Natuurlijk! Hier zijn gerichte aanbevelingen voor het ontwerpen van een Cassandra-datamodel dat geschikt is voor event sourcing, specifiek voor jouw use case: 1. Tabelontwerp - Hoofdtabel: Maak een tabel die alle events voor een klant opslaat, bijvoorbeeld: CREATE TABLE klant_events ( klant_id UUID, event_time timestamp, event_id UUID, order_id UUID, status TEXT, gegevens MAP<TEXT, TEXT>, PRIMARY KEY (klant_id, event_time, event_id) ); - Toelichting: - Gebruik klant_id als partitioneringssleutel, zodat alle events van één klant in dezelfde partition liggen. - Gebruik event_time als clustering kolom, zodat events chronologisch gesorteerd worden. - Voeg event_id toe als clustering key indien je meerdere events op hetzelfde tijdstip wilt onderscheiden. 2. Partitionering - Kies klant_id als partitioneringssleutel om de data te verdelen per klant en hoge schrijf- en leessnelheid te behouden. - Voor grote aantallen events per klant, kan je overwegen om partitionering verder te optimaliseren door bijvoorbeeld per jaar of maand te partitioneren (bijvoorbeeld door een samengestelde sleutel zoals (klant_id, jaar, maand)), maar dat voegt complexiteit toe. 3. Clustering - Gebruik event_time als clustering kolom om events in chronologische volgorde te kunnen ophalen. - Event_id kan als tweede clustering kolom, indien nodig, om exacte identificatie van gelijke timestamps mogelijk te maken. 4. Querypatronen - Lezen van alle events van een klant in chronologische volgorde: SELECT * FROM klant_events WHERE klant_id = ? ORDER BY event_time ASC; - Ophalen van de laatste n events: SELECT * FROM klant_events WHERE klant_id = ? LIMIT n; - Filteren op een bepaald tijdsinterval: SELECT * FROM klant_events WHERE klant_id = ? AND event_time >= ? AND event_time <= ?; - Eventueel gebruik maken van secundaire indexen of materialized views voor andere querypatronen, maar dit is meestal minder efficiënt in Cassandra. 5. Overwegingen voor efficiëntie - Zorg dat je partitionen niet te groot worden (bijvoorbeeld niet meer dan enkele GB), om lees- en schrijfprestaties te behouden. - Gebruik batching en prepared statements om schrijfprestaties te optimaliseren. - Overweeg time-to-live (TTL) indien je events na een bepaalde periode niet meer nodig hebt. - Monitor en optimaliseer partitiongrootte en querypatronen regelmatig. 6. Extra tips - Voor een hoge event frequentie per klant, overweeg om meerdere tabellen of tijdgebaseerde partitionen te gebruiken. - Gebruik eventueel een aparte tabel voor statusupdates, afhankelijk van de querybehoeften. - Denk aan het gebruik van cassandra's compaction strategieën om prestaties te behouden bij grote hoeveelheden data. Met dit ontwerp zorg je voor een schaalbare, efficiënte opslag en snelle retrieval van events die geschikt zijn voor event sourcing in jouw ordervolgsysteem.

Zeker, ik help je graag bij het ontwerpen van een geoptimaliseerd Cassandra datamodel voor event sourcing. Hier is een uitgebreid voorstel gebaseerd op jouw use case: ## Tabelontwerp ```sql CREATE TABLE order_events ( customer_id uuid, order_id uuid, event_timestamp timestamp, event_type text, sequence_number bigint, event_data text, version int, PRIMARY KEY ((customer_id, order_id), sequence_number) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (sequence_number ASC); ``` ## Alternatief ontwerp voor query-flexibiliteit ```sql CREATE TABLE customer_order_events ( customer_id uuid, event_date text, -- YYYY-MM-DD formaat order_id uuid, sequence_number bigint, event_timestamp timestamp, event_type text, event_data text, version int, PRIMARY KEY ((customer_id, event_date), sequence_number, order_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (sequence_number ASC, order_id ASC); ``` ## Aanbevelingen voor Partitionering 1. **Partition Key**: `(customer_id, order_id)` of `(customer_id, event_date)` - Zorgt voor gelijkmatige distributie over nodes - Houdt gerelateerde events bij elkaar in dezelfde partition - Voorkomt "hot partitions" bij hoge frequentie 2. **Clustering Key**: `sequence_number` - Garandeert chronologische volgorde van events - Efficiënte range queries voor event replay - Automatische sortering binnen partition ## Query Patronen ### 1. Alle events voor een specifieke order ```sql SELECT * FROM order_events WHERE customer_id = ? AND order_id = ?; ``` ### 2. Events binnen een tijdsperiode ```sql SELECT * FROM customer_order_events WHERE customer_id = ? AND event_date = '2024-01-15' AND sequence_number >= ? AND sequence_number <= ?; ``` ### 3. Laatste N events voor een order ```sql SELECT * FROM order_events WHERE customer_id = ? AND order_id = ? ORDER BY sequence_number DESC LIMIT ?; ``` ## Optimalisatie Tips 1. **Batch Size Management**: - Gebruik kleine batches (5-50 events) voor inserts - Voorkom enorme partitions door event_date partitioning 2. **Compressie**: ```sql WITH compression = { 'sstable_compression': 'LZ4Compressor', 'chunk_length_kb': 64 } ``` 3. **TTL Overweging**: - Overweeg TTL voor oudere events als je data retention policy dit toestaat ```sql INSERT INTO order_events (...) VALUES (...) USING TTL 7776000; -- 90 dagen ``` 4. **Secondary Index** (optioneel): ```sql CREATE INDEX ON order_events (event_type); ``` ## Best Practices voor Event Sourcing 1. **Immutable Events**: Events zijn append-only, nooit updates 2. **Sequence Numbers**: Garandeer monotone volgorde per aggregate 3. **Event Versioning**: Houd versie bij voor schema evolutie 4. **Denormalisatie**: Sla voldoende data op voor query efficiëntie ## Monitoring Queries ```sql -- Controleer partition grootte SELECT customer_id, order_id, COUNT(*) FROM order_events GROUP BY customer_id, order_id; -- Monitor event distributie SELECT dateOf(event_timestamp), COUNT(*) FROM order_events GROUP BY dateOf(event_timestamp); ``` Dit ontwerp zorgt voor: - Snelle writes (append-only) - Efficiënte reads in chronologische volgorde - Goede schaalbaarheid voor honderden events per dag - Eenvoudige event replay per order of klant Pas de partitionering aan op basis van je specifieke query patronen en groeiverwachtingen!