Lectura masiva en Cassandra

En este artículo, vamos a describir cómo podemos leer en masa, lo que también ayuda a mejorar el rendimiento. Antes de ir a este artículo, comprenda la Arquitectura básica en Cassandra .

Vamos a crear un esquema de datos para el ejercicio para probar la lectura masiva en Cassandra.

Echemos un vistazo.
Primero, vamos a crear la tabla.

Esquema de tabla a crear:

keyspace name - cluster1
Table name - user_data_app 

nombre-columna	Tipos de datos
identificación	uuid
nombre	texto
estado	texto

Ahora, escribamos la consulta CQL para crear el esquema de tabla anterior.

create table user_data_app
 (
  id uuid primary key,
  name text,
  status text 
 ); 

Ahora, insertemos datos en la tabla. A continuación se muestra la consulta CQL para insertar las filas en la tabla.

Insert into user_data_app(id, name, status) 
values(uuid(), 'Ashish', 'ok');

Insert into user_data_app(id, name, status) 
values(uuid(), 'amit', 'in processing');

Insert into user_data_app(id, name, status) 
values(uuid(), 'Bhagyesh', 'ok');

Insert into user_data_app(id, name, status) 
values(uuid(), 'Alice', 'in processing');

Insert into user_data_app(id, name, status) 
values(uuid(), 'Bob', 'ok'); 

Ahora, veamos los resultados de que los datos se agregaron con éxito. Para verificar los resultados, utilizó la siguiente consulta CQL que se proporciona a continuación.

SELECT token(id) 
FROM user_data_app; 

Producción:

Ahora, vamos a averiguar la identificación del token de la columna de partición mediante la cual podemos realizar la comparación y también la usaremos para realizar lecturas masivas.

SELECT token(id) 
FROM user_data_app; 

Producción:

Ahora, veamos la siguiente consulta CQL que usaremos para la lectura masiva.

SELECT token(id), id, name, status 
FROM user_data_app 
WHERE 
token(id) >-4888959478479554900 
AND
token(id) <= 1914029651463748596; 

Producción: