カサンドラは、この種の時系列データとSQLサーバの良い選択ですか？

Question

このシナリオでは、金融市場データ（ファンドの価格など）を収集し、SQLテーブルに格納します。

で最も一日一回

通常、ファンドの価格なので、表にはなります

FundId Date  Price1  Price2 

我々はいくつかのデータが欲しい場合は、単純なクエリを実行します：

select Date, Price1, Price2 from FundPriceTable where Date between XX and XX 

しかし、私たちが集まってますます多くのデータ、上記のクエリのパフォーマンスが低下し始めた。私たちは統計情報の再索引付けと更新を試みました。問題は、膨大なデータを取り出すとき（例えば1000ファンドの10年間の履歴を取得するなど）にはかなりの時間がかかることです。

私はこのシナリオ（全く参加しません）、Cassandraのようなシステムはどんなパフォーマンス上の利点（同じハードウェアを仮定する）を表示するのだろうか？

私はCassandraとSQL Serverの間でいくつかのベンチマーク記事を見つけようとしましたが、残念ながら何も見つかりませんでした。

Answer 1

スキーマによって異なります。パフォーマンスの向上は、パーティションキーによって異なります。あなたの例： データを日または月単位で分割することができます。あなたはタイムスタンプの間のすべてのデータを取得するこれらの3回の問い合わせで

select * from fundPricesByDay where month = 1 AND timestamp > 60000; 
select * from fundPricesByDay where month = 2; 
select * from fundPricesByDay where month = 3 AND timestamp < 99999; 

：あなたが第一及び第三の月の間のすべてのデータが必要な場合は

fundPricesByDay (month int, timestamp timestamp, productId text, Price1 float, Price2, PRIMARY KEY(month, timestamp, productId)) 

は、あなたが3つのクエリを実行することができます。この例では、月ごとに吐出しています60000と99999です。しかし、異なるvNodeですべてのクエリを実行します。これは、各ノードがSQLより少ない行を処理する必要があることを意味します。パフォーマンスが向上します。 Cassandraがどのように機能するかを少しお読みください。テーブルをどのように増強できるかを理解してください。

同じハードウェアを明示的に求めます。多分、パフォーマンスの向上はありません。単にベンチマークしてください。しかし、Cassandraは、スケーラビリティとパフォーマンスの組み合わせで確実に勝つでしょう。 SQLには限界があります（ハードウェアに依存しますが、クラスタリングは可能ですが実装が複雑で制約もあります）、Cassandraにはスケーラビリティとパフォーマンスにこのような制限はありません。 （またはそれ以上：良いスキーマを持っているときに限界に達するのは本当に難しいです。）