请帮帮我，
我是Cassandra世界的新手，所以我需要一些建议。
我正在尝试为cassandra DB创建数据模型。
在我的项目中
-可以互相关注的用户，
-与许多主题相关的文章。
每个用户可以遵循许多主题。
因此，目标是制作用户将获得的聚合提要:
他关注的所有主题的文章+
他关注的所有朋友的文章+
自我文章。
我搜索了大约相同的任务，并找到了twissandra示例项目。
如我在该示例中所理解的，我们仅在时间轴中存储推文的ID，并且当我们需要获取时间轴时，我们获取推文的ID，然后在单独的非阻塞请求中通过ID来获取每个推文。收集所有推文后，我们会将推文列表返回给用户。
所以我的问题是:有效吗？
向DB发出〜41个请求以获取一页推文？
第二个问题是关于追随者。
当某人创建推文时，我们会吸引他的所有关注者，并将推文ID放入他们的时间表，
但是如果用户有数千个关注者该怎么办？
这意味着仅创建一条推文，我们应该将(1 + followers_count)次写入DB？
最佳答案
twissandra更像是一个玩具例子。它适用于某些工作负载，但可能需要更多的工作量才能对数据进行更多分区(分解大行)。
从本质上讲，虽然是的，但是它相当有效-可以通过在时间轴中包含内容来做到这一点，但是要视需求而定，这可能不是一个好主意(如果需要删除/编辑)。写入应该是非发行的，如果您有足够的系统，则20k写入/秒/节点是合理的。
如果我正确地理解了您的用例，那么您可能会喜欢twissandra这样的模式，但是一定要在预期的工作负载下对其进行测试。请记住，一定程度上一切都会变得更加复杂(即，如果您期望数以百万计的文章，则需要进一步的划分，请参见https://academy.datastax.com/demos/getting-started-time-series-data-modeling)。