理解缓存键、索引、分区和关联W.R.T读写
我是Apache Ignite的新手，来自数据仓库背景。因此，如果我试图通过DBMS行话与Ignite相关，请原谅。我已经通过论坛，但我仍然不清楚一些基本知识。
我也希望我稍后发布的场景的具体答案。
3.）如果我在缓存上创建了一个索引，那么它在默认情况下是否也成为分区/关联键？在这种情况下，分区与索引有何不同？
SCNEARIO描述
我希望使用loadCache（）将数据从持久层加载到分段缓存（假设~2B)中。缓存驻留在4节点群集上。a.）如何加载数据，使每个节点只能处理0.5B记录？是通过使用分区缓存模式和定义一个关联键？
然后，我希望以事务性原子性模式从临时缓存中读取事务，查找目标缓存并执行一些操作。
b.）当我在目标缓存上进行查找时，我如何确保查找只发生在数据所在的节点上，而不是在目标缓存所在的所有节点上进行查找？是否使用AffinityKeyMapper API？如果是，如何进行？
c.）假设我想在关联键列以外的键上进行查找，在查找列上创建索引能帮助吗？在这种情况下，我最终会扫描所有节点吗？
共有1个答案
在Apache Ignite用户论坛上可以找到答案:http://apache-ignite-users.70518.x6.nabble.com/reditablement-cache-key-indexes-partition-and-affinity-td11212.html
- Ignite使用AffinityFunction[1]进行数据分发。AF实现了两个映射:key->partition和partition->node。分区映射肯定是到分区的映射条目。它不需要备份，而是在分区上进行数据配置\分发。通常，entry key（实际上是hashcode）用于计算entry所属的分区。但是您可以使用AffinityKey[2]，它将被用来管理数据搭配。另请参见'org.apache.ignite.cache.affinity.affinityKey'javadoc.
分区->节点映射确定分区的主节点和备份节点。它不需要数据配置，而是在节点之间进行备份和分区分配
如果使用备份，相同的数据可能驻留在多个节点上。AffinityKey应该是entry key的一部分，如果配置了AffinityKey映射，那么将使用AffinityKey代替entry->分区映射的entry key，AffinityKey将被传递给AffinityFunction。
索引总是与数据驻留在同一个节点上。
a.要实现这一点，您应该实现CacheStore.LoadCache方法来为某些分区加载数据。例如。可以为数据库中的每一行存储partitionID。但是，如果您更改了AF或分区号，您也应该为数据库中的条目更新partitionID。
C.我听不懂这个问题。你能澄清一下它是否仍然是真的吗？
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