Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Praktik terbaik pemodelan data: rekomendasi untuk merancang model data
Pemodelan data yang efektif sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja dan meminimalkan biaya saat bekerja dengan Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra). Topik ini mencakup pertimbangan dan rekomendasi utama untuk merancang model data yang sesuai dengan pola akses data aplikasi Anda.
Desain Kunci Partisi — Kunci partisi memainkan peran penting dalam menentukan bagaimana data didistribusikan di seluruh partisi di Amazon Keyspaces. Memilih kunci partisi yang sesuai dapat secara signifikan memengaruhi kinerja kueri dan biaya throughput. Bagian ini membahas strategi untuk merancang kunci partisi yang mempromosikan distribusi aktivitas baca dan tulis yang merata di seluruh partisi.
Pertimbangan Utama:
Distribusi aktivitas seragam — Bertujuan untuk aktivitas baca dan tulis yang seragam di semua partisi untuk meminimalkan biaya throughput dan memanfaatkan kapasitas burst secara efektif.
Pola akses - Sejajarkan desain kunci partisi Anda dengan pola akses data utama aplikasi Anda.
Ukuran partisi — Hindari membuat partisi yang tumbuh terlalu besar, karena ini dapat memengaruhi kinerja dan meningkatkan biaya.
Untuk memvisualisasikan dan mendesain model data dengan lebih mudah, Anda dapat menggunakan No SQL Workbench.
