我有一系列事件在系统中流动（例如披萨订购系统），我想通过时间计算每个事件的某些属性。例如，我可能想看看在过去的5分钟内有多少独特的人订购了意大利辣香肠披萨，或者John Doe在过去一周里订购了多少披萨。
由于事件数量非常多，所以我们使用类似Cassandra或HBase的东西来存储，因为即使计数也无法存储在内存中。此外，由于我们需要跟踪集合成员资格（为了计算订购特定类型披萨的独特人数，例如），它会变得更大。
我们可以存储订单列表，然后查询以进行计数，但这很慢。而且我们大多数时候不关心谁订购了意大利辣香肠披萨，只关心有多少独特的订单被制作，并且在给定的时间窗口内。
例如在Cassandra中存储此信息的最佳方法是什么，以便可以在某些时间间隔内检索该信息？
我最初尝试使用Redis +布隆过滤器，但是存储布隆过滤器位向量将需要事务以避免竞争条件，因此我使用了Redis集合。
然后我意识到整个东西太大了，不能仅仅存在于内存中，因此我决定切换到磁盘支持的存储。但是，与Redis不同，没有本地集合。
我查看了HyperLogLog之类的草图/流算法，但是得出的结论是要保存hyperloglog对象，我需要存储位数组（或pickle对象或其他任何内容）...这是否可以，如果是解决方案，则最佳实践是什么？
我曾经尝试过将每个事件单独保存并带有时间戳，然后按需查询和计数，但这很慢。如果有更好的方法，我正在寻找它。
由于事件数量非常多，所以我们使用类似Cassandra或HBase的东西来存储，因为即使计数也无法存储在内存中。此外，由于我们需要跟踪集合成员资格（为了计算订购特定类型披萨的独特人数，例如），它会变得更大。
我们可以存储订单列表，然后查询以进行计数，但这很慢。而且我们大多数时候不关心谁订购了意大利辣香肠披萨，只关心有多少独特的订单被制作，并且在给定的时间窗口内。
例如在Cassandra中存储此信息的最佳方法是什么，以便可以在某些时间间隔内检索该信息？
我最初尝试使用Redis +布隆过滤器，但是存储布隆过滤器位向量将需要事务以避免竞争条件，因此我使用了Redis集合。
然后我意识到整个东西太大了，不能仅仅存在于内存中，因此我决定切换到磁盘支持的存储。但是，与Redis不同，没有本地集合。
我查看了HyperLogLog之类的草图/流算法，但是得出的结论是要保存hyperloglog对象，我需要存储位数组（或pickle对象或其他任何内容）...这是否可以，如果是解决方案，则最佳实践是什么？
我曾经尝试过将每个事件单独保存并带有时间戳，然后按需查询和计数，但这很慢。如果有更好的方法，我正在寻找它。
示例请求：
- 在过去的10分钟内有多少独特的人订购了意大利辣香肠披萨
- 在过去30分钟内，某个名为John Doe的人订购了多少独特的意大利辣香肠披萨