Introducere în modelarea datelor Cassandra
Pentru a contracara o cantitate colosală de informații, au apărut noi tehnologii de gestionare a datelor. Aceste tehnici sunt diferite de abordările tradiționale de baze de date relaționale. Acestea sunt denumite colectiv NoSQL. Cassandra este una dintre bazele de date NoSQL pe scară largă. Alte produse populare de baze de date NoSQL includ MongoDB, Riak, Redis, Neo4j, etc. În acest subiect, vom învăța despre modelarea datelor Cassandra.
Aceste baze de date NoSQL înfrâng deficiențele descoperite de baza de date relațională prin încorporarea unui volum enorm care conține informații organizate, semi-organizate și nestructurate. Scalabilitatea și performanța pentru aplicațiile web, costurile mai mici și suportul pentru dezvoltarea de software agil sunt câteva dintre avantajele sale. Cassandra este o platformă open-source funcțională în Apache Software Foundation și, prin urmare, este cunoscută și ca Apache Cassandra. Cassandra poate supraveghea un volum imens de date organizate, semiorganizate și nestructurate într-un grup mare distribuit în mai multe centre. Oferă scalabilitate ridicată, performanțe ridicate și suportă un model flexibil.
Modelarea datelor este o înțelegere a fluxului și a structurii care trebuie utilizate pentru a dezvolta software-ul. Identifică obiectele principale, caracteristicile lor și relația cu alte obiecte. Acesta este adesea primul pas și cel mai esențial pas în crearea oricărui software. La fel ca modul în care este conceput modelul pentru un arhitect, un model de date este pentru un dezvoltator de software. Acest lucru nu numai că ajută la analiza structurii, dar vă permite să anticipați orice dificultăți funcționale sau tehnice care se pot întâmpla ulterior.
Fluxul tradițional de modelare a datelor începe cu modelarea conceptuală a datelor. Acest model de date conceptuale este apoi mapat la un model de date relaționale care produce în sfârșit o schemă de baze de date relaționale. În acest proces, principalul lucru este sortarea datelor care se face pe baza corelației prin înțelegerea și interogarea acesteia.
Modelarea datelor în Cassandra diferă de modelarea datelor din baza de date relațională. Modelarea relațională a datelor se bazează numai pe modelul de date conceptuale. Care utilizează SQL pentru a prelua și efectua acțiuni. Cassandra folosește CQL (Cassandra Query Language) având SQL ca sintaxa. Modelarea datelor în Cassandra începe prin organizarea datelor și prin înțelegerea relației lor cu obiectele sale. Aici, spațiul cheie este analog cu o bază de date care conține diferite înregistrări și tabele. Un cluster poate avea mai multe spații cheie. Diferite noduri se conectează pentru a crea un singur cluster. La nivel de spațiu cheie, putem defini atribute precum factorul de replicare.
Model de tabel
Înțelegerea unui tabel în Cassandra este complet diferită de o noțiune existentă. Un tabel CQL poate fi considerat ca un grup de partiții numit familie de coloane care conține rânduri cu aceeași structură. Fiecare partiție deține o cheie de partiție unică și fiecare rând conține o cheie de cluster singular opțională. Combinația de partiție și o cheie de cluster se numește cheie primară care este utilizată pentru a identifica un rând în tabel. Un tabel cu o cheie de cluster va avea partiții cu mai multe rânduri, în timp ce o tabelă fără nicio cheie grupată va avea doar o partiție de rând.
Model de interogare
Fluxul Casandra pornește de la un model de date conceptual împreună cu fluxul de lucru al aplicației care este dat ca intrări pentru a obține modelul de date logice și, în sfârșit, pentru a obține modelul de date fizice.
Interogările utilizatorilor sunt definite în fluxul de lucru al aplicației. Modelarea conceptuală a datelor este utilizată pentru a surprinde relația dintre diferite entități și atributele acestora. De aici numele modelului ER.
Modelare logică a datelor
Nucleul metodologiei de modelare a datelor Cassandra este modelarea logică a datelor. Un model de date conceptual este mapat la un model de date logice bazat pe interogări definite într-un flux de lucru al aplicației. Acest concept conceput de mapare logică este definit prin principii de modelare a datelor, reguli de mapare și modele de mapare.
Principii de modelare a datelor
Următoarele patru principii oferă o bază pentru cartografierea modelelor conceptuale cu datele logice.
- Cunoașteți datele dvs.: Pentru a organiza corect datele, entitățile, atributele și relațiile lor trebuie cunoscute pentru a dezvolta un model de date conceptuale.
- Cunoașteți-vă întrebările: pentru organizarea eficientă a datelor, se utilizează interogări. Cea mai bună opțiune care trebuie executată este partiția pe interogare.
- Cuibărituri de date: Pentru a organiza mai multe entități de același tip împreună pe un criteriu cunoscut, se folosește cuibărirea datelor. Este utilizat pentru a prelua mai multe entități dintr-o singură partiție.
- Duplicarea datelor: este întotdeauna mai bine să aveți duplicare de date peste uniri în Cassandra, deoarece ajută eficient să susțină interogări diferite asupra acelorași date.
Pe baza principiilor de modelare a datelor, regulile de mapare sunt definite pentru a efectua trecerea de la un model de date conceptual la un model de date logice
Reguli de mapare:
- Entități și relații: tipurile de entități și relații se asortează la tabele, în timp ce entitățile și relațiile se asortează la rândurile tabelelor.
- Atribute de căutare a egalității : Atributele de căutare a egalității sunt utilizate la coloanele care conțin cheia principală pentru a participa la căutarea egalității.
- Atribute de căutare a inegalității : atributele de căutare a inegalității sunt de asemenea utilizate în coloanele care conțin cheia principală pentru a produce rezultate de căutare diferite.
- Atribuirea comenzii: Atributul de comandă este folosit pentru a grupa după date într-o ordine specifică
- Atribut cheie: Această caracteristică ajută la identificarea rândurilor unice
Pe baza regulilor de mapare de mai sus, proiectăm modele de mapare care servesc drept bază pentru automatizarea proiectării bazei de date. Prin interogarea dată și modelul de date conceptuale, fiecare model definește conturul final al designului schemelor.
Modelul fizic
Odată ce modelul logic este în vigoare, dezvoltarea unui model fizic este relativ ușor. Un model de date fizice reprezintă datele din baza de date. După atribuirea tipurilor de date, dimensiunea partiției este estimată și se efectuează testarea pentru a analiza modelul pentru o optimizare mai bună.
În concluzie, putem spune că atunci când există un volum uriaș și o varietate mare de date disponibile pentru a fi analizate și prelucrate. Este necesar să alegeți o abordare care să poată extrage eficient datele care urmează să fie analizate. Cassandra, cu scalabilitatea ridicată și capacitatea de a stoca date masive, oferă o recuperare rapidă a informațiilor pentru a proiecta modele de date pentru structuri complexe. Modelarea Cassandra și toate funcționalitățile sale pot fi cuprinse în următoarele moduri. Aici, creăm un design de date conceptuale bazat pe interogare și cu ajutorul regulilor de mapare conturate și a modelelor de mapare permite trecerea de la modelul conceptual la modelul logic. Vom descrie apoi un model fizic pentru a obține o imagine mentală unică complet a designului.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru modelarea datelor Cassandra. Aici discutăm Principiile modelului tabelului, modelului de interogare, modelării logice a datelor și modelării datelor. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Modele de date în SGBD
- Ce este modelarea datelor?
- Modelarea depozitului de date
- Întrebări de interviu pentru date Analytics
- Top 6 tipuri de uniri în MySQL cu exemple