Wprowadzenie do modelowania danych Cassandra
Aby przeciwdziałać olbrzymiej ilości informacji, pojawiły się nowe technologie zarządzania danymi. Techniki te różnią się od tradycyjnych podejść do relacyjnych baz danych. Są one łącznie nazywane NoSQL. Cassandra jest jedną z powszechnie znanych baz danych NoSQL. Inne popularne produkty baz danych NoSQL to MongoDB, Riak, Redis, Neo4j itp. W tym temacie dowiemy się o modelowaniu danych Cassandra.
Te bazy danych NoSQL pokonują niedociągnięcia odkryte przez relacyjną bazę danych, wprowadzając ogromny wolumen, który zawiera uporządkowane, częściowo zorganizowane i nieustrukturyzowane informacje. Skalowalność i wydajność aplikacji internetowych, niższy koszt i wsparcie dla zwinnego tworzenia oprogramowania to tylko niektóre z jego zalet. Cassandra jest działającą platformą typu open source w Apache Software Foundation, w związku z czym jest również znana jako Apache Cassandra. Cassandra może nadzorować ogromną liczbę zorganizowanych, częściowo zorganizowanych i nieuporządkowanych danych w dużym rozproszonym klastrze w wielu ośrodkach. Zapewnia wysoką skalowalność, wysoką wydajność i obsługuje elastyczny model.
Modelowanie danych to zrozumienie przepływu i struktury, które należy wykorzystać do opracowania oprogramowania. Określa główne obiekty, ich cechy i relacje z innymi obiektami. Jest to często pierwszy krok i najważniejszy krok w tworzeniu dowolnego oprogramowania. Podobnie jak projekt dla architekta, model danych jest dla programisty. Pomaga to nie tylko analizować strukturę, ale także pozwala przewidywać wszelkie trudności funkcjonalne lub techniczne, które mogą wystąpić później.
Tradycyjny przepływ modelowania danych rozpoczyna się od koncepcyjnego modelowania danych. Ten konceptualny model danych jest następnie mapowany na relacyjny model danych, który ostatecznie tworzy schemat relacyjnej bazy danych. W tym procesie podstawową rzeczą jest sortowanie danych, które odbywa się na podstawie korelacji poprzez jej zrozumienie i zapytanie.
Modelowanie danych w Cassandrze różni się od modelowania danych w relacyjnej bazie danych. Relacyjne modelowanie danych opiera się wyłącznie na koncepcyjnym modelu danych. Który używa SQL do pobierania i wykonywania działań. Cassandra używa CQL (Cassandra Query Language) o składni podobnej do SQL. Modelowanie danych w Cassandrze rozpoczyna się od uporządkowania danych i zrozumienia ich związku z obiektami. Tutaj przestrzeń klawiszy jest analogiczna do bazy danych zawierającej różne rekordy i tabele. Klaster może mieć wiele obszarów kluczy. Różne węzły łączą się, aby utworzyć jeden klaster. Na poziomie przestrzeni kluczowej możemy zdefiniować atrybuty, takie jak współczynnik replikacji.
Model stołu
Rozumienie tabeli w Cassandrze jest całkowicie odmienne od istniejącego pojęcia. Tabelę CQL można uznać za grupę partycji zwaną rodziną kolumn, która zawiera wiersze o tej samej strukturze. Każda partycja zawiera unikalny klucz partycji, a każdy wiersz zawiera opcjonalny pojedynczy klucz klastra. Połączenie partycji i klucza klastra nazywa się kluczem podstawowym, który służy do identyfikacji wiersza w tabeli. Tabela z kluczem klastra będzie miała partycje wielorzędowe, natomiast tabela bez klucza klastrowego będzie miała tylko partycję jednorzędową.
Model zapytania
Przepływ Casandra rozpoczyna się od koncepcyjnego modelu danych wraz z przepływem pracy aplikacji, który jest podawany jako dane wejściowe w celu uzyskania logicznego modelu danych i wreszcie uzyskania fizycznego modelu danych.
Zapytania użytkowników są definiowane w przepływie pracy aplikacji. Koncepcyjne modelowanie danych służy do uchwycenia relacji między różnymi podmiotami i ich atrybutami. Stąd nazwa modelu ER.
Logiczne modelowanie danych
Podstawą metodologii modelowania danych Cassandra jest logiczne modelowanie danych. Koncepcyjny model danych jest mapowany na logiczny model danych na podstawie zapytań zdefiniowanych w przepływie pracy aplikacji. To oparte na zapytaniach koncepcyjne mapowanie logiczne jest zdefiniowane przez zasady modelowania danych, reguły mapowania i wzorce mapowania.
Zasady modelowania danych
Poniższe cztery zasady stanowią podstawę do mapowania modeli danych koncepcyjnych na logiczne.
- Poznaj swoje dane: Aby poprawnie uporządkować dane, byty, atrybuty i ich relacje muszą być dobrze znane w celu opracowania koncepcyjnego modelu danych.
- Poznaj swoje zapytania: Aby efektywnie organizować dane, używane są zapytania. Najlepszą opcją do wykonania jest partycja na zapytanie.
- Zagnieżdżanie danych: Aby uporządkować wiele jednostek tego samego typu razem zgodnie ze znanym kryterium, używane jest zagnieżdżanie danych. Służy do pobierania wielu jednostek z jednej partycji.
- Duplikacja danych: Zawsze lepiej jest duplikować dane w przypadku połączeń w Cassandra, ponieważ pomaga to skutecznie obsługiwać różne zapytania dotyczące tych samych danych.
W oparciu o zasady modelowania danych zdefiniowane są reguły mapowania w celu przeprowadzenia przejścia od koncepcyjnego modelu danych do logicznego modelu danych
Reguły mapowania:
- Encje i relacje: typy encji i relacji są mapowane na tabele, natomiast encje i relacje mapowane na wiersze tabeli.
- Atrybuty wyszukiwania równości : Atrybuty wyszukiwania równości są używane w kolumnach zawierających klucz podstawowy, aby uczestniczyć w wyszukiwaniu równości.
- Atrybuty wyszukiwania nierówności : Atrybuty wyszukiwania nierówności są również używane w kolumnach zawierających klucz podstawowy do tworzenia różnych wyników wyszukiwania.
- Atrybut zamawiania: Atrybut zamawiania służy do grupowania danych według określonej kolejności
- Kluczowy atrybut: ta cecha pomaga zidentyfikować unikalne rzędy
W oparciu o powyższe reguły mapowania projektujemy wzorce mapowania, które służą jako podstawa do automatyzacji projektu bazy danych. Za pomocą podanego zapytania i modelu danych koncepcyjnych każdy wzorzec określa ostateczny zarys projektu schematu.
Model fizyczny
Po wdrożeniu modelu logicznego opracowanie modelu fizycznego jest stosunkowo łatwe. Fizyczny model danych reprezentuje dane w bazie danych. Po przypisaniu typów danych szacuje się rozmiar partycji i przeprowadza się testy w celu analizy modelu w celu lepszej optymalizacji.
Podsumowując, możemy powiedzieć, że gdy mamy do dyspozycji ogromną ilość i różnorodność danych do analizy i przetwarzania. Konieczne jest wybranie podejścia, które może skutecznie wyodrębnić dane do analizy. Cassandra dzięki wysokiej skalowalności i zdolności do przechowywania ogromnych danych oferuje szybkie wyszukiwanie informacji w celu projektowania modeli danych dla złożonych struktur. Modelowanie danych Cassandra i całą jej funkcjonalność można objąć na następujące sposoby. Tutaj tworzymy oparty na zapytaniach projekt danych koncepcyjnych, a przy pomocy przedstawionych reguł mapowania i wzorców mapowania umożliwia przejście z modelu koncepcyjnego do modelu logicznego. Następnie opisujemy model fizyczny, aby uzyskać całkowicie unikalny obraz mentalny projektu.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po modelowaniu danych Cassandra. Tutaj omawiamy Model tabeli, Model zapytania, Modelowanie danych logicznych i Zasady modelowania danych. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Modele danych w DBMS
- Co to jest modelowanie danych?
- Modelowanie hurtowni danych
- Pytania do analityki danych
- Top 6 rodzajów połączeń w MySQL z przykładami