Om je datamodel voor gebruikersgedrag in Cassandra effectief te structureren, is het belangrijk om rekening te houden met de querypatronen en de schaalbaarheid. Hier zijn enkele aanbevelingen: 1. **Gebruik van meerdere tabellen op basis van gedragingen** Overweeg om voor elk type activiteit een aparte tabel te maken. Bijvoorbeeld: - `gebruikers_inloggen` - `gebruikers_paginas` - `gebruikers_aankopen` 2. **Schema-ontwerp per tabel** Elke tabel kan bijvoorbeeld de volgende structuur hebben: **Inloggebeurtenissen:** ```sql CREATE TABLE inloggebeurtenissen ( user_id UUID, timestamp TIMESTAMP, session_id UUID, PRIMARY KEY (user_id, timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC); ``` **Pagina bezoeken:** ```sql CREATE TABLE pagina_bezoeken ( user_id UUID, pagina_id UUID, timestamp TIMESTAMP, session_id UUID, PRIMARY KEY (user_id, timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC); ``` **Aankopen:** ```sql CREATE TABLE aankopen ( user_id UUID, aankoop_id UUID, timestamp TIMESTAMP, product_id UUID, hoeveelheid int, session_id UUID, PRIMARY KEY (user_id, timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC); ``` 3. **Partitionering en clustering** - Gebruik `user_id` als partitioneringssleutel om alle gerelateerde gebeurtenissen van een gebruiker bij elkaar te houden. - Orden gegevens op `timestamp` binnen de partition, zodat recent gedrag snel toegankelijk is. 4. **Prestaties en schaalbaarheid** - Vermijd te grote partitions door bijvoorbeeld een tijdsperiode of sessie te gebruiken als onderdeel van de primaire sleutel, bijvoorbeeld `PRIMARY KEY ((user_id, session_id), timestamp)`. - Overweeg het toevoegen van indexen of secundaire indexen indien je op andere velden wilt zoeken, maar wees voorzichtig omdat secundaire indexen in Cassandra prestatieproblemen kunnen veroorzaken. 5. **Analysemogelijkheden** - Voor het analyseren van gedragingen over tijd, maak gebruik van tijdgebaseerde partities en clustering. - Voor rapportages over sessies, maak een tabel die sessies groepeert met alle gebeurtenissen binnen één sessie. 6. **Dataretentie en archivering** - Overweeg het gebruik van TTL (Time To Live) voor gebeurtenissen die niet langer relevant zijn om opslag te optimaliseren. **Samenvatting:** Maak voor elk gedragstype een aparte tabel met een schema dat gericht is op snelle opvragingen per gebruiker en sessie, met een duidelijke tijdsvolgorde. Pas partitionerings- en clusteringstrategie toe om prestaties te optimaliseren, en houd rekening met de schaalbaarheid door gegevens op tijd te archiveren of te verwijderen. Ik hoop dat deze adviezen je helpen om een effectief en schaalbaar datamodel voor gebruikersgedrag te ontwikkelen!

Hier zijn aanbevelingen voor het structureren van je Cassandra-datamodel voor gebruikersgedragsanalyse: ## Aanbevolen Datamodel Structuur ### 1. Gebeurtenissen per Gebruiker ```sql CREATE TABLE gebruikers_activiteiten ( user_id uuid, gebeurtenis_timestamp timestamp, session_id uuid, activiteit_type text, pagina_url text, aankoop_bedrag decimal, extra_attributen map<text, text>, PRIMARY KEY ((user_id), gebeurtenis_timestamp, session_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (gebeurtenis_timestamp DESC); ``` ### 2. Sessie-gebaseerde Analyse ```sql CREATE TABLE sessie_activiteiten ( session_id uuid, gebeurtenis_timestamp timestamp, user_id uuid, activiteit_type text, pagina_volgorde int, PRIMARY KEY ((session_id), gebeurtenis_timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (gebeurtenis_timestamp ASC); ``` ### 3. Activiteit-type Aggregatie ```sql CREATE TABLE activiteiten_per_type ( activiteit_type text, gebeurtenis_datum text, gebeurtenis_timestamp timestamp, user_id uuid, session_id uuid, PRIMARY KEY ((activiteit_type, gebeurtenis_datum), gebeurtenis_timestamp, user_id) ); ``` ## Optimalisatie Tips ### Partitie Grootte Beheer - Gebruik tijd-based partitionering (bijv. per dag/maand) - Vermijd "hot partitions" door voldoende distributie ### Query-vriendelijke Tabellen ```sql -- Voor login-analyse CREATE TABLE login_patroon ( user_id uuid, login_datum text, login_tijd timestamp, session_id uuid, PRIMARY KEY ((user_id), login_datum, login_tijd) ); -- Voor aankoop-analyse CREATE TABLE aankoop_geschiedenis ( user_id uuid, aankoop_datum text, aankoop_tijd timestamp, bedrag decimal, product_info text, PRIMARY KEY ((user_id), aankoop_datum, aankoop_tijd) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (aankoop_datum DESC, aankoop_tijd DESC); ``` ## Best Practices 1. **Denk Query-first**: Ontwerp tabellen rond je analysevragen 2. **Gebruik TTL**: Stel automatische expiratie in voor oude data 3. **Batch schrijfacties**: Groepeer vergelijkbare schrijfacties 4. **Materialized Views**: Voor veelgebruikte querypatronen 5. **Consistentie Level**: Gebruik `QUORUM` voor kritieke data, `ONE` voor analytics ## Voorbeeld Queries ```sql -- Gebruikersactiviteiten van afgelopen week SELECT * FROM gebruikers_activiteiten WHERE user_id = ? AND gebeurtenis_timestamp >= '2024-01-01'; -- Sessie-analyse SELECT * FROM sessie_activiteiten WHERE session_id = ?; -- Aankoop-frequentie per gebruiker SELECT COUNT(*) FROM aankoop_geschiedenis WHERE user_id = ? AND aankoop_datum >= '20240101'; ``` Deze structuur biedt flexibiliteit voor verschillende analysepatronen terwijl Cassandra's sterke punten worden benut voor schaalbaarheid en prestaties.