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# Erstellen einer neuen Amazon-Keyspaces-Tabelle mit einem höheren Warmdurchsatz
Sie können die Warmdurchsatzwerte anpassen, wenn Sie Ihre Amazon Keyspaces-Tabelle mithilfe der Konsole, CQL oder der erstellen. AWS CLI
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#### [ Console ]
**So erstellen Sie eine neue Tabelle mit Warmdurchsatzeinstellungen**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Keyspaces-Konsole zu [https://console.aws.amazon.com/keyspaces/Hause](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Tables** (Tabellen) und anschließend **Create table** (Tabelle erstellen) aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Tabelle erstellen** im Abschnitt **Tabellendetails** einen Schlüsselraum aus und geben Sie einen Namen für die neue Tabelle ein.
1. Erstellen Sie im Abschnitt **Spalten** das Schema für Ihre Tabelle.
1. Definieren Sie im Abschnitt **Primärschlüssel** den Primärschlüssel der Tabelle und wählen Sie optionale Clusterspalten aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Tabelleneinstellungen** die Option **Einstellungen anpassen** aus.
1. Fahren Sie mit den **Lese-/Schreibkapazitätseinstellungen** fort.
1. **Für den **Kapazitätsmodus** können Sie entweder „Auf **Abruf**“ oder „Bereitgestellt“ wählen.**
1. Im Bereich **Vorwärmen für Tabellen** können Sie die Werte für **Leseeinheiten pro Sekunde und **Schreibeinheiten pro Sekunde**** nach Bedarf erhöhen, um Ihre Tabelle auf geplante Spitzenereignisse vorzubereiten.
Die Warmdurchsatzwerte, die Amazon Keyspaces auf der Grundlage Ihrer On-Demand-Nutzung oder der bereitgestellten Kapazität anpasst, sind standardmäßig für alle Tabellen ohne zusätzliche Gebühren verfügbar. Beachten Sie, dass zusätzliche Gebühren anfallen, wenn Sie die Standardwerte für den Warmdurchsatz manuell erhöhen, um die Tabelle für Ereignisse mit hohem Verkehrsaufkommen vorzuwärmen.
1. Konfigurieren Sie nach Bedarf weitere optionale Tabellenfunktionen. Wählen Sie dann **Tabelle erstellen aus**.
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#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
+ Erstellen Sie mit einer der folgenden Methoden eine Tabelle mit warmem Durchsatz:
+ Erstellen Sie für den Bereitstellungsmodus eine Tabelle und geben Sie die erwartete Spitzenkapazität für Lese- und Schreibvorgänge mithilfe der folgenden CQL-Syntax an:
```
CREATE TABLE catalog.book_awards (
year int,
award text,
rank int,
category text,
book_title text,
author text,
publisher text,
PRIMARY KEY ((year, award), category, rank))
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'capacity_mode': {
'throughput_mode': 'PROVISIONED',
'read_capacity_units': 20000,
'write_capacity_units': 10000
},
'warm_throughput': {
'read_units_per_second': 40000,
'write_units_per_second': 20000
}
};
```
+ Erstellen Sie für den On-Demand-Modus eine Tabelle und geben Sie die erwartete Spitzenkapazität für Lese- und Schreibvorgänge mit der folgenden CQL-Syntax an:
```
CREATE TABLE catalog.book_awards (
year int,
award text,
rank int,
category text,
book_title text,
author text,
publisher text,
PRIMARY KEY ((year, award), category, rank))
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'capacity_mode': {
'throughput_mode': 'PAY_PER_REQUEST'
},
'warm_throughput': {
'read_units_per_second': 40000,
'write_units_per_second': 20000
}
};
```
Informationen zur Bestätigung der Kapazitätseinstellungen der Tabelle finden Sie unter[Warmdurchsatz einer Amazon Keyspaces-Tabelle anzeigen](view-warm-throughput.md).
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#### [ CLI ]
1. Erstellen Sie eine Tabelle mit warmem Durchsatz mit einer der folgenden Methoden unter Verwendung von AWS CLI
+ Erstellen Sie eine neue Tabelle im Bereitstellungsmodus und geben Sie die erwarteten Spitzenkapazitätswerte für Lese- und Schreibvorgänge für die neue Tabelle an. Die folgende Aussage ist ein Beispiel dafür.
```
aws keyspaces create-table \
--keyspace-name 'catalog' \
--table-name 'book_awards' \
--schema-definition 'allColumns=[{name=year,type=int},{name=award,type=text},{name=rank,type=int},{name=category,type=text},{name=book_title,type=text},{name=author,type=text},{name=publisher,type=text}],partitionKeys=[{name=year},{name=award}],clusteringKeys=[{name=category,orderBy=ASC},{name=rank,orderBy=ASC}]' \
--capacity-specification throughputMode=PROVISIONED,readCapacityUnits=20000,writeCapacityUnits=10000 \
--warm-throughput-specification readUnitsPerSecond=40000,writeUnitsPerSecond=20000
```
+ Erstellen Sie eine neue Tabelle im On-Demand-Modus und geben Sie die erwarteten Spitzenkapazitätswerte für Lese- und Schreibvorgänge für die neue Tabelle an. Die folgende Aussage ist ein Beispiel dafür.
```
aws keyspaces create-table \
--keyspace-name 'catalog' \
--table-name 'book_awards' \
--schema-definition 'allColumns=[{name=year,type=int},{name=award,type=text},{name=rank,type=int},{name=category,type=text},{name=book_title,type=text},{name=author,type=text},{name=publisher,type=text}],partitionKeys=[{name=year},{name=award}],clusteringKeys=[{name=category,orderBy=ASC},{name=rank,orderBy=ASC}]' \
--warmThroughputSpecification readUnitsPerSecond=40000,writeUnitsPerSecond=20000
```
1. Die Ausgabe des Befehls gibt den ARN der Tabelle zurück, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
```
{
"resourceArn": "arn:aws::cassandra:us-east-1:111122223333:/keyspace/catalog/table/book_awards>"
}
```
Informationen zur Bestätigung der Kapazitätseinstellungen der Tabelle finden Sie unter[Warmdurchsatz einer Amazon Keyspaces-Tabelle anzeigen](view-warm-throughput.md).
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#### [ Java ]
**Erstellen Sie eine neue Tabelle mit dem SDK for Java.**
+ Erstellen Sie eine neue Tabelle im Bereitstellungsmodus und geben Sie die erwarteten Spitzenkapazitätswerte für Lese- und Schreibvorgänge für die neue Tabelle an. Das folgende Codebeispiel ist ein Beispiel dafür.
```
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.KeyspacesClient;
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.model.*;
public class PreWarmingExample {
public static void main(String[] args) {
KeyspacesClient keyspacesClient = KeyspacesClient.builder().build();
// Define schema
List columns = Arrays.asList(
ColumnDefinition.builder().name("year").type("int").build(),
ColumnDefinition.builder().name("award").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("rank").type("int").build(),
ColumnDefinition.builder().name("category").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("book_title").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("author").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("publisher").type("text").build()
);
List partitionKeys = Arrays.asList(
PartitionKey.builder().name("year").build(),
PartitionKey.builder().name("award").build()
);
List clusteringKeys = Arrays.asList(
ClusteringKey.builder().name("category").orderBy("ASC").build(),
ClusteringKey.builder().name("rank").orderBy("ASC").build()
);
SchemaDefinition schema = SchemaDefinition.builder()
.allColumns(columns)
.partitionKeys(partitionKeys)
.clusteringKeys(clusteringKeys)
.build();
// Define capacity specification
CapacitySpecification capacitySpec = CapacitySpecification.builder()
.throughputMode(ThroughputMode.PROVISIONED)
.readCapacityUnits(20000)
.writeCapacityUnits(10000)
.build();
// Define warm throughput specification
WarmThroughputSpecification warmThroughput = WarmThroughputSpecification.builder()
.readUnitsPerSecond(40000L)
.writeUnitsPerSecond(20000L)
.build();
// Create table with PreWarming
CreateTableRequest request = CreateTableRequest.builder()
.keyspaceName("catalog")
.tableName("book_awards")
.schemaDefinition(schema)
.capacitySpecification(capacitySpec)
.warmThroughputSpecification(warmThroughput)
.build();
CreateTableResponse response = keyspacesClient.createTable(request);
System.out.println("Table created with ARN: " + response.resourceArn());
}
}
```
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