实现这一点的最简单方法是通过\u post创建类似于\u的表：

CREATE TABLE likes_by_post (
    post_id text,
    user_id text,
    PRIMARY KEY (post_id, user_id)
);

此表允许您获取所有喜欢某个帖子的用户：

SELECT * FROM likes_by_post WHERE post_id='post_1';

查看用户喜欢的帖子：

SELECT * FROM likes_by_post WHERE post_id='post_1' AND user_id='user_1';

但是这种方法也有缺点-如果您希望每个帖子有很多用户喜欢的内容（数百万或数十亿），那么这个表将有太大的分区，这将导致性能低下，并且无法存储每个帖子这么多喜欢的内容。cassandra对每个分区键有20亿行的限制。
在这种情况下，您可以通过使用复合主键（这种方法通常称为一致哈希）将关于一篇文章的赞的信息传播到多个分区：

CREATE TABLE likes_buckets_by_post (
    post_id text,
    bucket_id int,
    user_id text,
    PRIMARY KEY (( post_id, bucket_id ), user_id)
);

哪里 bucket_id 是一个合成字段，负责为同一个post的不同用户生成不同的分区密钥。 bucked_id 应该是基于 user_id 现场。一致性哈希提供了基于指定用户id在指定范围内生成一些数字的能力（例如guava java库提供了一致性哈希函数）
在将数据插入到 likes_buckets_by_post 需要计算的表 bucket_id 通过使用一致的哈希函数和指定数量的bucket：

var bucket = consistentHash(user_id, N)

其中n是bucket的总数，这个数字将取决于您的条件：您有多少cassandra节点，每个post您期望有多少个like，这个数字越大，用于存储的分区就越多。
请注意，如果你需要为一篇文章请求所有like，你将不得不执行n个请求，但对于你的情况，只需要一个请求就可以为一篇文章检查单个用户like。

INSERT INTO likes_buckets_by_post (post_id, bucket_id, user_id) VALUES ('post_1', bucket, 'user_1' );

在选择数据之前，还需要使用与insert相同的参数计算哈希：

var bucket = consistentHash(user_id, N)

然后你可以检查一个用户，比如post：

SELECT * FROM likes_buckets_by_post WHERE post_id='post_1' AND bucket_id=bucket AND user_id='user_1';