Het toevoegen van een aankoopgeschiedenis tabel aan je Cassandra-datamodel kan verschillende gevolgen hebben voor je query-prestaties, gegevensverdeling en de algehele efficiëntie van je cluster: 1. **Verbeterde query-prestaties voor aankoopgegevens**: Door een aparte tabel voor aankoopgeschiedenis te maken, kun je gerichte queries uitvoeren zonder de hoofdgebruikersgegevens te belasten. Als je bijvoorbeeld vaak de aankoopgeschiedenis van een gebruiker opvraagt, zorgt dit voor snellere responsetijden. 2. **Partitionering en gegevensverdeling**: Als je de aankoopgeschiedenis tabel partitioneert op gebruikers-ID, blijft de gegevensverdeling gelijk en wordt de data voor elke gebruiker in één partitie opgeslagen. Dit is gunstig voor direct op gebruiker gerichte queries, maar kan leiden tot grote partities als een gebruiker veel aankopen heeft, wat de efficiëntie kan verminderen. 3. **Impact op write-prestaties**: Elke keer dat een gebruiker een aankoop doet, wordt een nieuwe rij toegevoegd aan de aankoopgeschiedenis tabel. Dit verhoogt de write-load op de cluster. Als je veel aankopen hebt, kan dit de write-prestaties beïnvloeden, vooral als de partities groot worden. 4. **Opslagruimte en onderhoud**: Het scheiden van gegevens kan de opslagruimte en het beheer vergemakkelijken. Het kan ook leiden tot meer complexe queries als je gegevens uit meerdere tabellen moet combineren, wat de leesprestaties kan beïnvloeden. 5. **Consistentie en dataconsistentie**: Door gescheiden tabellen te gebruiken, moet je mogelijk extra aandacht besteden aan de consistentie tussen gebruikersgegevens en aankoopgegevens. Dit kan de complexiteit van transacties verhogen. **Kort samengevat:** Het toevoegen van een aankoopgeschiedenis tabel verbetert doorgaans de query-prestaties voor aankoopgegevens en maakt je datamodel flexibeler. Echter, het kan ook leiden tot grotere partities, verhoogde write-load en complexere queries bij het combineren van gegevens. Het is belangrijk om je partitionering zorgvuldig te plannen en de verwachte grootte van de data te monitoren om de algehele efficiëntie van je Cassandra-cluster te waarborgen.

Bij het toevoegen van een aankoopgeschichiedenistabel aan je bestaande Cassandra-datamodel zijn er enkele belangrijke aspecten om te overwegen voor prestaties, gegevensverdeling en clusterefficiëntie: 1. **Query-prestaties**: - Voorzie de nieuwe tabel van een gepaste partitiesleutel (bijv. `gebruiker_id` met `aankoop_datum` als clusteringkolom) om gerelateerde aankopen efficiënt op te halen per gebruiker. - Vermijd hotspots door te controleren of bepaalde gebruikers onevenredig veel aankopen genereren. - Gebruik secundaire indexen spaarzaam; overweeg een denormalisatietabel voor query's op andere criteria (bijv. product-ID). 2. **Gegevensverdeling**: - Zorg voor een uniforme verdeling van `gebruiker_id` waarden om partitioneringsequilibrium te behouden. - Houd de partitiegrootte binnen aanbevolen limieten (<100MB) door eventueel extra clusteringkolommen toe te voegen voor grote aankoophistories. 3. **Algehele clusterefficiëntie**: - De nieuwe tabel verhoogt de schrijflast; plan capaciteitsuitbreiding indien nodig. - Implementeer TTL (Time-To-Live) voor het automatisch archiveren van oude aankopen indien van toepassing. - Houd de lees- en schrijfsnelheden in de gaten met monitoringtools zoals `nodetool`. 4. **Operationale overwegingen**: - Voer wijzigingen gefaseerd in tijdens daluren. - Overweeg een migratiestrategie met dubbele schrijfbewerkingen naar zowel oude als nieuwe structuren indien nodig. Een voorbeeld van de nieuwe tabelstructuur: ```sql CREATE TABLE aankoopgeschiedenis ( gebruiker_id UUID, aankoop_datum TIMESTAMP, product_id UUID, bedrag DECIMAL, PRIMARY KEY ((gebruiker_id), aankoop_datum, product_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (aankoop_datum DESC); ``` Door deze richtlijnen te volgen, minimaliseer je prestatieverstoringen en behoud je de schaalbaarheid van je Cassandra-cluster.