Úvod do modelovania dát Cassandra
S cieľom čeliť obrovskému množstvu informácií sa objavili nové technológie správy údajov. Tieto techniky sa líšia od tradičných prístupov k relačnej databáze. Spoločne sa označujú ako NoSQL. Cassandra je jednou zo všeobecne známych databáz NoSQL. Medzi ďalšie populárne databázové produkty NoSQL patria MongoDB, Riak, Redis, Neo4j atď. V tejto téme sa chystáme dozvedieť sa o modelovaní dát Cassandra.
Tieto databázy NoSQL porazia nedostatky odhalené relačnou databázou začlenením obrovského objemu, ktorý obsahuje usporiadané, čiastočne usporiadané a neštruktúrované informácie. Škálovateľnosť a výkonnosť webových aplikácií, nižšie náklady a podpora agilného vývoja softvéru sú niektoré z jeho výhod. Cassandra je fungujúcou open-source platformou v Apache Software Foundation, a preto je tiež známa ako Apache Cassandra. Cassandra môže dohliadať na obrovský objem usporiadaných, čiastočne usporiadaných a neštruktúrovaných údajov vo veľkom distribuovanom klastri naprieč viacerými centrami. Poskytuje vysokú škálovateľnosť, vysoký výkon a podporuje flexibilný model.
Modelovanie údajov je pochopenie toku a štruktúry, ktorá sa musí použiť na vývoj softvéru. Identifikuje hlavné objekty, ich vlastnosti a vzťah k iným objektom. Toto je často prvý krok a najdôležitejší krok pri vytváraní akéhokoľvek softvéru. Rovnako ako je návrh projektu pre architekta, aj dátový model je pre vývojára softvéru. To nielenže pomáha analyzovať štruktúru, ale tiež vám umožňuje predvídať akékoľvek funkčné alebo technické ťažkosti, ktoré sa môžu vyskytnúť neskôr.
Tok tradičného modelovania údajov začína koncepčným modelovaním údajov. Tento koncepčný dátový model sa potom mapuje na relačný dátový model, ktorý nakoniec vytvorí schému relačnej databázy. V tomto procese je hlavnou vecou triedenie údajov, ktoré sa vykonáva na základe korelácie porozumením a dopytovaním.
Modelovanie údajov v Cassandre sa líši od modelovania údajov v relačnej databáze. Relačné dátové modelovanie je založené iba na koncepčnom dátovom modeli. Ktorý používa SQL na získanie a vykonanie akcií. Cassandra používa CQL (Cassandra Query Language), ktorý má SQL ako syntax. Modelovanie dát v Cassandre začína organizovaním údajov a porozumením ich vzťahu k objektom. Kľúčový priestor je tu analogický databáze, ktorá obsahuje rôzne záznamy a tabuľky. Klaster môže mať viac priestorov kľúčov. Rôzne uzly sa spoja a vytvoria jeden klaster. Na úrovni kľúčového priestoru môžeme definovať atribúty ako replikačný faktor.
Model tabuľky
Porozumenie tabuľky v Cassandre je úplne odlišné od existujúcej predstavy. Tabuľku CQL možno považovať za skupinu oddielov nazývanú rodina stĺpcov, ktorá obsahuje riadky s rovnakou štruktúrou. Každý oddiel obsahuje jedinečný kľúč oddielu a každý riadok obsahuje voliteľný jedinečný kľúč klastra. Kombinácia oddielu a klastra sa nazýva primárny kľúč, ktorý sa používa na identifikáciu riadku v tabuľke. Tabuľka s klastrovým kľúčom bude mať viac riadkové oddiely, zatiaľ čo tabuľka bez klastrového kľúča bude mať iba jeden riadok.
Model dopytu
Tok Casandra začína od konceptuálneho dátového modelu spolu s pracovným tokom aplikácie, ktorý je daný ako vstupy na získanie logického dátového modelu a nakoniec na získanie fyzického dátového modelu.
Užívateľské otázky sú definované v pracovnom postupe aplikácie. Konceptuálne modelovanie údajov sa používa na zachytenie vzťahu medzi rôznymi entitami a ich atribútmi. Preto názov modelu ER.
Logické modelovanie údajov
Jadrom metodológie modelovania údajov Cassandra je logické modelovanie údajov. Koncepčný dátový model je mapovaný na logický dátový model založený na dopytoch definovaných v pracovnom postupe aplikácie. Toto koncepčné a logické mapovanie založené na dopyte je definované princípmi modelovania údajov, mapovacími pravidlami a mapovacími vzormi.
Princípy modelovania údajov
Nasledujúce štyri princípy poskytujú základ pre mapovanie koncepčných na logické dátové modely.
- Poznajte svoje údaje: Na správne usporiadanie údajov musia byť subjekty, atribúty a ich vzťahy dobre známe, aby vytvorili koncepčný dátový model.
- Poznajte svoje otázky: Na efektívnu organizáciu údajov sa používajú dopyty. Najlepšou možnosťou, ktorá sa má vykonať, je oblasť na dotaz.
- Vkladanie údajov: Na usporiadanie viacerých entít rovnakého typu spolu podľa známeho kritéria sa používa vnorenie údajov. Používa sa na načítanie viacerých entít z jedného oddielu.
- Duplikácia údajov: V Cassandre je vždy lepšie mať duplikáciu údajov pri pripojení, pretože to pomáha efektívne podporovať rôzne otázky týkajúce sa rovnakých údajov.
Na základe princípov modelovania údajov sú definované pravidlá mapovania na vykonanie prechodu z konceptuálneho údajového modelu na logický dátový model.
Pravidlá mapovania:
- Entity a vzťahy: Typy entít a vzťahov sa mapujú na tabuľky, zatiaľ čo entity a vzťahy sa mapujú do riadkov tabuľky.
- Atribúty hľadania rovnosti : Atribúty hľadania rovnosti sa používajú v stĺpcoch obsahujúcich primárny kľúč na účasť na hľadaní rovnosti.
- Atribúty vyhľadávania nerovnosti : Atribúty vyhľadávania nerovnosti sa používajú aj v stĺpcoch obsahujúcich primárny kľúč na vytváranie rôznych výsledkov vyhľadávania.
- Atribút objednávky: Atribút objednávky sa používa na zoskupovanie podľa údajov v konkrétnom poradí
- Kľúčový atribút: Táto vlastnosť pomáha identifikovať jedinečné riadky
Na základe vyššie uvedených mapovacích pravidiel navrhujeme mapovacie vzory, ktoré slúžia ako základ pre automatizáciu návrhu databázy. Prostredníctvom daného modelu dotazov a koncepčných údajov každý vzor definuje konečnú osnovu návrhu schémy.
Fyzikálny model
Po zavedení logického modelu je vývoj fyzického modelu pomerne ľahký. Fyzický dátový model predstavuje údaje v databáze. Po priradení typov údajov sa odhadne veľkosť oddielu a vykoná sa testovanie na analýzu modelu pre lepšiu optimalizáciu.
Na záver možno povedať, že ak existuje veľké množstvo a množstvo údajov, ktoré sa majú analyzovať a spracovať. Je potrebné zvoliť prístup, ktorý dokáže efektívne extrahovať údaje, ktoré sa majú analyzovať. Cassandra so svojou vysokou škálovateľnosťou a schopnosťou ukladať rozsiahle údaje ponúka rýchle načítanie informácií pre návrh dátových modelov pre zložité štruktúry. Modelovanie dát Cassandra a všetky jeho funkcie možno zahrnúť nasledujúcimi spôsobmi. Tu vytvárame návrh koncepčných dát na základe dotazov a pomocou nastínených mapovacích pravidiel a mapovacích vzorov umožňuje prechod z koncepčného modelu na logický model. Potom opíšeme fyzikálny model, ktorý získa úplne jedinečný mentálny obraz dizajnu.
Odporúčané články
Toto je príručka pre modelovanie dát Cassandra. Tu diskutujeme o tabuľkových modeloch, dotazovacích modeloch, modelovaní logických údajov a princípoch modelovania údajov. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Dátové modely v DBMS
- Čo je to modelovanie údajov?
- Modelovanie dátového skladu
- Otázky týkajúce sa rozhovoru s analýzou údajov
- Top 6 typov spojení v MySQL s príkladmi