Вторичные индексы коллекции MAP в Cassandra

Опубликовано: 28 Августа, 2022

В этой статье мы обсудим обзор вторичных индексов в коллекции MAP в Cassandra, а затем выполним упражнение и посмотрим, как оно работает на самом деле, а затем, наконец, придем к выводу о важности вторичных индексов в коллекции MAP. Давайте обсудим это один за другим.

Предварительное условие –

  • Концепция индексации в Apache Cassandra
  • Тип данных коллекции в Apache Cassandra

Обзор :
Создание вторичных индексов в коллекции MAP в Cassandra очень полезно. Итак, здесь вы увидите реальный вариант использования создания индекса для коллекции, потому что это делает поиск и запрос данных очень эффективным и быстрым. Поэтому, если вы хотите выполнять поиск по ключевому слову, то при поиске и запросе данных вы можете использовать ключевые слова CONTAINS KEY для определенного ключевого слова в типе данных коллекции MAP. В данных коллекции MAP будут храниться пары ключ-значение, и мы будем использовать KEY для поиска данных. Давайте поймем всю концепцию с помощью примеров.

Синтаксис:
Здесь вы увидите синтаксическую часть того, как создать индекс для коллекции. Вы можете использовать приведенную ниже команду следующим образом.

CREATE INDEX ON <table_name>(KEYS<map_column>)

Здесь вы увидите синтаксис части предложения WHERE, где вы будете использовать ключевое слово CONTAINS для поиска определенного значения в коллекции MAP.

WHERE <map_column> CONTAINS KEY <key>

Пример :
Предположим, что у вас есть существующее пространство ключей, а именно cluster1, а затем сначала мы создадим таблицу user_data с помощью команды CQL следующим образом.

Шаг 1: Создание таблицы -user_data –

use cluster1;
create table user_data
           (
           user_id varchar,
           user_first_name varchar,
           user_last_name varchar,
           company varchar,
           user_tags map<varchar,varchar>,
           primary key(user_id)
           );

Шаг 2: Создание индекса для user_tags —

CREATE INDEX ON user_data (KEYS(user_tags))

Шаг 3: Вставка данных –

insert into user_data(user_id, user_first_name, user_last_name, company, user_tags)
values("Ashish01","Ashish","Rana","abc",{"GFG":"Geeks for Geeks","HTML":"HyperText Markup Language"});

insert into user_data(user_id, user_first_name, user_last_name, company, user_tags)
values("Ashish02","Ayush","NA","abc",{"GFG":"Geeks for Geeks","IDK":"I Do not Know"});

insert into user_data(user_id, user_first_name, user_last_name, company, user_tags)  
values("Ashish03","Ayushi","NA","abc",{"FYI":"For Your Information","IDK":"I Do not Know"});

Шаг 4: Проверка и чтение данных –

select * from user_data;

Шаг 5: Выход –

ID пользователя Компания user_first_name user_last_name user_tags
Ашиш03 азбука Аюши нет данных {'FYI': 'Для вашего сведения', 'IDK': 'Не знаю'}
Ашиш02 азбука Аюш нет данных {'GFG': "Гики для гиков", "IDK": "Не знаю"}
Ашиш01 азбука Ашиш Рана {'GFG': «Гики для гиков», «HTML»: «Язык гипертекстовой разметки»}

Шаг 6: Поиск по определенному ключевому слову –

select * from user_data where user_tags CONTAINS KEY "GFG";

Шаг 7: Выход –

ID пользователя Компания user_first_name user_last_name user_tags
Ашиш02 азбука Аюш нет данных {' GFG ': "Гики для гиков", "ИДК": "Не знаю"}
Ашиш01 азбука Ашиш Рана {' GFG ': "Гики для гиков", "HTML": "Язык гипертекстовой разметки"}