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了解查询需求：在设计数据模型之前，首先要充分了解系统中需要支持的查询需求。这有助于确定哪些数据需要如何组织以支持这些查询。
使用分区键：在 Cassandra 中，数据是按分区键进行分布的。选择合适的分区键非常重要，因为它会影响数据的分布和查询性能。通常情况下，应该选择具有高基数的字段作为分区键，以确保数据在集群中均匀分布。
考虑复合分区键：有时候，单个字段可能无法满足所有查询需求。在这种情况下，可以考虑使用复合分区键，将多个字段组合起来作为分区键。
使用集合和用户定义类型：Cassandra 支持集合和用户定义类型，可以用来存储复杂的数据结构。但是要谨慎使用，因为集合和用户定义类型可能会导致性能问题。
避免超大分区：在 Cassandra 中，超大分区可能会导致性能问题。要避免在单个分区中存储过多的数据，可以考虑使用时间范围查询、分片等方法来减小分区大小。
考虑使用冗余数据：在一些情况下，为了提高查询性能，可以考虑在多个表中存储相同的数据。这样可以避免跨分区查询，提高查询性能。
定期维护数据：定期清理无用数据、修复数据分布不均匀的问题，可以保持数据模型的性能。
通过遵循这些最佳实践，您可以设计出高效、性能良好的数据模型，提高 Cassandra 系统的性能和可扩展性。
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