Cassandra数据模型设计最佳实践

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实战：User和Item中间的’Like’关系

这个示例是关于电子商务系统的一个功能，一个user可以喜欢多个item，同时一个item可以被多个user所喜爱，在关系型数据库中这个关系是通过many-to-many实现的，如下图所示：

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通过上面的模型，我们可以进行如下查询：

1）通过user id获取user

2）通过item id获取item

3）获取指定user喜欢的所有item

4）查看指定item被那些user所喜爱

下面将介绍几个通过Cassandra建模解决上面问题的现方案，反范式的顺序从低到高。你会发现最佳方案依赖于查询模式。

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方案1：完全按照关系数据库模型设计

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这个模型支持通过user id查询user和通过item id查询item。但无法简单查询某个user喜爱的所有item或者某个item被那些user所喜爱。

对于这个用例来说，这是最糟糕的设计，主要是因为User_Item_Like没有设计好。

注意：为了简单起见，关系型数据模型中的timestamp字段没有体现到Cassandra模型中（这个字段用于存储user何时喜爱某个item），我会在后面介绍它。

方案2：使用自定义索引范式化实体

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这个模型中User和Item是范式化实体，user id 和item id被映射存储两次，第一次是通过item id存储user id（User_By_Item），第二次通过item id存储user id（Item_By_User）。

这样，我们很容易可以通过Item_By_User查询某个user喜欢的全部item，还可以通过User_By_Item查询某个item被哪些user所喜爱。这里我们使用了，Item_By_User和User_By_Item这两个column family作为自定义二级索引。（译者注：Cassandra column family也有二级索引功能，它的作用是通过创建column key索引快速查询到column value）。

有这样一个场景，我们总是希望通过指定user查询其喜爱的item，同时要获取item title信息。在当前模型下，我们首先要通过Item_By_User获取指定user关联的item id，然后根据这些item id依次查询Item模型获取title信息，反之亦然。一个item有可能被几百个user所喜爱，或者一个活跃user可能喜爱许多item，基于当前的模型设计，将会导致很多额外的查询。所以，最好通过反范式‘Item_by_User’ 中的itemtitle和’ User_by_Item’中的username信息来优化查询，方案3将会向大家展示。

注意：即使你可以批量读取（译者注：在Cassandra Java客户端hector中可以MultigetSliceQuery类实现一次查询传入多个rowkey），但它们将仍然很慢，因为Cassandra底层仍然会单独查询每个rowkey，然后通过Coordinator 节点（译者注：Coordinator 节点为Cassandra客户端直接请求的节点，可以理解为它是一个代理）汇总到客户端。批量读取可以避免请求的往返耗时，它是个不错的选择，你可以去尝试它。

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方案三：范式化实体，并将它们反范式化到自定义索引

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在这个模型中，title和username被分别反范式到User_By_Item和Item_By_User。这样将允许我们高效查询指定user喜爱的所有item，以及喜爱指定item所有的user。这样我们就为整个用例做了很大的反范式化工作。

问题又来了，如何获取指定user喜爱item的具体信息（title,desc,price等等）？首先我们要问问自己我们是否真的需要这个查询。还是上面的例子，当用户希望获取item额外信息的时候，我们可以在页面上展示所有的item title，当点击item title时，在打开的新页面显示这个item的具体信息。所以，在这个用例中我们最好不要极端反范式化。（item title列表中通常还会显示title和price信息，这也很容易实现，这个就留给大家做练习）

让我们考虑下面两个查询：

1) 通过所给item id，获取具体item信息（title, desc等等），并一同查询喜欢这个item的user name

2) 通过所给的user id，获取具体user信息，并一同查询user喜欢的所有item titile

上面两个查询出现在查询item和user的详情页面是很正常的，这些在当前模型中可以很好的实现。两者都需要两次查询，一次查询item（或者user）信息，另一次查询user name（或者item title）。User变得更加活跃的（喜欢上千个items）或者item变得很热门（被几百万user喜爱），查询的次数不会随之增加，仍然为两次。这很好，当我们从方案2到方案3，反范式化并没有让我们变糟糕。让我们看看方案4如何做更进一步的优化。

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方案4：范式化部分实体

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很明显，方案4看起来有些凌乱。在数据存储结构上，它与方案3也不同。

如果User和Item之间是高度关联的实体（类似ebay），相比当前方案我将更倾向于方案3。

因为我们不打算反范式化所有item属性到User实体或者反范式化所有user属性到Item实体，所以这里我们使用了部分范式化。我不会打算进行极限反范式化（让所有time属性到User实体和所有user属性到Item实体），因为在这个用例中那样做是没有意义的。

注意：这里我使用Super Column只是为了给展示。大多情况，应该倾向于使用composite columns，而不是Super Column。

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最佳模型

在本文的用例中方案3是优胜者。上面的方案中我们忽略了timestamp信息，下面我们将把它以timeuuid(type-1 uuid)形式添加到最终模型上。注意，在User_By_Item实体中timeuuid和userid合并为一个composite column key，在Item_By_user实体中timeuuid和item id合并为一个composite column key。

回想一下，column key是有序存储的。这里我们的User_By_Item 和 Item_By_User两个实体的column keys通过timeuid排序后被存储到磁盘，这使得基于时间的范围查询非常高效。在这个模型中，我们不需要读取一个row中所有column，就可以高效的查询某个item最近被哪些user所喜爱，以及某个用户最近喜欢了哪些item。

最终模型如下：