我已经使用cassandra压力工具来评估我的cassandra集群很长一段时间了。
我的问题是，我无法理解为我的特定用例生成的结果。
我的模式看起来像这样：
CREATE TABLE Table_test(
ID uuid,
Time timestamp,
Value double,
Date timestamp,
PRIMARY KEY ((ID,Date), Time)
) WITH COMPACT STORAGE;
我已经在一个自定义的yaml文件中解析了这些信息，并使用了参数n=10000、threads=100和其他默认选项（cl=one、mode=native cql3等）。Cassandra集群是一个3节点的CentOS虚拟机设置。
自定义yaml文件的一些细节如下：
insert:
partitions: fixed(100)
select: fixed(1)/2
batchtype: UNLOGGED
columnspecs:
-name: Time
size: fixed(1000)
-name: ID
size: uniform(1..100)
-name: Date
size: uniform(1..10)
-name: Value
size: uniform(-100..100)
到目前为止，我的观察结果如下：
- 对于
n=10000和时间：fixed(1000)，插入的行数为1000万。（10000*1000=10000000） - 行键/分区的数量为
10000(i.e n)，其中一次取100个分区（这意味着100*1000=100000个键值对），其中50000个键值对一次被处理。（这是因为select: fixed(1)/2~50%）
输出消息也证实了这一点：
生成具有[100..100]个分区和[50000..50000]行（分区中总共[100000..100000]行）的批
对于与上述配置相同的连续运行，我得到的结果如下：
Run Total_ops Op_rate Partition_rate Row_Rate Time
1 56 19 1885 943246 3.0
2 46 46 4648 2325498 1.0
3 27 30 2982 1489870 0.9
4 59 19 1932 966034 3.1
5 100 17 1730 865182 5.8
现在我需要了解的内容如下：
- 这些指标中的哪一个是吞吐量，即每秒插入的记录数？是Row_rate、Op_rate还是Partition_rate？如果是Row_rate，我可以在这里安全地得出结论，我每秒可以插入近100万条记录吗？对这种情况下Op_rate和Partition_rate的含义有什么想法吗
- 为什么每次运行的Total_ops变化如此之大？线程的数量与这种变化有什么关系吗？关于我的卡桑德拉设置的稳定性，我能在这里得出什么结论
- 如何在此处确定每个线程的批量大小？在我的例子中，批量大小是50000吗
提前谢谢。
Row Rate是已插入数据库的CQL行数。对于您的表，CQL行是一个类似于(ID uuid, Time timestamp, Value double, Date timestamp)的元组。
PartitionRate是C*必须构建的分区数。分区是在Cassandra中保存和排序数据的数据结构，具有相同分区键的数据最终位于同一节点上。此分区速率等于在时间窗口中插入的分区密钥中的唯一值的数目。对于您的表，这将是(ID,Date) 的唯一值
Op Rate是必须执行的实际CQL操作数。根据您的设置，它正在运行未标记的批次来插入数据。每个插入包含大约100个分区（ID和日期的唯一组合），这就是OP速率*100~=分区速率的原因
总OP应包括所有操作，读取和写入。因此，如果您有任何读取操作，这些操作也将包括在内。
我建议更改您的批量大小以匹配您的工作负载，或者根据您的实际数据库使用情况将其保持在1。这应该提供一个更现实的场景。同样重要的是，要真正了解系统的功能，运行的时间要比总共100次操作长得多。当数据集的大小增加到超过机器中RAM的数量时，一些最大的困难就会出现。