Introduktion till Cassandra Data Modeling

För att motverka en enorm mängd information har nya datahanteringsteknologier framkommit. Dessa tekniker skiljer sig från traditionella relationella databasmetoder. De kallas kollektivt NoSQL. Cassandra är en av de mest kända NoSQL-databaserna. Andra populära NoSQL-databasprodukter inkluderar MongoDB, Riak, Redis, Neo4j, etc. I det här ämnet kommer vi att lära oss om Cassandra Data Modeling.

Dessa NoSQL-databaser besegra de brister som upptäckts av den relationella databasen genom att innehålla enorm volym som innehåller organiserad, halvorganiserad och ostrukturerad information. Skalbarhet och prestanda för webbapplikationer, lägre kostnader och support för smidig programvaruutveckling är några av dess fördelar. Cassandra är en fungerande öppen källkodsplattform i Apache Software Foundation och därför är den också känd som Apache Cassandra. Cassandra kan övervaka en enorm volym organiserade, halvorganiserade och ostrukturerade data i ett stort distribuerat kluster över flera centra. Det ger hög skalbarhet, hög prestanda och stöder en flexibel modell.

Datamodellering är en förståelse för flöde och struktur som måste användas för att utveckla programvaran. Den identifierar huvudobjekten, deras funktioner och förhållandet med andra objekt. Detta är ofta det första steget och det viktigaste steget för att skapa programvara. Precis som hur blueprint-designen är för en arkitekt, är en datamodell för en programutvecklare. Detta hjälper inte bara till att analysera strukturen utan gör att du också kan förutse funktionella eller tekniska svårigheter som kan inträffa senare.

Traditionellt datamodelleringsflöde börjar med konceptuell datamodellering. Denna konceptuella datamodell mappas sedan till en relationell datamodell som slutligen producerar ett relationsdatabasschema. I denna process är det primära datasortering som görs baserat på korrelation genom att förstå och fråga den.

Datamodellering i Cassandra skiljer sig från datamodellering i den relationsdatabas. Relationsdatamodellering bygger endast på den konceptuella datamodellen. Som använder SQL för att hämta och utföra åtgärder. Cassandra använder CQL (Cassandra Query Language) som har SQL-liknande syntax. Datamodellering i Cassandra börjar med att organisera data och förstå deras förhållande till dess objekt. Här är nyckelområdet analogt med en databas som innehåller olika poster och tabeller. Ett kluster kan ha flera nyckelområden. Olika noder ansluts för att skapa ett kluster. På nyckelområdet kan vi definiera attribut som replikeringsfaktorn.

Tabellmodell

Förståelsen av ett bord i Cassandra skiljer sig helt från en befintlig uppfattning. En CQL-tabell kan betraktas som en grupp partitioner som kallas kolumnfamiljen som innehåller rader med samma struktur. Varje partition har en unik partitionsnyckel och varje rad innehåller en valfri singelklusternyckel. Kombinationen av partition och en klusternyckel kallas en primär nyckel som används för att identifiera en rad i tabellen. En tabell med en klusternyckel kommer att ha flera-rad partitioner medan en tabell utan kluster nyckel endast har en rad rad partition.

Frågemodell

Casandra-flödet startar från en konceptuell datamodell tillsammans med applikationsarbetsflödet som ges som ingångar för att få den logiska datamodellen och äntligen för att få den fysiska datamodellen.

Användarfrågor definieras i applikationens arbetsflöde. Konceptuell datamodellering används för att fånga förhållandet mellan olika enheter och deras attribut. Därför namnet ER-modell.

Logisk datamodellering

Kärnan i metoden för Cassandra-datamodellering är logisk datamodellering. En konceptuell datamodell mappas till en logisk datamodell baserad på frågor definierade i ett applikationsarbetsflöde. Denna frågestyrda konceptuell till logisk mappning definieras av datamodelleringsprinciper, kartläggningsregler och kartläggningsmönster.

Datamodelleringsprinciper

Följande fyra principer ger en grund för kartläggning av konceptuella till logiska datamodeller.

  1. Känn dina uppgifter: För att organisera data korrekt måste enheter, attribut och deras förhållanden vara välkända för att utveckla en konceptuell datamodell.
  2. Känn dina frågor: För att organisera data effektivt används frågor. Det bästa alternativet som ska utföras är partition per fråga.
  3. Häckning av data: För att organisera flera enheter av samma typ tillsammans på känt kriterium används datahäckning. Det används för att hämta flera enheter från en enda partition.
  4. Dataduplicering: Det är alltid bättre att ha dataduplicering över sammanfogningar i Cassandra eftersom det hjälper effektivt att stödja olika frågor över samma data.

Baserat på datamodelleringsprinciperna definieras kartläggningsregler för att genomföra övergången från en konceptuell datamodell till en logisk datamodell

Kartläggningsregler:

  1. Enheter och relationer: Enhets- och relationstyper kartlägger till tabeller, medan enheter och relationer kartlägger till tabellrader.
  2. Jämställdhetssökattribut: Jämställdhetssökattribut används i kolumnerna som innehåller den primära nyckeln för att delta i jämställdhetssökning.
  3. Ojämlikhetssökattribut: Ojämlikhetssökattribut används också i kolumnerna som innehåller den primära nyckeln för att producera olika sökresultat.
  4. Beställningsattribut: Beställningsattribut används för att gruppera efter data i en specifik ordning
  5. Nyckelattribut: Denna egenskap hjälper till att identifiera de unika raderna

Baserat på ovanstående kartläggningsregler designar vi kartläggningsmönster som fungerar som bas för att automatisera databasdesignen. Genom den givna frågan och begreppsmässig datamodell definierar varje mönster den slutliga schemat designöversikten.

Fysisk modell

När den logiska modellen är på plats är det relativt enkelt att utveckla en fysisk modell. En fysisk datamodell representerar data i databasen. Efter tilldelning av datatyper uppskattas partitionsstorleken och tester utförs för att analysera modellen för bättre optimering.

Avslutningsvis kan vi säga att när det finns en enorm volym och olika data som finns att analysera och behandla. Det är nödvändigt att välja en metod som effektivt kan utvinna de data som ska analyseras. Cassandra med sin höga skalbarhet och förmåga att lagra massiva data erbjuder snabb inhämtning av information för att utforma datamodeller för komplexa strukturer. Cassandra-datamodellering och all dess funktionalitet kan omfatta på följande sätt. Här skapar vi en frågestyrd konceptuell datadesign och med hjälp av beskrivna kartläggningsregler och kartläggningsmönster möjliggör övergången från konceptuell modell till den logiska modellen. Vi beskriver sedan en fysisk modell för att få en helt unik mental bild av designen.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Cassandra Data Modeling. Här diskuterar vi tabellmodellen, frågeställningsmodellen, logisk datamodellering och datamodelleringsprinciper. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Datamodeller i DBMS
  2. Vad är datamodellering?
  3. Datalagermodellering
  4. Data Analytics intervjufrågor
  5. Topp 6 typer av sammanfogningar i MySQL med exempel

Kategori:

Big Data