Introduktion til Cassandra Data Modeling

For at imødegå en stor mængde information er der kommet nye datastyringsteknologier. Disse teknikker adskiller sig fra traditionelle relationsdatabaser. De omtales samlet som NoSQL. Cassandra er en af ​​de mest kendte NoSQL-databaser. Andre populære NoSQL-databaseprodukter inkluderer MongoDB, Riak, Redis, Neo4j osv. I dette emne skal vi lære om Cassandra Data Modeling.

Disse NoSQL-databaser besejrer de mangler, der er afsløret af den relationelle database ved at inkorporere enorme volumen, der indeholder organiseret, semi-organiseret og ustruktureret information. Skalbarhed og ydeevne til webapplikationer, lavere omkostninger og support til smidig softwareudvikling er nogle af dens fordele. Cassandra er en fungerende open source platform i Apache Software Foundation og derfor er den også kendt som Apache Cassandra. Cassandra kan føre tilsyn med en enorm mængde organiserede, halvorganiserede og ustrukturerede data i en stor distribueret klynge på tværs af flere centre. Det giver høj skalerbarhed, høj ydeevne og understøtter en fleksibel model.

Datamodellering er en forståelse af flow og struktur, der skal bruges til at udvikle softwaren. Den identificerer de vigtigste objekter, deres funktioner og forholdet til andre objekter. Dette er ofte det første trin og det mest vigtige trin i oprettelse af software. Ligesom hvordan blueprint-designet er for en arkitekt, er en datamodel for en softwareudvikler. Dette hjælper ikke kun med at analysere strukturen, men giver dig også mulighed for at forudse funktionelle eller tekniske vanskeligheder, der måtte ske senere.

Traditionel datamodelleringsstrøm starter med konceptuel datamodellering. Denne konceptuelle datamodel kortlægges derefter til en relationel datamodel, der til sidst producerer et relationsdatabaseskema. I denne proces er den primære ting datasortering, der udføres på baggrund af korrelation ved at forstå og forespørge den.

Datamodellering i Cassandra adskiller sig fra datamodellering i den relationelle database. Relationsdatamodellering er baseret på den konceptuelle datamodel alene. Hvilket bruger SQL til at hente og udføre handlinger. Cassandra bruger CQL (Cassandra Query Language) med SQL-lignende syntaks. Datamodellering i Cassandra begynder med at organisere dataene og forstå deres forhold til deres objekter. Her er nøgleområdet analogt med en database, der indeholder forskellige poster og tabeller. En klynge kan have flere nøgleområder. Forskellige noder opretter forbindelse til at oprette en klynge. På tastaturområdet kan vi definere attributter som replikationsfaktoren.

Tabelmodel

Forståelsen af ​​et bord i Cassandra er helt anderledes end en eksisterende opfattelse. En CQL-tabel kan betragtes som en gruppe af partitioner kaldet kolonnefamilien, der indeholder rækker med den samme struktur. Hver partition har en unik partitionstast, og hver række indeholder en valgfri singular cluster-nøgle. Kombinationen af ​​partition og en klyngtast kaldes en primær nøgle, der bruges til at identificere en række i tabellen. En tabel med en klyngtast vil have flere række partitioner, mens en tabel uden klyngetast kun har en enkelt række partition.

Forespørgselsmodel

Casandra-flow starter fra en konceptuel datamodel sammen med applikationsarbejdsgangen, der gives som input til at få den logiske datamodel og til sidst for at få den fysiske datamodel.

Brugerforespørgsler defineres i applikationens arbejdsgang. Konceptuel datamodellering bruges til at fange forholdet mellem forskellige enheder og deres attributter. Derfor navnet ER-model.

Logisk datamodellering

Kernen i Cassandra-datamodelleringsmetoden er logisk datamodellering. En konceptuel datamodel kortlægges til en logisk datamodel baseret på forespørgsler defineret i en applikations workflow. Denne forespørgselsdrevne konceptuel til logisk kortlægning defineres af datamodelleringsprincipper, kortlægningsregler og kortlægningsmønstre.

Datamodelleringsprincipper

De følgende fire principper skaber et fundament for kortlægning af konceptuelle til logiske datamodeller.

  1. Kend dine data: For at organisere data korrekt skal enheder, attributter og deres forhold være velkendt for at udvikle en konceptuel datamodel.
  2. Kend dine forespørgsler: For at organisere data effektivt bruges forespørgsler. Den bedste mulighed, der skal udføres, er partition pr. Forespørgsel.
  3. Dataplejning: For at organisere flere enheder af samme type sammen på kendt kriterium bruges dataplejning. Det bruges til at hente flere enheder fra en enkelt partition.
  4. Datatuplikation: Det er altid bedre at have datatuplikation over sammenføjninger i Cassandra, da det hjælper effektivt med at understøtte forskellige forespørgsler over de samme data.

Baseret på datamodelleringsprincipperne defineres kortlægningsregler for at gennemføre overgangen fra en konceptuel datamodel til en logisk datamodel

Kortlægningsregler:

  1. Enheder og forhold: Entiteter og forholdstyper kortlægger til tabeller, mens enheder og relationer kortlægger til tabelrader.
  2. Egenskaber til søgning Attributter: Egenskaber søge attributter bruges i kolonnerne der indeholder den primære nøgle til at deltage i ligestilling søgning.
  3. Attributter for ulighedssøgning : Attributter ved ulighedssøgning bruges også i kolonnerne, der indeholder den primære nøgle til at producere forskellige søgeresultater.
  4. Ordering-attribut: Ordering-attribut bruges til at gruppere efter data i en bestemt rækkefølge
  5. Nøgleattribut: Denne egenskab hjælper med at identificere de unikke rækker

Baseret på ovenstående kortlægningsregler designer vi kortlægningsmønstre, der tjener som grundlag for automatisering af databasedesign. Gennem den givne forespørgsel og konceptuel datamodel definerer hvert mønster den endelige skemadesignoversigt.

Fysisk model

Når den logiske model er på plads, er det relativt let at udvikle en fysisk model. En fysisk datamodel repræsenterer data i databasen. Efter tildeling af datatyper estimeres partitionsstørrelsen, og der udføres test for at analysere modellen for bedre optimering.

Som konklusion kan vi sige, at når der er en enorm mængde og forskellige data til rådighed, der skal analyseres og behandles. Det er nødvendigt at vælge en tilgang, der effektivt kan udtrække de data, der skal analyseres. Cassandra med sin høje skalerbarhed og evne til at gemme massive data tilbyder hurtig indhentning af information til design af datamodeller til komplekse strukturer. Cassandra-datamodellering og al dens funktionalitet kan omfatte på følgende måder. Her skaber vi en forespørgselsdrevet konceptuel datadesign og ved hjælp af skitserede kortlægningsregler og kortlægningsmønstre muliggør overgangen fra konceptuel model til den logiske model. Vi beskriver derefter en fysisk model for at få et helt unikt mentalt billede af designet.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Cassandra Data Modeling. Her diskuterer vi tabelmodellen, forespørgselsmodellen, logiske datamodellering og datamodelleringsprincipper. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Datamodeller i DBMS
  2. Hvad er datamodellering?
  3. Datavarehusmodellering
  4. Data Analytics-interviewspørgsmål
  5. Top 6 typer sammenføjninger i MySQL med eksempler

Kategori:

Big Data