我们有一个frozen UDT，其中~2000字段是表中的列之一，我们使用这个表来实现只添加写入，这样数据是可审计的，而不是被覆盖的。
当UDT中只有1个字段（共2000个）被填充时，我们看到写入性能下降。
试图理解使用稀疏填充的冻结UDT的性能含义。UDT serialized/deserialized内部如何？任何有关此问题的文档都将受到高度赞赏。
我们试图从cass会话中收集一些指标，但无法获得太多信息。
编辑：将C++ cassandra驱动程序与Prepared Statements一起用于写入
cassandra 版本：3.11.6
数据模型：
CREATE TYPE udt_xyx {
field1 bigint,
field2 ..
..
..
field2000
}
CREATE TABLE table_xyz(
key_1 text,
txn_id int,
fields frozen<udt_xyx>,
PRIMARY KEY ((key_1), txn_id)
)工作流程：
1.请求来自调用方，用于为给定的key_1写入n字段（来自2000）。
1.我们为请求分配一个唯一的txn_id（transaction_id）。
1.然后，我们创建一个UDT对象，该对象具有2000字段，但只填充这些字段中的n，并将其持久化在表中。
1.对于具有不同（或相同）字段的相同key_1的新请求，将被分配一个新的txn_id，并作为新记录写入表中。
这样我们就不会更新任何当前写入的UDT，而是总是在表中创建一个新记录（与新的txn_id相关联）。
当UDT的填充稀疏时，我们会遇到写入性能下降的问题。
- 编辑：在进行了一些分析之后，我们将速度缓慢的原因缩小到以下几点：**https：//www.example.comgithub.com/datastax/cpp-driver/blob/master/src/data_type.hpp#L352-L380
基本上，每次绑定UDT时，"check"方法都会运行，并比较UDT中每个字段的字符串名称。
因为我们有大约2000个字段，并且我们执行了超过100，000次绑定，所以我们执行了大约1亿次字符串比较
1条答案
按热度按时间ars1skjm1#
您在这里度量的是什么性能？比较使用非UDT列向表中插入数据与同时使用非UDT列和UDT类型列插入数据的性能？
类型为 frozen 集合（集合、Map或列表）或UDT的列只能将其值作为一个整体替换。换句话说，我们不能像在非frozen集合类型中那样添加、更新或删除集合中的单个元素。因此，frozen关键字可能很有用，例如，当我们希望保护集合不受单值更新时。
例如，在以下片段的情况下，
嵌套在列表中的UDT被冻结，因此当查询表时将读取整个列表。
由于您没有提供更新冻结集合的“方式”，因此很难判断为什么会出现性能问题。
勘探参考资料：
本质上，您将无法对冻结的类型执行 append-only 操作，因为您必须始终对任何upsert执行先读后写操作。