Natuurlijk, hier zijn enkele aanbevelingen voor het optimaliseren van je Cassandra-gegevensmodellering voor IoT- en tijdreeksgegevens: 1. Partitionering optimaliseren: - Partitioneer op Sensor_id en een tijdscomponent (bijvoorbeeld dag of week) om de grootte van elke partitie te beperken en gelijktijdige toegang te verbeteren. - Bijvoorbeeld: gebruik een samengestelde partition key zoals (Sensor_id, dag) of (Sensor_id, week). - Dit zorgt dat gegevens van een specifieke sensor binnen een dag of week bij elkaar blijven, waardoor query's efficiënter worden en partition sizes beheersbaar blijven. 2. Clustering columns: - Gebruik tijdstempel als clustering column, gesorteerd op oplopende waarde. - Dit maakt het mogelijk om eenvoudige tijdreeksen-query's uit te voeren, zoals het ophalen van gegevens binnen een bepaald tijdsbereik. - Bijvoorbeeld: PRIMARY KEY ((Sensor_id, dag), timestamp) 3. Querypatronen afstemmen: - Richt je op de meest voorkomende query's: - Data voor een specifieke sensor over een tijdsperiode. - Data voor meerdere sensors binnen een tijdsperiode. - Pas het datamodel hierop aan door secundaire indexen of materialized views te overwegen indien nodig. 4. Tijdsgebaseerde gegevensverwerking: - Overweeg om gegevens te archiveren of samen te vatten (samenvatting per dag/week) om opslagkosten te verlagen en query's te versnellen. - Bijvoorbeeld, bewaar per dag de minimum, maximum, en gemiddelde waarden. 5. Partitioneringslimieten en schaalbaarheid: - Houd rekening met de limiet van ongeveer 100.000 tot 200.000 rijen per partitie, afhankelijk van je hardware. - Verdeel grote tijdreeksen over meerdere partities door de tijdstempel in de partition key te verwerken. 6. Dataretentie en vervaldatums: - Stel verval in voor oudere data om opslag efficiënt te beheren, bijvoorbeeld via TTL-waarden. 7. Consistentie en prestaties: - Gebruik de juiste consistency levels voor je toepassing, afhankelijk van de vereiste nauwkeurigheid versus snelheid. 8. Test en optimaliseer: - Voer benchmarks uit met verschillende partitionerings- en clusteringstrategieën. - Monitor query-prestaties en pas het datamodel aan waar nodig. Voorbeeld van een geoptimaliseerd datamodel: ```sql CREATE TABLE sensorgegevens ( sensor_id TEXT, dag DATE, timestamp TIMESTAMP, temperatuur FLOAT, luchtvochtigheid FLOAT, PRIMARY KEY ((sensor_id, dag), timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp ASC); ``` Dit model zorgt voor efficiënte query's op sensor en dag, met gegevens gesorteerd op tijd, ideaal voor tijdreeksen. Samengevat: focus op samengestelde partition keys die tijd en sensor combineren, gebruik clustering columns voor tijdsortering, en richt je op je meest voorkomende query's. Dit maximaliseert schaalbaarheid en efficiëntie voor IoT-tijdreeksgegevens in Cassandra.

Zeker, hier is een gedetailleerd strategieplan voor uw Cassandra-gegevensmodellering, specifiek gericht op IoT- en tijdreeksgegevens voor temperatuur- en luchtvochtigheidssensoren. ### Analyse Huidige Situatie Uw huidige model gebruikt alleen `sensor_id` als partitiesleutel. Dit leidt tot twee kritieke problemen: 1. **Onbeperkte partitiegroei**: Elke partitie wordt oneindig groot naarmate er meer metingen bijkomen (hot partition). 2. **Inefficiënte query's**: U kunt niet efficiënt query's uitvoeren op tijdbereiken over meerdere sensoren. ### Aanbevolen Geoptimaliseerd Model ```sql CREATE TABLE factory_sensor_data ( sensor_id UUID, date_bucket TEXT, -- Bijv. '2024-01-15' timestamp TIMESTAMP, temperature DECIMAL, humidity DECIMAL, PRIMARY KEY ((sensor_id, date_bucket), timestamp) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC); ``` ### Partitioneringsstrategie **Samengestelde partitiesleutel: `(sensor_id, date_bucket)`** - **`sensor_id`**: Garandeert gelijkmatige dataverdeling - **`date_bucket`**: Voorkomt onbeperkte groei door data in beheersbare segmenten op te delen - **Aanbevolen bucket-grootte**: Dagelijkse buckets (bijv. `YYYY-MM-DD`) voor uurdata zijn ideaal ### Clustering Strategie - **`timestamp`** als clusteringkolom met aflopende sortering - Hiërarchie: `sensor_id → date_bucket → timestamp` - Natuurlijke ordening voor tijdreeksdata ### Querypatroon Optimalisaties **1. Data invoegen per uur:** ```sql INSERT INTO factory_sensor_data (sensor_id, date_bucket, timestamp, temperature, humidity) VALUES (?, ?, ?, ?, ?); ``` **2. Data uitlezen per sensor per dag:** ```sql SELECT * FROM factory_sensor_data WHERE sensor_id = ? AND date_bucket = '2024-01-15' ORDER BY timestamp DESC; ``` **3. Laatste N metingen per sensor:** ```sql SELECT * FROM factory_sensor_data WHERE sensor_id = ? AND date_bucket = '2024-01-15' LIMIT 24; -- Laatste 24 uur ``` **4. Data aggregatie over meerdere sensoren:** ```sql -- Per sensor apart queryen, applicatielogica voor aggregatie SELECT * FROM factory_sensor_data WHERE sensor_id IN (sensor1, sensor2, sensor3) AND date_bucket = '2024-01-15'; ``` ### Aanvullende Optimalisaties **TTL (Time-To-Live) Instellen:** ```sql -- Data automatisch verwijderen na 2 jaar INSERT INTO factory_sensor_data (...) VALUES (...) USING TTL 63072000; -- 2 jaar in seconden ``` **Materiaalweergave voor veelgebruikte query's:** ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sensor_summary AS SELECT sensor_id, date_bucket, AVG(temperature) as avg_temp, AVG(humidity) as avg_humidity FROM factory_sensor_data WHERE sensor_id IS NOT NULL AND date_bucket IS NOT NULL AND timestamp IS NOT NULL PRIMARY KEY ((date_bucket), sensor_id); ``` ### Best Practices voor Implementatie 1. **Partitiegrootte monitoring**: Houd partities onder 100MB 2. **Batchverwerking**: Gebruik prepared statements voor efficiënte inserts 3. **Consistentieniveau**: Gebruik `LOCAL_QUORUM` voor productie 4. **Compressie**: Gebruik `LZ4Compressor` voor optimale prestaties 5. **Retentiebeleid**: Plan regelmatige cleanup met TTL of batchverwijdering ### Migratie Strategie 1. Implementeer nieuwe tabel parallel aan bestaande 2. Schrijf dual-write logica 3. Migreer historische data in batches 4. Verifieer data-integriteit 5. Schakel over naar nieuwe model Deze strategie garandeert: - ✅ Voorspelbare partitiegroei - ✅ Optimale leesprestaties - ✅ Efficiënte schaalbaarheid - ✅ Eenvoudig beheer van historische data