Cassandra 3.0 的新特性： 物化视图
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Cassandra 3.0 的新特性： 物化视图相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Cassandra 数据模型的基本规则 涉及到一些基于运行于列表中的查询的手动非规范化数据。目前，不通过特定分区键来查询栏的唯一方法是使用二级指标，但是它们不能代替新表数据的非规范性，就像它们不适合高基数数据。高基数二级指标查询通常需要环中各个节点的响应，这样就会增加每个请求的延迟。相反，客户端的非规范化和多独立表的使用，意味着同样的代码可以为不同的用户重写。在 3.0 版本中，Cassandra 将引入新的特性 —— 物化视图。物化视图可以处理自动化服务端的非规范化，移除客户端处理非规范化的需求，并且能确保基库（base）和视图数据的最终一致性。这个非规范化允许每个视图数据的超快速查询使用正常的 Cassandra 读取路径。
一个例子
作为一个物化视图如何使用的例子，假设我们跟踪了几个游戏的高分玩家。我们有几个需要得到回答的疑问：
给定一个游戏，谁的分数会最高？分数是多少？
给定一个游戏和一天时间，谁的分数会最高？分数是多少？
给定一个游戏和一个月时间，谁的分数会最高？分数是多少？
物化视图保证了每个 CQL 行对应的基库和视图，所以我们需要确保视图需要的每个 CQL 行会反映在基础列表的主键上。对于第一个查询，我们需要这个游戏、玩家、和他们最高的分数。对于第二个查询，我们需要游戏、玩家、他们最高分数，还有一天、一个月、一年的最高分数。对于最终的查询，我们需要第二个查询除了天数之外的所有数据。第二个查询的数据是最严格的，所以它决定了我们使用的主键。用户可以在某天刷新他们的高分，所以我们只要在特定的日期中跟踪最高分就行了。
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以上是关于Cassandra 3.0 的新特性： 物化视图的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 |