La base de données Apache Cassandra est une solution robuste pour la gestion de données massives, distribuées et scalables.

Une des particularités de Cassandra est sa gestion des écritures et des lectures via des fichiers SSTables (Sorted String Tables), stockés sur disque.

Pour maintenir ces fichiers organisés et garantir des performances optimales, Cassandra utilise des stratégies de compaction.

Dans cet article, nous explorerons comment choisir une stratégie de compaction adaptée à vos besoins, ainsi que les critères à prendre en compte lors de cette décision.

1. Comprendre les bases de la compaction dans Cassandra

La compaction est le processus par lequel Cassandra combine plusieurs SSTables en une seule, tout en supprimant les données obsolètes ou dupliquées.

Cela améliore les performances en lecture et réduit la consommation d’espace disque.

Pourquoi la compaction est-elle importante ?

• • Optimisation des lectures : Réduction du nombre de SSTables à analyser lors des requêtes.
  • Suppression des données obsolètes : Élimination des tombstones (indicateurs de suppression) et des fragments inutiles.
  • Réduction de la fragmentation : Consolidation des données pour un accès plus rapide.

2. Les différentes stratégies de compaction

a) SizeTieredCompactionStrategy (STCS)

• Description : La stratégie par défaut dans Cassandra. Elle regroupe les SSTables de taille similaire en une seule.
• Avantages :
  • Simple à configurer et efficace pour des charges de travail principalement en écriture.
  • Adaptée aux cas où les suppressions sont rares.
• Inconvénients :
  • Peut entraîner une surcharge en lecture, car les données supprimées (tombstones) persistent jusqu’à ce qu’une compaction majeure soit effectuée.

b) LeveledCompactionStrategy (LCS)

• Description : Organise les SSTables en niveaux. Chaque niveau contient des SSTables de taille fixe, et les nouvelles SSTables sont progressivement fusionnées avec celles des niveaux supérieurs.
• Avantages :
  • Optimisée pour des charges de travail en lecture intensive.
  • Réduit le nombre de SSTables à analyser lors des lectures.
• Inconvénients :
  • Consomme plus de ressources en écriture, car les compactions sont plus fréquentes.

c) TimeWindowCompactionStrategy (TWCS)

• Description : Conçue pour les charges de travail de séries temporelles. Elle regroupe les SSTables par fenêtres de temps définies.
• Avantages :
  • Idéale pour les données avec une structure temporelle (logs, métriques, etc.).
  • Minimise les conflits entre anciennes et nouvelles données.
• Inconvénients :
  • Nécessite une bonne configuration de la fenêtre temporelle pour éviter des SSTables trop petites ou trop grandes.

3. Critères pour choisir une stratégie de compaction

a) Nature des charges de travail

• Écritures intensives : Privilégiez STCS, car elle est conçue pour gérer un volume élevé d’écritures sans surcharge excessive.
• Lectures intensives : LCS est plus adaptée, car elle réduit le nombre de SSTables nécessaires pour répondre à une requête.
• Séries temporelles : TWCS est idéale pour les applications où les données sont principalement consultées par période.

b) Taille et volume des données

• Si vous manipulez des ensembles de données très volumineux avec une longue durée de vie, LCS ou STCS peuvent convenir.
• Pour des ensembles de données à durée de vie courte (par exemple, données de logs), TWCS peut réduire efficacement la fragmentation.

c) Modèle d’accès aux données

• Requêtes aléatoires : Optez pour LCS afin de limiter la latence.
• Requêtes séquentielles (séries temporelles) : TWCS est mieux adaptée.

d) Contraintes de ressources

• LCS nécessite davantage de CPU et d’I/O pour les compactions fréquentes, tandis que STCS est plus économique.
• Évaluez les capacités de votre infrastructure pour éviter une surcharge.

4. Bonnes pratiques pour configurer la stratégie de compaction

• Analyser les métriques de performance :
  • Surveillez le nombre de SSTables, les tombstones et la latence des lectures pour ajuster votre choix.
• Configurer les paramètres de compaction :
  • Pour TWCS, ajustez la fenêtre de temps en fonction de votre cadence d’écriture.
  • Pour LCS, surveillez la taille des SSTables et limitez le nombre de niveaux si nécessaire.
• Tester avant déploiement :
  • Utilisez un environnement de test pour évaluer l’impact des différentes stratégies sur vos charges de travail spécifiques.
• Équilibrer écriture et lecture :
  • Si vous avez une charge mixte, combinez les stratégies sur différentes tables en fonction de leurs modèles d’utilisation.

Le choix de la bonne stratégie de compaction dans Cassandra dépend fortement de vos charges de travail, du modèle d’accès aux données, et des contraintes de votre infrastructure. Il n’existe pas de solution universelle : une analyse approfondie de vos besoins est essentielle.

En optimisant votre stratégie de compaction, vous maximiserez les performances de Cassandra, tout en réduisant la consommation des ressources. Prenez le temps de surveiller vos métriques et d’ajuster votre configuration pour tirer le meilleur parti de votre base de données.

Si vous avez besoin d’un audit approfondi de votre stratégie de compaction, n’hésitez pas à nous contacter par mail : contact@dbaccompany.com

Nous serons ravis de vous accompagner dans l’optimisation de votre configuration Cassandra.