Natuurlijk, ik help je graag bij het analyseren van je Cassandra-datamodel en het geven van aanbevelingen voor schaalbaarheid en prestaties. Op basis van de verstrekte informatie heb je een tabel 'orders' met een partitie op customer_id en clustering op order_date, en je workload bestaat uit veel complexe leesqueries met lage schrijfactiviteit. Analyse van je huidige datamodel: 1. Partitie op customer_id: - Voordeel: Verdeelt data over nodes op basis van customer_id, wat goed is voor gerichte klantgegevens. - Mogelijk probleem: Als een klant veel orders heeft, kan de partitie groot worden, wat de leesprestaties kan beïnvloeden. 2. Clustering op order_date: - Voordeel: Toelaat sortering van orders per klant op datum. - Mogelijk probleem: Complexe leesqueries die niet goed aansluiten bij deze clustering keys kunnen leiden tot inefficiëntie. Aanbevelingen voor verbetering: 1. Optimaliseer je query's: - Zorg dat je leesqueries zoveel mogelijk de partitie keys en clustering keys gebruiken. - Gebruik specifieke filters om de juiste partitie en clustering binnen die partitie te bereiken. 2. Denkeer aan secundaire indexen of Materialized Views: - Secundaire indexen kunnen helpen bij alternatieve querypatronen, maar wees voorzichtig vanwege hun beperkingen en prestatie-impact. - Materialized Views kunnen je helpen om data te organiseren volgens andere querypatronen, bijvoorbeeld per order_date of andere attributen. 3. Overweeg denormalisatie en data duplicatie: - Creëer extra tabellen die geoptimaliseerd zijn voor je meest voorkomende complexe query's. - Bijvoorbeeld, een tabel die orders per bepaalde datumbereik bevat, of per andere relevante attribute. 4. Partitionering en clustering optimaliseren: - Overweeg om de clustering keys aan te passen indien je vaak op andere criteria filtert. - Bijvoorbeeld, als je vaak op order_status of andere attributes filtert, voeg die dan toe als clustering key of maak een aparte tabel. 5. Data verdeling en schaalbaarheid: - Zorg dat je data gelijkmatig verdeeld is over de cluster nodes door een goede keuze van partition keys. - Als sommige klanten veel orders hebben, overweeg dan een samengestelde partition key of een sharding techniek om grote partities te voorkomen. 6. Leesprestaties verbeteren: - Gebruik caching effectief en overweeg het gebruik van Bloom filters voor snellere filteringen. - Monitor je workload en pas de compaction- en caching-instellingen aan op basis van gebruik. Samenvatting: Gezien je lage schrijfactiviteit en complexe leesqueries, ligt de focus op het optimaliseren van je datamodel en querypatronen. Zorg dat je datamodel aansluit bij je meest voorkomende leespatronen en overweeg het gebruik van extra tabellen of materialized views voor specifieke query's. Houd rekening met de verdeling van data over de cluster en optimaliseer clustering en partition key-keuzes voor snellere toegang. Wil je dat ik een specifiek voorbeeld geef van een herzien datamodel of meer gedetailleerde aanbevelingen voor jouw workload?

Bedankt voor het delen van uw Cassandra datamodel. Hier is mijn analyse en aanbevelingen in het Nederlands: ## Analyse van huidige model: Uw tabel met partitie op `customer_id` en clustering op `order_date` is een logische keuze voor query's per klant. Echter, bij veel leesqueries kan dit problemen veroorzaken als: 1. **Hot partitions**: Als bepaalde klanten veel orders hebben 2. **Grote partities**: Partities worden te groot wanneer een klant veel orders plaatst 3. **Performantieproblemen**: Grote partities leiden tot trage leesoperaties ## Aanbevelingen voor verbetering: ### 1. Partitionering optimaliseren ```sql -- Voeg bucketizing toe om grote partities te voorkomen CREATE TABLE orders ( customer_id uuid, order_bucket int, -- bijv. maandnummer of weeknummer order_date timestamp, ... andere kolommen ... PRIMARY KEY ((customer_id, order_bucket), order_date) ); ``` ### 2. Time Window Compaction Strategy (TWCS) instellen ```sql ALTER TABLE orders WITH compaction = { 'class': 'TimeWindowCompactionStrategy', 'compaction_window_size': '1', 'compaction_window_unit': 'DAYS' }; ``` ### 3. Materialized Views voor veelgebruikte query's ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW orders_by_date AS SELECT * FROM orders WHERE order_date IS NOT NULL AND customer_id IS NOT NULL PRIMARY KEY (order_date, customer_id); ``` ### 4. Performance optimalisaties - Gebruik `ALLOW FILTERING` alleen als absoluut noodzakelijk - Implementeer paginering met `PagingState` voor grote resultsets - Overweeg SSTable-attached secondary indexes voor specifieke querypatronen ### 5. Monitoring instellen - Monitor partition sizes via `nodetool tablestats` - Houd read latency bij met Prometheus/Grafana - Stel alerts in voor grote partities (>100MB) ### 6. Cache optimalisatie ```sql ALTER TABLE orders WITH caching = { 'keys': 'ALL', 'rows_per_partition': '100' }; ``` Deze aanpassingen zullen de schaalbaarheid significant verbeteren en hotspots voorkomen, vooral bij uw read-heavy workload.