Natuurlijk! Hier zijn enkele aanbevelingen voor het ontwerpen van een effectief Cassandra datamodel voor je scenario met tijdreeks sensordata en frequente bereikscans: 1. Partitioneer op basis van tijd en apparaat: - Gebruik een samengestelde partition key die zowel apparaat-ID als een tijdsindeling bevat (bijvoorbeeld dag of uur). Dit vermindert hotspots doordat data gelijkmatig verdeeld wordt. - Voorbeeld: `(apparaat_id, dag)` of `(apparaat_id, jaar_week)`. 2. Gebruik clustering columns voor tijdvolgorde: - Voeg een clustering column toe voor timestamp, zodat data binnen dezelfde partition gesorteerd wordt op tijd. Hierdoor kunnen bereikscans efficiënt uitgevoerd worden. - Voorbeeld: `PRIMARY KEY ((apparaat_id, dag), timestamp)`. 3. Denormaliseer data: - Sla eventueel samengevatte of geaggregeerde data op verschillende tabellen voor snelle toegang, afhankelijk van je query-behoeften. - Bijvoorbeeld: een tabel voor korte termijn data en een andere voor lange termijn opslag. 4. Query-gedreven modellering: - Ontwerp je datamodel op basis van je meest gebruikte query's. Als bereikscans vaak over bepaalde tijdintervallen gaan, zorg er dan voor dat de partition keys die tijd omvatten. - Voor snelle aggregaties en analyses over grote tijdsintervallen kunnen secundaire indexen of materialized views gebruikt worden, maar wees voorzichtig met de prestaties hiervan. 5. Overweeg bucketing of tijdsindeling: - Voor zeer grote datasets kan het nuttig zijn om data op te splitsen in tijdsblokken (bijvoorbeeld per week of per maand) en deze in aparte tables of partitionen op te slaan. 6. Hotspotpreventie: - Vermijd het gebruik van een enkele partition key voor alle data. - Gebruik bijvoorbeeld bucketing of meerdere partition keys, afhankelijk van je querypatronen. Kort samengevat: - Gebruik samengestelde partition keys zoals `(apparaat_id, dag)` om hotspots te voorkomen. - Voeg clustering columns toe voor tijdsvolgorde. - Denormaliseer waar nodig voor snelle toegang. - Baseer je datamodel op je belangrijkste query's en bereikscans. - Overweeg tijdsindeling en bucketing voor grote datasets. Met deze aanpak kun je de prestaties optimaliseren voor je complexe gebruikssituaties met tijdreeksdata en bereikscans.

Zeker, ik help je graag een robuuste data modelleringsstrategie voor Cassandra te ontwikkelen voor jouw tijdreeksgegevens van sensoren. Laten we de uitdagingen en oplossingen stap voor stap doorlopen, volledig in het Nederlands. ### Analyse van de Uitdaging Je hebt gelijk dat een enkele partitiekey op `apparaat_id` leidt tot **hotspots** (onbalans in de cluster). Dit gebeurt wanneer een klein aantal apparaten onevenredig veel data genereert, waardoor hun partities enorm groot worden ("wide partitions") en de queryprestaties lijden onder: - Hoge read-latency bij het opvragen van recente data (die aan het einde van de partitie staat). - Risico op overschrijding van de maximale partitiegrootte (meestal 100MB-200MB in de praktijk). - Belasting concentreert zich op enkele nodes in het cluster. Jouw primaire use-case, **frequente bereikscans** (bijv. "geef alle metingen van sensor X tussen tijdstip A en B"), is leidend voor het ontwerp. ### Kernprincipes voor het Ontwerp We hanteren drie pijlers: 1. **Query-gedreven modellering:** Het datamodel is een afspiegeling van je query. 2. **Denormalisatie:** Geen tabellen joins. Data wordt gedupliceerd in verschillende tabellen ("materialized views") voor verschillende query-patterns. 3. **Gedistribueerde partities:** De partitiekey moet zo worden ontworpen dat de schrijflast en leeslatency gelijkmatig over het cluster worden verdeeld. --- ### Aanbevolen Data Modelleringsstrategie Hier is een concreet en schaalbaar voorstel. #### 1. Time-Bucketed Partitie Strategie Het doel is om de partitiegrootte beheersbaar te houden door de tijdreeks van een apparaat over meerdere partities te "verdelen". We voegen een **bucket** component toe aan de partitiekey. **Stap 1: Kies een Bucket-Grootte** De keuze hangt af van je data-opnamesnelheid en query-patterns. - **Per dag:** Zeer geschikt voor hoge frequentie (bijv. meerdere metingen per seconde) en query's die zich over één of enkele dagen uitstrekken. - **Per week:** Voor gemiddelde frequentie. - **Per maand:** Voor lage frequentie (bijv. enkele metingen per uur). Laten we uitgaan van **dag** als bucket, wat een goede balans is. **Stap 2: Ontwerp de Primaire Tabel** ```sql CREATE TABLE sensor_metingen_dag ( apparaat_id uuid, bucket text, -- Bijv. '2023-10-27' (YYYY-MM-DD) meting_timestamp timestamp, waarde double, sensor_type text, -- Andere metadata velden... PRIMARY KEY ((apparaat_id, bucket), meting_timestamp, waarde) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (meting_timestamp DESC, waarde ASC); ``` **Verklaring van de PRIMARY KEY:** - **Partitiekey:** `(apparaat_id, bucket)` - **Voordeel:** Data voor één apparaat wordt nu over meerdere partities (één per dag) verdeeld. Dit elimineert hotspots en houdt partities klein. - **Clustering Kolommen:** `meting_timestamp DESC, waarde ASC` - Data binnen een partitie wordt op tijd gesorteerd, met de nieuwste meting eerst. Dit is ideaal voor query's zoals "laatste N metingen". - `waarde` wordt toegevoegd om uniciteit te garanderen als twee metingen exact dezelfde timestamp hebben. **Voorbeeldquery's voor deze tabel:** 1. Alle metingen van een apparaat op een specifieke dag (een veelvoorkomende scan): ```sql SELECT * FROM sensor_metingen_dag WHERE apparaat_id = ? AND bucket = '2023-10-27'; ``` 2. Metingen in een tijdspanne binnen een dag: ```sql SELECT * FROM sensor_metingen_dag WHERE apparaat_id = ? AND bucket = '2023-10-27' AND meting_timestamp >= '2023-10-27 08:00:00' AND meting_timestamp < '2023-10-27 17:00:00'; ``` #### 2. Denormalisatie voor Andere Query-Patterns Soms moet je data op andere manieren bevragen. Creëer daarvoor aparte tabellen. **Tabel 2: Recente Metingen (voor dashboards)** Deze tabel is geoptimaliseerd om snel de laatste metingen van alle apparaten (of een subset) op te halen. ```sql CREATE TABLE recente_sensor_metingen ( apparaat_id uuid, meting_timestamp timestamp, waarde double, sensor_type text, PRIMARY KEY (apparaat_id, meting_timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (meting_timestamp DESC) AND default_time_to_live = 86400; -- Optioneel: Data automatisch verwijderen na 24 uur ``` *Query: `SELECT * FROM recente_sensor_metingen WHERE apparaat_id = ? LIMIT 10;`* **Tabel 3: Metingen per Sensor-Type (indien nodig)** Als je vaak alle metingen van een bepaald type sensor (bijv. "temperatuur") moet opvragen, ongeacht het apparaat. ```sql CREATE TABLE metingen_op_type ( sensor_type text, bucket text, -- Bijv. '2023-10' meting_timestamp timestamp, apparaat_id uuid, waarde double, PRIMARY KEY ((sensor_type, bucket), meting_timestamp, apparaat_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (meting_timestamp DESC); ``` *Query: `SELECT * FROM metingen_op_type WHERE sensor_type = 'temperatuur' AND bucket = '2023-10';`* ### Aanvullende Aanbevelingen 1. **Schrijflogica:** Je applicatielogica moet bij het schrijven de juiste `bucket`-waarde berekenen en naar **alle relevante tabellen** schrijven. Dit is de denormalisatie in de praktijk. 2. **Leeslogica:** Voor bereikquery's die over meerdere dagen (buckets) gaan, moet je applicatie de query over de betreffende buckets "fan-outen" en de resultaten samenvoegen. Bijv.: query voor `2023-10-27` tot `2023-10-29` wordt drie queries naar de `sensor_metingen_dag` tabel. 3. **Time to Live (TTE):** Overweeg `TTL` in te stellen op rijen als je een bewaarbeleid hebt. Dit is efficiënter dan handmatig verwijderen. 4. **Compactie Strategie:** Gebruik `TimeWindowCompactionStrategy (TWCS)` voor tijdreeksdata. Dit vereenvoudigt het compactieproces aanzienlijk en verbetert de prestaties. ```sql ALTER TABLE sensor_metingen_dag WITH compaction = { 'class': 'TimeWindowCompactionStrategy', 'compaction_window_unit': 'DAYS', 'compaction_window_size': 1 }; ``` ### Samenvatting | Strategie | Toepassing | Voordeel | | :--- | :--- | :--- | | **Time-Bucketed Partities** | Hoofdtabel voor bereikscans | Voorkomt hotspots, deelt query-load, beheersbare partitiegrootte. | | **Denormalisatie** | Aanmaken van meerdere gespecialiseerde tabellen | Ondersteunt verschillende query-patterns zonder kostbare joins. | | **TWCS & TTL** | Data-retentie en opslagoptimalisatie | Efficiënte opslag en automatische opruiming van verouderde data. | Dit ontwerp biedt een schaalbare en performante basis voor jouw sensordata. Het vereist wel meer voorbereiding in de applicatielogica voor het schrijven en lezen, maar dit wordt ruimschoots gecompenseerd door de schaalbaarheid en snelheid die Cassandra dan biedt.