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Bewährte Methoden zur Datenmodellierung: Empfehlungen für den Entwurf von Datenmodellen
Effektive Datenmodellierung ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und Minimierung der Kosten bei der Arbeit mit Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra). Dieses Thema behandelt wichtige Überlegungen und Empfehlungen für den Entwurf von Datenmodellen, die den Datenzugriffsmustern Ihrer Anwendung entsprechen.
Design des Partitionsschlüssels — Der Partitionsschlüssel spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung, wie Daten auf die Partitionen in Amazon Keyspaces verteilt werden. Die Auswahl eines geeigneten Partitionsschlüssels kann sich erheblich auf die Abfrageleistung und die Durchsatzkosten auswirken. In diesem Abschnitt werden Strategien für die Gestaltung von Partitionsschlüsseln erörtert, die eine gleichmäßige Verteilung der Lese- und Schreibaktivität auf die Partitionen fördern.
Wichtige Überlegungen:
Einheitliche Verteilung der Aktivitäten — Streben Sie eine einheitliche Lese- und Schreibaktivität auf allen Partitionen an, um die Durchsatzkosten zu minimieren und die Burst-Kapazität effektiv zu nutzen.
Zugriffsmuster — Stimmen Sie das Design Ihres Partitionsschlüssels auf die primären Datenzugriffsmuster Ihrer Anwendung ab.
Partitionsgröße — Vermeiden Sie es, zu große Partitionen zu erstellen, da dies die Leistung beeinträchtigen und die Kosten in die Höhe treiben kann.
Um Datenmodelle einfacher zu visualisieren und zu entwerfen, können Sie No SQL Workbench verwenden.
