell 的时间戳,Cassandra 中我们可以对每列设置时间戳;
  • deletion time:当前 Cell 的删除时间;
  • ttl:当前 Cell 的 TTL,Cassandra 中我们可以对每列设置 TTL,代表这个 Cell 保留多长时间;
  • value:当前 Cell 的值;

Complex Cell(Complex Column)的底层格式

如果列属于 non-frozen collection 或 UDT(用户自定义类型),那么这个属于 Complex Cell,它的底层存储格式如下:
cassandra_complex_cell_iteblog
可以看出,Complex Cell 和 Simple Cell 大部分很类似,下面只介绍不一样的地方:

  • Complex Cell Marked For Delete At & Complex Cell Local Deletion Time:这两个属性和前面的类似,只不过针对 Complex Cell 而言的。
  • Complex Cell Counts:Complex Cell 的个数;
  • path:当前 Cell 的路径。

在 Cassandra 中, Complex Cell 的实现类是 ComplexColumnData。

微信公众号和钉钉群交流

为了营造一个开放的 Cassandra 技术交流,我们建立了微信公众号和钉钉群,为广大用户提供专业的技术分享及问答,定期在国内开展线下技术沙龙,专家技术直播,欢迎大家加入。

微信公众号:

Cassandra技术社区

钉钉群

lALPDgQ9ql0mM3XMp8yo_168_167_png_620x10000q90g

钉钉群入群链接:https://c.tb.cn/F3.ZRTY0o

目录
相关文章
|
4月前
|
消息中间件 测试技术 Kafka
Apache RocketMQ 批处理模型演进之路
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
19779 81
|
7月前
|
SQL 存储 调度
从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型,阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 执行模型的迭代
一个合适的执行模型对于提高查询效率和系统性能至关重要。本文全面剖析 Apache Doris Pipeline 执行模型的设计与改造历程,并在 2.1 版本对并发执行模式与调度模式进一步优化,解决了执行并发受限、执行及调度开销大等问题。
从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型,阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 执行模型的迭代
|
2月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
72 3
|
4月前
|
Apache 开发者 Java
Apache Wicket揭秘:如何巧妙利用模型与表单机制,实现Web应用高效开发?
【8月更文挑战第31天】本文深入探讨了Apache Wicket的模型与表单处理机制。Wicket作为一个组件化的Java Web框架,提供了多种模型实现,如CompoundPropertyModel等,充当组件与数据间的桥梁。文章通过示例介绍了模型创建及使用方法,并详细讲解了表单组件、提交处理及验证机制,帮助开发者更好地理解如何利用Wicket构建高效、易维护的Web应用程序。
61 0
|
6月前
|
监控 NoSQL 数据建模
使用Apache Cassandra进行分布式数据库管理的技术实践
【6月更文挑战第5天】本文探讨了使用Apache Cassandra进行分布式数据库管理的技术实践。Cassandra是一款高性能、可扩展的NoSQL数据库,适合大规模、高并发场景。文章介绍了其高可扩展性、高性能、高可用性和灵活数据模型等核心特性,并详细阐述了环境准备、安装配置、数据建模与查询以及性能优化与监控的步骤。通过本文,读者可掌握Cassandra的运用,适应不断增长的数据需求。
|
5月前
|
存储 NoSQL Java
实现Spring Boot与Apache Cassandra的数据存储整合
实现Spring Boot与Apache Cassandra的数据存储整合
|
6月前
|
存储 NoSQL Java
实现Spring Boot与Apache Cassandra的数据存储整合
实现Spring Boot与Apache Cassandra的数据存储整合
|
7月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 大数据
一文读懂Apache Beam:统一的大数据处理模型与工具
【4月更文挑战第8天】Apache Beam是开源的统一大数据处理模型,提供抽象化编程模型,支持批处理和流处理。它提倡"一次编写,到处运行",可在多种引擎(如Spark、Dataflow、Flink)上运行。Beam的核心特性包括抽象化概念(PCollection、PTransform和PipelineRunner)、灵活性(支持多种数据源和转换)和高效执行。它广泛应用在ETL、实时流处理、机器学习和大数据仓库场景,助力开发者轻松应对数据处理挑战。
1226 1
|
7月前
|
存储 druid NoSQL
Apache Druid 底层的数据存储
Apache Druid 底层的数据存储
107 1
|
7月前
|
存储 BI Apache
下一代实时数据库:Apache Doris 【七】数据模型
下一代实时数据库:Apache Doris 【七】数据模型
206 1

推荐镜像

更多