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  • Cassandra 有限分页策略

    瀑布式分页

    如果你的应用只需要瀑布式的分页,那么,Cassandra可以很好的支持,不过记得要指定好排序顺序。

    CLUSTERING ORDER BY (add_time DESC);
    

    常见的分页,跳页问题

    许多产品喜欢设计可以跳页的分页逻辑比如下面这种

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    由于Cassandra不支持类似mysql的 "Limit start,length" 也没有其他数据库的 "top + 子查询",遇到这种需求的时候,非常不方便。

    这里提供一种有限的解决方案,可以一定程度上缓解需求矛盾,在Cassandra更加成熟之前,提供过渡。

    具体思路

    类似mysql的Limit start,length操作,
    Mysql需要先扫描0 - start 的所有记录,然后从start开始,取length条数据。这也是Mysql在分页操作的时候的慢查询问题之一。
    假设我们有一个表像下面这样,一个好友表,按添加时间逆序排序

    CREATE TABLE friend(
        user_id int,
        friend_id int,
        add_time bigint,
        PRIMARY KEY (user_id,add_time)
    )
    WITH compaction = {'class':'LeveledCompactionStrategy'}
    AND CLUSTERING ORDER BY (add_time DESC);
    

    假设我们的分页是每页10个用户,如果要查询第二页好友,首先查出1 - 10用户的add_time,然后

    --首先,只查询add_time 字段,获取偏移量
    select add_time from friend where user_id = 10 limit 10;
    --然后,用偏移量查询第二页
    select * from friend where user_id = 10 and add_time < 第10个用户的add_time limit 10;
    

    以上就是基本的思路。

    如果用户选择跳到第10页,那么需要取limit 90的数据,获取第90条数据的偏移量,查询90 - 100的数据。

    优化

    优化的方案是有缺陷的,需要增加额外的cql,如果这是一个被频繁查询的业务,还是值得。

    优化的思路

    1. 如果你查出了第5页,如果用户紧接着点击第6页(或者点击了下一页),直接使用第五页已经查出的数据的最后一条作为偏移量查询第6页,这一点和瀑布分页一样。
    2. 如果你查出了第5页,并且将第5页分页偏移量缓存在一张分页表中,如果用户要查第10页的时候,你只需要查询5 - 9页的数据,就可以知道第10页的偏移量,同时你也得到了5 - 9页的分页信息,
      缓存6 - 10 页的数据(第5页假设已经缓存过了),那么用户继续点击6 - 9 页的任何数据,都可以直接取到。
    3. 担心分页缓存的一致性问题,可以使用using ttl 关键字给分页缓存设置过期时间,使得分页缓存会定期重建,新增的数据最坏情况是堆积在第一页,而不会查不出来。
    --分页缓存表的样例
    CREATE TABLE forums.page_cache (
        page_key text,
        page_num int,
        page_offset bigint,
        PRIMARY KEY (page_key, page_num)
    )
    

    潜在问题

    用户可能自己修改URL参数,显然你的url可能需要类似这样
    index?page=3&offset=12034
    你需要2个参数才能正常工作
    一种可行的方案是使用base64重新编码参数,使其保持只有一个
    index?page=AAG352F3
    一方面用户只会修改page,另一方面有些用户可能会因为不知道怎么改而放弃,不过这么做的用户应该数量不多。

    有关优化为什么不把前后两页都优化了?

    1. 按照上面介绍的优化方案,如果你查了第5页,那么1-5页的缓存肯定都已经完成了,如果要查询第4页,偏移量已经在那。
    2. 在Cassandra并非所有的查询条件都支持order by,如果使用非主键索引,就无法进行order by 操作,也就无法通过第5页查询第4页。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/didda/p/4828083.html
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