【翻译】ScyllaDB数据建模的最佳实践

文章翻译自Scylla官方文档：https://www.scylladb.com/2019/08/20/best-practices-for-data-modeling/

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在我们最新的夏季技术讲座系列网络研讨会上，ScyllaDB 现场工程师 Juliana Oliveira 指导虚拟与会者了解了一系列有关 ScyllaDB 数据建模的最佳实践。她将演讲分为三个关键领域：

• 数据建模在 ScyllaDB 中的工作原理
• 数据存储如何工作以及如何压缩数据
• 如何查找和使用（或围绕）大型分区

Juliana 强调了掌握这些基础知识的重要性。“因为一旦我们有了正确的数据存储和分布概念模型，接下来的事情就会变得自然。”

SQL 与 CQL

对于那些具有 SQL 背景的人，Juliana 首先描述了该著名数据模型与ScyllaDB 使用的Cassandra 查询语言 (CQL)之间的主要区别。

 虽然这两种查询语言之间存在相似之处，但 Juliana 指出“SQL 数据建模不能完美地应用于 ScyllaDB。” 您没有相同的关系模型来避免数据重复。相反，在 ScyllaDB 中，所有数据都是非规范化的。您还希望根据您希望执行的查询来组织数据。例如，您希望将数据均匀地分布在集群中的每个节点上，以便每个节点都拥有大致相同数量的数据。还应该进行平衡以确保您没有“热分区”（经常访问的数据）并且数据均匀分布在集群的节点上。因此，确定您的分区键至关重要。

分区和行：兽医示例

 想象一下，您在