估算欄的編碼大小根據資料類型估計資料值的編碼大小考慮 Amazon Keyspaces 功能對資料列大小的影響選擇正確的公式來計算資料列的編碼大小資料列大小計算範例

估計 Amazon Keyspaces 中的資料列大小

Amazon Keyspaces 提供全受管儲存，可提供單一位數毫秒的讀取和寫入效能，並持久地跨多個 AWS 可用區域存放資料。Amazon Keyspaces 會將中繼資料連接至所有資料列和主索引鍵資料欄，以支援高效率的資料存取和高可用性。

本主題提供如何估計 Amazon Keyspaces 中資料列編碼大小的詳細資訊。計算帳單和配額使用時，會使用編碼的資料列大小。在估算資料表的佈建輸送量需求時，您也可以使用編碼的資料列大小。

若要計算 Amazon Keyspaces 中資料列的編碼大小，您可以使用下列準則。

估算欄的編碼大小

本節說明如何預估 Amazon Keyspaces 中資料欄的編碼大小。

一般資料欄 – 對於非主索引鍵、叢集資料欄或STATIC資料欄的資料欄，請根據資料類型使用儲存格資料的原始大小，並新增必要的中繼資料。Amazon Keyspaces 存放資料類型值和中繼資料的方式，其資料類型和一些關鍵差異列於下一節。
分割區索引鍵欄 – 分割區索引鍵最多可包含 2048 個位元組的資料。分割區索引鍵中的每個索引鍵欄最多需要 3 個位元組的中繼資料。計算資料列的大小時，您應該假設每個分割區索引鍵欄使用完整 3 個位元組的中繼資料。
叢集資料欄 – 叢集資料欄最多可存放 850 個位元組的資料。除了資料值的大小之外，每個叢集資料欄最多需要中繼資料資料值大小的 20%。計算資料列的大小時，您應該為叢集資料欄資料值的每個 5 個位元組新增 1 個位元組的中繼資料。

注意
為了支援高效查詢和內建索引，Amazon Keyspaces 會儲存每個分割區索引鍵和叢集索引鍵資料欄的資料值兩次。
資料欄名稱 – 每個資料欄名稱所需的空間會使用資料欄識別符來儲存，並新增至存放在資料欄中的每個資料值。資料欄識別符的儲存值取決於資料表中的資料欄總數：
- 1–62 欄：1 位元組
- 63–124 欄：2 個位元組
- 125–186 欄：3 個位元組
每增加 62 個資料欄，請新增 1 個位元組。請注意，在 Amazon Keyspaces 中，最多可以使用單一 INSERT或 UPDATE陳述式修改 225 個一般資料欄。如需詳細資訊，請參閱Amazon Keyspaces 服務配額。

根據資料類型估計資料值的編碼大小

本節說明如何預估 Amazon Keyspaces 中不同資料類型的編碼大小。

字串類型 – Cassandra ASCII、 TEXT和 VARCHAR 字串資料類型都使用 Unicode 搭配 UTF-8 二進位編碼儲存在 Amazon Keyspaces 中。Amazon Keyspaces 中字串的大小等於 UTF-8 個編碼位元組的數量。
數值類型 – Cassandra INT、SMALLINT、 BIGINT和 TINYINT 資料類型會以可變長度的資料值儲存在 Amazon Keyspaces 中，最多 38 個有效數字。前後的零會截去。任何這些資料類型的大小約為每兩個有效數字 1 個位元組 + 1 個位元組。
Blob 類型 – Amazon Keyspaces BLOB中的是以值的原始位元組長度存放。
布林值類型 – Boolean值的大小或Null值為 1 位元組。
集合類型 – 儲存集合資料類型的資料欄，例如LIST或MAP需要 3 個位元組的中繼資料，無論其內容為何。LIST 或的大小MAP是（資料欄 ID) + 總和（巢狀元素的大小） + (3 個位元組）。空白LIST或的大小MAP是（資料欄 ID) + (3 個位元組）。每個個別LIST或MAP元素也需要 1 個位元組的中繼資料。
使用者定義類型 – 使用者定義類型 (UDT) 需要 3 個位元組的中繼資料，無論其內容為何。對於每個UDT元素，Amazon Keyspaces 需要額外 1 位元組的中繼資料。

若要計算的編碼大小UDT，請從 field name和 field value 的欄位開始UDT：
- 欄位名稱 – 最上層的每個欄位名稱UDT都是使用識別符來存放。識別符的儲存值取決於最上層中的欄位整體數量UDT，並且可以介於 1 到 3 個位元組之間：
  - 1–62 個欄位：1 位元組
  - 63–124 欄位：2 個位元組
  - 125 – 欄位上限：3 個位元組
- 欄位值 – 儲存最上層欄位值所需的位元組UDT取決於儲存的資料類型：
  - 純量資料類型 – 儲存所需的位元組與儲存在一般資料欄中的相同資料類型相同。
  - 凍結 UDT – 對於每個凍結巢狀 UDT，巢狀UDT具有與CQL二進位通訊協定相同的大小。對於巢狀 UDT，會為每個欄位（包括空白欄位）儲存 4 個位元組，而儲存欄位的值是欄位值的CQL二進位通訊協定序列化格式。
  - 凍結集合：
    
    LIST 和 SET – 對於巢狀凍結 LIST或 SET，會針對集合的每個元素以及集合值的CQL二進位通訊協定序列化格式儲存 4 個位元組。
    MAP – 對於巢狀凍結 MAP，每個鍵/值對具有下列儲存需求：
    
    對於每個金鑰配置 4 個位元組，然後新增金鑰的CQL二進位通訊協定序列化格式。
    對於每個值配置 4 個位元組，然後新增值的CQL二進位通訊協定序列化格式。
FROZEN 關鍵字 – 對於在凍結集合內巢狀的凍結集合，Amazon Keyspaces 不需要任何額外位元組的中繼資料。
STATIC 關鍵字 – STATIC資料欄資料不會計入 1 MB 的資料列大小上限。若要計算靜態資料欄的資料大小，請參閱計算 Amazon Keyspaces 中每個邏輯分割區的靜態資料欄大小。

考慮 Amazon Keyspaces 功能對資料列大小的影響

本節顯示 Amazon Keyspaces 中的功能如何影響資料列的編碼大小。

用戶端時間戳記 – 開啟功能時，用戶端時間戳記會針對每一列中的每一欄存放。這些時間戳記大約需要 20–40 個位元組（取決於您的資料），並導致資料列的儲存和輸送量成本。如需用戶端時間戳記的詳細資訊，請參閱Amazon Keyspaces 間中的客戶端時間戳。

選擇正確的公式來計算資料列的編碼大小

本節顯示不同的公式，您可以用來估算 Amazon Keyspaces 中資料列的儲存體或容量輸送量需求。

一列資料的總編碼大小可根據下列其中一個公式，根據您的目標來估算：

輸送量容量 – 預估資料列的編碼大小，以評估所需的 read/write request units (RRUs/WRUs) or read/write capacity units (RCUs/WCUs)：
```
total encoded size of row = partition key columns + clustering columns + regular columns
```
儲存體大小 – 若要預估要預測的資料列編碼大小BillableTableSizeInBytes，請新增資料列儲存體所需的中繼資料：
```
total encoded size of row = partition key columns + clustering columns + regular columns + row metadata (100 bytes)
```

重要

所有資料欄中繼資料，例如資料欄 ID、分割區金鑰中繼資料、叢集資料欄中繼資料，以及用戶端時間戳記和資料列中繼資料，都會計入 1 MB 的資料列大小上限。

資料列大小計算範例

請考慮以下資料表範例，其中所有資料欄都是類型整數。資料表有兩個分割區索引鍵資料欄、兩個叢集資料欄和一個一般資料欄。由於此資料表有五個資料欄，資料欄名稱識別符所需的空間為 1 位元組。


CREATE TABLE mykeyspace.mytable(pk_col1 int, pk_col2 int, ck_col1 int, ck_col2 int, reg_col1 int, primary key((pk_col1, pk_col2),ck_col1, ck_col2));

在此範例中，我們會在將資料列寫入資料表時計算資料的大小，如下列陳述式所示：


INSERT INTO mykeyspace.mytable (pk_col1, pk_col2, ck_col1, ck_col2, reg_col1) values(1,2,3,4,5);

若要估計此寫入操作所需的總位元組數，您可以使用下列步驟。

透過新增存放在資料欄中的資料類型位元組和中繼資料位元組，來計算分割區索引鍵資料欄的大小。對所有分割區索引鍵資料欄重複此操作。
1. 計算分割區索引鍵 (pk_col1) 第一欄的大小：
```
(2 bytes for the integer data type) x 2 + 1 byte for the column id + 3 bytes for partition key metadata = 8 bytes
```
2. 計算分割區索引鍵 (pk_col2) 第二欄的大小：
```
(2 bytes for the integer data type) x 2 + 1 byte for the column id + 3 bytes for partition key metadata = 8 bytes
```
3. 新增兩個資料欄，以取得分割區索引鍵資料欄的預估總大小：
```
8 bytes + 8 bytes = 16 bytes for the partition key columns
```

透過新增存放在資料欄中的資料類型位元組和中繼資料位元組，來計算叢集資料欄的大小。對所有叢集資料欄重複此操作。

計算叢集資料欄 (ck_col1) 第一欄的大小：


(2 bytes for the integer data type) x 2 + 20% of the data value (2 bytes) for clustering column metadata + 1 byte for the column id  = 6 bytes

計算叢集資料欄 (ck_col2) 第二欄的大小：


(2 bytes for the integer data type) x 2 + 20% of the data value (2 bytes) for clustering column metadata + 1 byte for the column id = 6 bytes

新增兩個資料欄，以取得叢集資料欄的預估總大小：
```
6 bytes + 6 bytes = 12 bytes for the clustering columns
```

新增一般資料欄的大小。在此範例中，我們只有一個資料欄存放單一數字整數，這需要 2 個位元組，資料欄 ID 為 1 個位元組。
最後，若要取得總編碼資料列大小，請為所有資料欄新增位元組。若要預估儲存體的計費大小，請新增資料列中繼資料的額外 100 個位元組：
```
16 bytes for the partition key columns + 12 bytes for clustering columns + 3 bytes for the regular column + 100 bytes for row metadata = 131 bytes.
```

若要了解如何使用 Amazon 監控無伺服器資源 CloudWatch，請參閱使用 Amazon 監控 Amazon Keyspaces CloudWatch。

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