首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

cassandra压缩应该多久进行一次

Cassandra压缩应该根据具体情况进行定期执行,以确保数据存储的效率和性能。压缩操作可以帮助减小数据存储的空间占用,提高读取和写入的速度。

Cassandra是一个分布式的NoSQL数据库系统,它采用了分布式架构和去中心化的设计,可以在大规模数据集上提供高性能和高可用性。Cassandra的数据模型是基于列的,数据以列族的形式进行组织和存储。

压缩操作在Cassandra中是一个重要的维护任务,它可以帮助清理无效的或过期的数据,并优化数据存储的布局。压缩操作的频率应该根据数据的更新频率和数据量来确定。

一般来说,建议在以下情况下进行Cassandra的压缩操作:

  1. 数据量增加:当数据量增加到一定程度时,压缩操作可以帮助减小存储空间的占用,提高整体性能。
  2. 数据更新频繁:如果数据的更新频率较高,那么执行压缩操作可以帮助清理无效的或过期的数据,提高读取和写入的效率。
  3. 数据删除或过期:当数据中存在已经删除或过期的数据时,压缩操作可以帮助清理这些无效数据,释放存储空间。

具体的压缩频率可以根据实际情况进行调整,一般可以选择每天、每周或每月执行一次压缩操作。同时,建议在低峰期执行压缩操作,以避免对系统性能产生过大的影响。

腾讯云提供了一系列与Cassandra相关的产品和服务,例如TencentDB for Cassandra,它是腾讯云基于Cassandra开源项目自主研发的分布式数据库产品,提供高性能、高可用的分布式数据库服务。您可以通过访问腾讯云官方网站了解更多关于TencentDB for Cassandra的详细信息:https://cloud.tencent.com/product/tcassandra

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

当Facebook创造的cassandra遇上饿了么

Gossip进程每秒运行一次,与最多3个其他节点交换信息,这样所有的节点可很快的了解集群中其他节点信息。 1、种子节点。它的作用就是让其它节点来认识到这个集群在哪里,如何与集群连上关系。...Partitioner Partitioner定义了数据如何在集群中的节点分布,哪个节点应该存放数据的第一份拷贝。基本上,Partitioner就是一个计算分区键token的哈希函数。...Anti-EntropyNode Repair:主动把自己节点的key和其它节点的key进行比较,不一致的进行修复。...当前这里有50+ 基于Cassandra的CQL API生成。 运维和监控 ansible自动部署:Cassandra的端口必须绑定到内网IP,用ansible进行自动部署特别方便。...3.需要控制生成的SSTable大小避免Compact耗时多久。 我今天的分享就到这里,谢谢大家!

2.4K70

业界 | 每天1.4亿小时观看时长,Netflix怎样存储这些时间序列数据?

由于Cassandra的写入效率非常高,因此Cassandra非常适合频繁写入操作的工作。 根据CAP定理,团队更倾向于最终的一致性。Cassandra支持通过调整一致性进行权衡。...重新设计:实时和压缩存储方法 显然,需要采取不同的方法进行扩展来应对未来5年的预期增长。...由于LiveVH的频繁更新和拥有少量的观看记录,因此压缩需频繁进行,且保证gc_grace_seconds足够小以减少SSTables数量和数据大小。 只读修复和全列修复频繁进行保证数据的一致性。...CompressedVH更新流程 当从LiveVH中读取观看历史记录时,如果记录数量超过可配置的阈值,那么最近的观看记录就被汇总一次压缩并通过后台任务存储在CompressedVH中。...常见用例的延迟受限于一次读操作和一次写操作,以及不常见用例的延迟受限于两次读操作和两次写操作。

1.3K20

规模化时间序列数据存储(第一部分)

缓存实现为一种基本的键-值存储,键是CustomerId,值是观看历史数据的二进制压缩表示。每次Cassandra的写操作,将额外生成一次缓存查找操作。一旦缓存命中,直接给出缓存中的已有值。...一旦缓存没有命中,再从Cassandra读取条目,压缩后插入到缓存中。 在添加了缓存层后,多年来Cassandra单表存储方法一直工作很好。...在Cassandra集群上,基于CustomerId的分区提供了很好的扩展。到2012年,查看历史记录的Cassandra集群成为了Netflix的最大专用Cassandra集群之一。...为解决这个问题,如果数据规模大于一个预先设定的阈值,我们会将打包的压缩数据切分为多个分块,并存储在不同的Cassandra节点中。...结果 在引入了并行读写、数据压缩和数据模型改进后,团队达成了如下目标: 通过数据压缩,实现了占用更少的存储空间; 通过分块和并行读写,给出了一致的读写性能; 对于通常情况,延迟限制为一次读写。

75230

ModelarDB:Modular + Model

其实就是用一个一次函数用来估计值,计算每个点的绝对误差,保留最大的那个。 这个模型没问题,但是起码在计算 Merr 时还需要原始时间序列。...这时 t3 之前的点都可见了,当接收到 t4 点的时候还可以继续加到上一个 segment 中,但是还不着急对用户可见,所以先放着,如果当前 segment 又攒够了 3 个点,就再更新到 cache 一次...这里压缩率最高的不一定是表示的点数最多的,可能 model2 压缩率最高,于是就被刷出去了。主要是看谁吃的好,而不是看谁吃的多。 ?...比如第一次 model2 胜出,segment1 被刷到 cache 中了,然后三个模型继续从第四个点开始吃,这次 model3 压缩最好,于是 segment2 又被刷出去了。...可以做谓词下推,也是利用了 Spark-Cassandra-Connector 的功能。 对比 压缩率:用模型代替原始数据肯定能压的很好,跟其他流行的时间序列数据库和大数据文件格式做了对比。 ?

78720

时序数据库:TDengine与其他时序数据库比对测试

二、TDengine与OpenTSDB对比测试 **摘要:**为帮助用户了解TDengine Database的指标,此次测试,从数据库的读、写、查询、压缩比等方面对TDengine和OpenTSDB进行了对比测试...对比测试 **摘要:**为帮助用户了解TDengine Database的指标,特将TDengine与Cassandra从数据库的读、写、查询、压缩比等方面进行了对比测试。...因为Cassandra的where语句里只对主键进行搜索,所以在后面查询时需要进行筛选的列一定要放进主键里。...-sql cassandra/sqlCmd.txt -conf cassandra/application.conf 写入性能对比 数据库的一个写入请求可以包含一条或多条记录,一次请求里包含的记录条数越多...在相对比较随机数据集的情况下,TDengine的压缩比约为Cassandra压缩比的26.7倍。 在物联网场景下,大多数采集数据的变化范围都比较小。

58010

存储量扩大千倍,Discord 是如何使用Rust语言和ScyllaDB数据库来改进架构的?

我们根据消息的发送通道以及桶(一个静态时间窗口)进行消息分区。这种分区意味着,在 Cassandra 中,特定通道和桶的所有消息将存储在一起,并在 3 个节点(取决于设置的复制因子)上复制。...我们很容易在压缩上落后,为了获得更高的读性能,Cassandra压缩磁盘上的 SSTable。这样一来,不仅读取的开销增大,而且当节点试图压缩时,还会产生级联延迟。 ‍...我们让一个节点退出轮换,让它在停止接收流量的情况下进行压缩,然后让它重新加入轮换,从 Cassandra 获取暗示切换线索,然后再重复,直到待压缩项为空。...我们还花了大量时间对 JVM 的垃圾收集器和堆设置进行调优,因为 GC 暂停会导致显著的延迟尖峰。 改进架构 消息集群并不是我们唯一的 Cassandra 数据库。...一次规模非常大的迁移 我们的迁移需求非常简单:我们需要在不停机的情况下迁移数万亿条消息,而且需要快速完成,因为虽然 Cassandra 的情况有所改善,但我们还是经常处于灭火状态。

1.1K20

在Windows上运行单节点的Cassandra

Cassandra可以安裝在很多系统上, 我是安装在windows server 2008 R2上,安装相当简单,只要把下载下来的压缩包解压缩放到一个目录下就可以了,这里主要是记录下使用体验: Cassandra...在windows上安装要设置两个系统参数: JAVA_HOME : 一般是 C:\Program Files\Java\jre6 CASSANDRA_HOME : 看你解压缩到那个位置就写那个,我的是D...要确认Cassandra有没有再跑,可以用nodetool.bat这个工具进行确认。 ?...然后,我们可以参考README.txt文件中提供的范例进行测试。Cassandra 0.7.0 rc3 已经没有了默认的Keyspace (EX:Keyspace1) ,使用之前需要创建。...Cassandra 建议用户在它们的程序内用高阶API与Cassandrar进行通信,以C#来说,像是FluentCassandra 或 Aquiles。

2.3K80

列存储相关概念和常见列式存储数据库(Hbase、德鲁依)

根据不同的特征进行压缩效率从10W:1 到10:1 不等。而且数据越大其压缩效率的提升越为明显。...如果您的 rowkey 是域,您可能应该以相反的方式存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。...每个列族都有一组存储属性,比如它的值是否应该缓存在内存中,它的数据是如何压缩的,或者它的 rowkey 是如何编码的,等等。表中的每一行都有相同的列族,尽管给定行可能不会在给定列族中存储任何内容。...快速过滤索引:Druid 使用 CONCISE 或 Roaring 的压缩位图索引来创建索引,支持跨多列的快速过滤和搜索。 基于时间的分区:德鲁依首先按时间分区数据,并且可以根据其他字段进行分区。...Cassandra 当您需要可伸缩性和高可用性而又不影响性能时,Apache Cassandra 数据库是正确的选择。

7.5K10

数据库内部存储结构探索

因为在插入过程中,插入行所属的block已经在内存中,所以数据库可以直接将行插入到内存的数据结构中,然后通过一次磁盘I/O提交到数磁盘中。...Cassandra或者其他LSM系统会在后台运行压缩程序来减少SSTable的数量。压缩程序对SSTable进行归并排序,在新的SSTable找那个插入新的排序数据并且删除老的SSTables。...但是使用压缩程序有时候无法应付数据库中数以百万计的更新操作。...这样的大小可以允许一次I/O操作时加载或写回更多的数据,这也有助于一次压缩更多数据来减少磁盘上数据的存储大小。...因此,tokudb强调借助更大的block大小能够实现更好的数据压缩和更少的磁盘I/O。

1.8K20

redis笔记01

数据模型: 一系列键值对 优势: 快速查询 劣势: 存储的数据缺少结构化 n 列存储数据库 相关产品:Cassandra, HBase, Riak 典型应用:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储,...Redis存储的数据类型有以下几种: 字符、散列、列表、集合、有序集合 1.3 redis历史发展 2008年,意大利的一家创业公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统LLOOGG,然而没过多久该公司的创始人...数据过期处理(可以精确到毫秒) 2 redis的安装启动 2.1 下载redis 因为redis一般会在linux系统进行安装,所以下载时要下载linux系统的安装包。...linux系统 l 解压缩redis压缩包 [root@linux01 ~]# tar -zxf redis-3.0.0.tar.gz l 编译解压缩之后的redis文件 [root@linux01 ~...2.3 启动 2.3.1 前台启动 使用以下命令,则可以进行前台启动: [root@linux01 bin]# .

10520

混合持久化让微服务如虎添翼

Cassandra的启发,它给非分布式数据集添加了分片和复制功能。最后,Titan是可扩展的图形数据库,为存储和查询图形数据集进行了优化。...对于这个问题,我们采用了CassandraCassandra是一个出色的NoSQL分布式数据存储,提供多数据中心、多向复制。这个很棒,因为Cassandra在为我们进行复制。...然后,我们有个汇总列族,它是所有历史数据集的组合,汇总到另一个压缩了的列族。这意味着我们必须做两次读取,一次是从压缩了的列族,另一次是从实时列族读取。这绝对有助于规模大小。...如果列的数量比我们认为的要多,那么,我们会压缩历史数据,并把它移到另一个列族。根据你的读取操作,这个过程一直在进行,效果很好。...有了Cassandra,我们只想把三分之一的容量用于数据集,三分之一的容量用于备份,最后三分之一用于压缩。有个监控系统和可以提早而不是出现问题时通知我们的系统是非常重要的,否则会导致各种各样的问题。

64030

SSTable详解

在项目里,我因为自己在学HBase,开始主推HBase,而另一个同事则因为对Cassandra比较感冒,因而他主要关注Cassandra的设计,不过我们两个人偶尔都会讨论一下技术、设计的各种观点和心得,...然后他偶然的说了一句:Cassandra和HBase都采用SSTable格式存储,然后我本能的问了一句:什么是SSTable?...HRegion需要在打开时,需要加载所有的Block索引到内存中,因而影响启动性能;而在第一次Request时,需要将整个Bloom Filter加载到内存中,再开始查找,因而Bloom Filter太大会影响第一次请求的延迟...SSTable压缩Bigtable的压缩是基于locality group级别:Bigtable的压缩以SSTable中的一个Block为单位,虽然每个Block为压缩单位损失一些空间,但是采用这种方式...读写同步只需要在memtable中处理,为了减少memtable的读写竞争,Bigtable将memtable的row设计成copy-on-write,从而读写可以同时进行。 2.

3.1K10

热门通讯软件Discord万亿级消息存储架构

1、Discord 存储迁移之路 1.1、从 MongoDB 到 Cassandra 开始选择新的存储(Cassandra进行数据迁移,他们认为 Cassndra 是当时(2015 年底)唯一能满足他们要求的数据库...他们对数据库的要求如下: 线性可扩展性——不需要手动进行数据的分片 自动故障转移——尽可能的进行自我修复 维护成本低——设置好后就能工作,以后数据量增加后只需要增加节点即可。...他们很容易在压缩方面落后,Cassandra压缩磁盘上的 SSTable 以提高读取性能。不仅的读取成本更高,而且当节点试图压缩时,还会看到级联延迟。...合并请求 如果多个用户同时请求数据库的同一行,那么只会查询数据库一次。...一旦新的压缩的 SSTable 被写入,旧的、过时的 SSTable 就会被删除,并释放磁盘上的空间。

57530

lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(上篇)

A1:自然能想到的一种做法是:每隔一段时间将该数据文件进行清理一次,对数据做一次整理,清理掉无用的数据,该过程我们称为压缩或者合并吧 接下来我们就朝着压缩这条路开始进行,因为只要通过压缩解决了无效数据造成的空间放大问题...但是怎么压缩呢? Q2:如何进行对数据压缩?...Q9:数据以什么样的策略进行压缩? A9:一种方式就是大小分级压缩;还有一种就是分层压缩。...分层压缩:分层压缩中,按照key的范围分裂成多个小文件SSTable,旧数据被移动到单独的层级。 Q10:何时进行数据压缩?...Cassandra Cassandra是apache旗下的继亚马逊Dynamo和谷歌BigTable之后开源的一款分布式数据存储系统,Cassandra采用去中心化架构实现,以此来避免单点故障问题。

1.8K73

五个向量搜索难题,以及Cassandra的解决办法

与此同时,向量搜索是一个功能而不是一个独立的产品——您需要查询向量与数据集其他部分的关联,而不仅仅是隔离查询,并且您不应该需要构建管道来同步向量存储中的其他数据。...结果是,使用高维向量进行精确相似性搜索没有捷径;为了获得对数时间复杂度的结果,我们需要使用近似最近邻(ANN)算法,这带来了以下领域的挑战。...这是Cassandra多年来一直在研究解决的问题空间。由于SAI索引与主存储生命周期绑定,它们也会参与Cassandra压缩过程,这以对数方式增加存储单元大小,在读取和写入之间提供更好的平衡。...也就是说,您既不能在构建过程中查询它(这本应该是使用该数据结构的主要原因之一!),也不能允许多线程并发构建。...因为SAI允许创建自定义索引类型,所有的索引都绑定到Cassandra SSTable和压缩生命周期,所以Astra DB可以轻松地允许开发人员无缝混合使用布尔逻辑、基于词条的搜索和向量搜索,而无需管理和同步独立系统的额外开销

14910

1个Python 的小 Bug,干倒了估值 1.6 亿美元的公司

前一个月,公司在五年的盈利道路上达到了顶峰,下一个月,公司处于自由落体状态,即将从弱势地位进行融资。” 为了重振旗鼓,也为了改变现状。...不过刚高兴没多久,大家发现多数的页面呈现无法加载的状态。...初期,该研发团队将问题定位为 Cassandra 集群,因此他们扩大了对 memcache 的使用,作为保护 Cassandra 的一个写通缓存。...Will Larson 在文末写道,「Digg V4 有时会被作为灾难性发布的例子,隐含的教训是我们不应该发布它。我曾经一度同意这个观点,但现在我认为我们推出的决定是正确的。...另外,他还表示,“即使是现在,我也不确定当初那样一个有才干的团队是如何进行这种愚蠢的展示的。” 归根结底,这是程序员一次技术失败导致的惨痛教训。也有不少网友评论道,「动态类型一时爽,代码重构火葬场」。

43620
领券