标签：ble over 结构 height pos started 关系 nbsp row
CREATE TABLE temperature (
weatherstation_id text,
event_time timestamp,
temperature text,
PRIMARY KEY (weatherstation_id,event_time));
在插入了下面这些数据之后，他内部究竟是怎么存储的？
INSERT INTO temperature(weatherstation_id,event_time,temperature) VALUES (‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:01:00‘,‘72F‘);
INSERT INTO temperature(weatherstation_id,event_time,temperature) VALUES (‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:02:00‘,‘73F‘);
INSERT INTO temperature(weatherstation_id,event_time,temperature) VALUES (‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:03:00‘,‘73F‘);
INSERT INTO temperature(weatherstation_id,event_time,temperature) VALUES (‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:04:00‘,‘74F‘);
如果按照传统的关系数据库的逻辑，那么在数据库中就存在如下行：
weatherstation_id, event_time, temprature
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:01:00‘,‘72F‘
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:02:00‘,‘73F‘
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:03:00‘,‘73F‘
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:04:00‘,‘74F‘
假如在数据库中真的也是这么存储的，那就和关系数据库一样了，那我继续使用Postgresql就可以了，还来瞎折腾干什么。
但是我真心希望文章
getting-started-time-series-data-modeling所介绍的例子是正确的，我希望数据确实是按照下面这种方式来存储的，也就是同一个温度气象站的所有温度数据全都存储在同一行，row key就是weatherStationId。那么我就想要弄清楚上面这个
temperature 表明明只定义了weatherstation_id, event_time, temperature三列，并且weatherstation_id, event_time作为primary key，为什么到存储的时候，event_time的值就变为列名了？这里究竟是一种什么样的转换规则。然后，还有在很多地方出现的这张图中，这个 row key1究竟是哪个字段，他和primary key之间有什么关系?
一、几个基本概念
1) Primary Key;
2) Partition Key;
3) Compound Primary key;
4) Composit Partition key;
5) Clustering Key;
6) Row Key;
首先给个公式,
Primary Key = Partition Key + [Clustering Key]
Row Key=PartitionKey
这里的意思就是，Primary Key是有Partition Key 和 Clustering key组成的，其中 Clustering key是可选的。
Primary key， Partition key, clustering key都可以由多个字段组成，其中Partition key如果要由多个字段组成，要用小括号括起来。
Row Key就是PartitionKey，也就是一行的唯一标识。
下面来给几个例子。
例子1：
CREATE TABLE users (
user_name varchar PRIMARY KEY,
password varchar,
gender varchar,
session_token varchar,
state varchar,
birth_year bigint
);
在这例子中：
Primary key = user_name
Partition key = user_name
Clustering key = null
RowKey=user_name;
例子2：
CREATE TABLE emp (
empID int,
deptID int,
first_name varchar,
last_name varchar,
PRIMARY KEY (empID, deptID)
);
Primary Key=empId, deptId;
Partition key=empId
Clustering Key=deptId
rowKey=empId
此时的Primary key 就叫做 Compound Primary Key
例子3：
CREATE TABLE Cats (
block_id uuid,
breed text,
color text,
short_hair boolean,
PRIMARY KEY ((block_id, breed), color, short_hair)
);
Primary Key = (block_id, breed), color, short_hair
PartitionKey=block_id, breed
ClusteringKey=color, short_hair
rowKey=blockId, breed
此时的Primary key 就叫做 Compound Primary Key
此时的PartitionKey就叫做Composit Partition Key
二、Cassandra的表schema与内部存储结构的转换关系
（1）例子1：
CreateTable employees(
name text PRIMARY KEY,
age int,
role text
);
加上往该表中插入如下几条数据
此时，他在Cassandra内部实际上是这么存储的
可以看到，PartitionKey对应的name的值被作为row key
然后每一行有2列，每一列都包含列名和值，这个看起来和关系数据库区别不大，他相对于关系数据库其实存在数据冗余，就是每一行都单独存储了列名，而不是像关系数据库一样，有一个统一的列名。
（2） 例子2
CreateTable employees(
company text,
name text,
age int,
role text,
PRIMARY KEY(company, name)
);
往表内插入了如下数据
此时，在Cassandra内部实际上是这么存的
简单说明下
company 是row key，上面的数据中company只有OSC和RKG两个值，那就是有两个row key，所以在数据库中就有2行。
name是clustering key, 此时就相当于是clusteringkey的值和primary key的每一列一起组成一个组合列名，比如OSC，eric行就组成了eric:age, eric:role两列。而OSC， john行就组成了john:age, john:role两列。
（3）例子3
CreateTable example(
A text,
B text,
C text,
D text,
E text,
F text,
PrimaryKey((A,B),C,D)
)
往表中插入如下数据
此时在Cassandra内部是这么存的，这次不一样的就是，
PartitionKey是CompositPartitionKey，这就导致rowkey是一个组合键，比如下面的a:b, a:n, s:t
并且ClusteringKey也是由多列组成的，这样在和非Primary key的列拼接列名的时候，就要加上两个字段，比如下面的c:d:E, c:d:F
三、开篇的那个time series类型数据例子的存储结构
套用上一节的模式，开篇那个表在插入如下数据之后
weatherstation_id, event_time, temprature
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:01:00‘,‘72F‘
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:02:00‘,‘73F‘
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:03:00‘,‘73F‘
‘1234ABCD‘,‘2013-04-03 07:04:00‘,‘74F‘
在Cassandra的存储结构是这样的。
所有在同一个row key中的数据，在硬盘中就是连续存储的。
参考资料：
Cassandra存储time series类型数据时的内部数据结构？
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原文地址：http://www.cnblogs.com/strinkbug/p/6653901.html
