Введение в моделирование данных Cassandra

Чтобы противостоять колоссальному объему информации, появились новые технологии управления данными. Эти методы отличаются от традиционных подходов к реляционным базам данных. Все вместе они называются NoSQL. Cassandra - одна из широко известных баз данных NoSQL. Другие популярные продукты баз данных NoSQL включают MongoDB, Riak, Redis, Neo4j и т. Д. В этой теме мы собираемся узнать о Cassandra Data Modeling.

Эти базы данных NoSQL устраняют недостатки, обнаруженные реляционной базой данных, объединяя огромный объем, содержащий организованную, полуорганизованную и неструктурированную информацию. Масштабируемость и производительность для веб-приложений, низкая стоимость и поддержка быстрой разработки программного обеспечения - вот некоторые из его преимуществ. Cassandra - это работающая платформа с открытым исходным кодом в Apache Software Foundation, и, следовательно, она также известна как Apache Cassandra. Cassandra может контролировать огромный объем организованных, полуорганизованных и неструктурированных данных в большом распределенном кластере в нескольких центрах. Он обеспечивает высокую масштабируемость, высокую производительность и поддерживает гибкую модель.

Моделирование данных - это понимание потока и структуры, которые необходимо использовать для разработки программного обеспечения. Он определяет основные объекты, их особенности и отношения с другими объектами. Часто это первый шаг и самый важный шаг в создании любого программного обеспечения. Так же, как план проекта для архитектора, модель данных для разработчика программного обеспечения. Это не только помогает проанализировать структуру, но и позволяет предвидеть любые функциональные или технические трудности, которые могут возникнуть позже.

Традиционный процесс моделирования данных начинается с концептуального моделирования данных. Эта концептуальная модель данных затем отображается на реляционную модель данных, которая в конечном итоге создает схему реляционной базы данных. В этом процессе основной задачей является сортировка данных, которая осуществляется на основе корреляции, понимая и запрашивая ее.

Моделирование данных в Cassandra отличается от моделирования данных в реляционной базе данных. Моделирование реляционных данных основано только на концептуальной модели данных. Который использует SQL для извлечения и выполнения действий. Cassandra использует CQL (Cassandra Query Language), имеющий SQL-подобный синтаксис. Моделирование данных в Кассандре начинается с организации данных и понимания их связи с объектами. Здесь пространство ключей аналогично базе данных, содержащей различные записи и таблицы. Кластер может иметь несколько пространств ключей. Различные узлы соединяются, чтобы создать один кластер. На уровне пространства ключей мы можем определить такие атрибуты, как коэффициент репликации.

Настольная модель

Понимание таблицы в Кассандре полностью отличается от существующего представления. Таблицу CQL можно рассматривать как группу разделов, которая называется семейством столбцов и содержит строки с одинаковой структурой. Каждый раздел содержит уникальный ключ раздела, а каждая строка содержит необязательный ключ кластера. Комбинация раздела и ключа кластера называется первичным ключом, который используется для идентификации строки в таблице. Таблица с ключом кластера будет иметь многострочные разделы, тогда как таблица без ключа кластера будет иметь только однострочный раздел.

Модель запроса

Поток Casandra начинается с концептуальной модели данных вместе с рабочим процессом приложения, который предоставляется в качестве входных данных для получения логической модели данных и, наконец, для получения физической модели данных.

Пользовательские запросы определяются в рабочем процессе приложения. Концептуальное моделирование данных используется для захвата отношений между различными объектами и их атрибутами. Отсюда и название ER модели.

Логическое моделирование данных

Ядро методологии моделирования данных Cassandra - логическое моделирование данных. Концептуальная модель данных отображается на логическую модель данных на основе запросов, определенных в рабочем процессе приложения. Это управляемое запросом концептуальное и логическое сопоставление определяется принципами моделирования данных, правилами сопоставления и шаблонами сопоставления.

Принципы моделирования данных

Следующие четыре принципа обеспечивают основу для сопоставления концептуальных и логических моделей данных.

  1. Знайте свои данные. Для правильной организации данных необходимо хорошо знать сущности, атрибуты и их отношения для разработки концептуальной модели данных.
  2. Знайте свои запросы: для эффективной организации данных используются запросы. Лучший вариант выполнения - разделение на запрос.
  3. Вложенность данных: Чтобы организовать несколько объектов одного типа вместе по известному критерию, используется вложение данных. Он используется для извлечения нескольких объектов из одного раздела.
  4. Дублирование данных: всегда лучше иметь дублирование данных по объединениям в Cassandra, поскольку это помогает эффективно поддерживать различные запросы к одним и тем же данным.

На основе принципов моделирования данных определяются правила отображения для осуществления перехода от концептуальной модели данных к логической модели данных.

Правила отображения:

  1. Сущности и отношения. Типы сущностей и отношений отображаются на таблицы, а сущности и отношения - на строки таблицы.
  2. Атрибуты поиска равенства. Атрибуты поиска равенства используются в столбцах, содержащих первичный ключ, для участия в поиске равенства.
  3. Атрибуты поиска неравенства. Атрибуты поиска неравенства также используются в столбцах, содержащих первичный ключ, для получения различных результатов поиска.
  4. Атрибут порядка : Атрибут порядка используется для группировки данных в определенном порядке.
  5. Ключевой атрибут: эта характеристика помогает идентифицировать уникальные строки

На основе приведенных выше правил отображения мы разрабатываем шаблоны отображения, которые служат основой для автоматизации проектирования базы данных. Посредством заданного запроса и концептуальной модели данных каждый шаблон определяет окончательную схему проекта схемы.

Физическая модель

После создания логической модели разработка физической модели становится относительно простой. Физическая модель данных представляет данные в базе данных. После назначения типов данных оценивается размер раздела и проводится тестирование для анализа модели для лучшей оптимизации.

В заключение можно сказать, что при наличии огромного объема и разнообразия данных для анализа и обработки. Необходимо выбрать подход, который может эффективно извлекать данные для анализа. Cassandra с ее высокой масштабируемостью и способностью хранить массивные данные предлагает быстрый поиск информации для проектирования моделей данных для сложных структур. Моделирование данных Cassandra и все его функциональные возможности могут быть охвачены следующими способами. Здесь мы создаем концептуальный дизайн данных, основанный на запросах, и с помощью изложенных правил и шаблонов отображения он позволяет осуществить переход от концептуальной модели к логической модели. Затем мы опишем физическую модель, чтобы получить совершенно уникальный мысленный образ дизайна.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по моделированию данных Cassandra. Здесь мы обсуждаем модель таблицы, модель запроса, логическое моделирование данных и принципы моделирования данных. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Модели данных в СУБД
  2. Что такое моделирование данных?
  3. Моделирование хранилища данных
  4. Data Analytics Интервью Вопросы
  5. 6 лучших типов соединений в MySQL с примерами

Категория:

Большое количество данных