Uvod u Cassandra modeliranje podataka
Kako bi se suprotstavili ogromnoj količini informacija, pojavile su se nove tehnologije upravljanja podacima. Te se tehnike razlikuju od tradicionalnih pristupa relacijskoj bazi podataka. Oni se zajedno nazivaju NoSQL. Cassandra je jedna od nadaleko poznatih NoSQL baza podataka. Ostali popularni proizvodi baze podataka NoSQL uključuju MongoDB, Riak, Redis, Neo4j itd. U ovoj ćemo temi upoznati Cassandra Data Modeling.
Te NoSQL baze podataka umanjuju nedostatke koje je otkrila relacijska baza podataka tako što uključuju ogroman volumen koji sadrži organizirane, poluorganizirane i nestrukturirane informacije. Skalabilnost i performanse za web aplikacije, niži troškovi i podrška za agilni razvoj softvera neke su od njegovih prednosti. Cassandra je funkcionalna platforma otvorenog koda u Apache Software Foundation i, prema tome, poznata je i kao Apache Cassandra. Cassandra može nadgledati ogroman broj organiziranih, poluorganiziranih i nestrukturiranih podataka u velikom raspoređenom klasteru kroz više centara. Omogućuje visoku skalabilnost, visoke performanse i podržava fleksibilan model.
Modeliranje podataka podrazumijeva protok i strukturu koje je potrebno koristiti za razvoj softvera. Identificira glavne objekte, njihova obilježja i odnos s drugim objektima. To je često prvi korak i najvažniji korak u stvaranju bilo kojeg softvera. Baš kao što je nacrt nacrta za arhitekta, i model podataka namijenjen je programeru softvera. To ne samo da pomaže u analiziranju strukture, već vam omogućuje i predviđanje svih funkcionalnih ili tehničkih poteškoća koje se mogu dogoditi kasnije.
Tradicionalni tijek modeliranja podataka započinje konceptualnim modeliranjem podataka. Ovaj konceptualni model podataka preslikava se u model relacijskih podataka koji konačno proizvodi shemu relacijske baze podataka. U ovom je procesu glavna stvar sortiranje podataka koje se vrši na temelju korelacije razumijevanjem i postavljanjem upita.
Modeliranje podataka u Cassandri razlikuje se od modeliranja podataka u relacijskoj bazi podataka. Relacijsko modeliranje podataka temelji se samo na konceptualnom modelu podataka. Koji koristi SQL za dohvaćanje i izvršavanje radnji. Cassandra koristi CQL (jezik upita Cassandra) koji ima SQL kao sintaksu. Modeliranje podataka u Cassandri započinje organiziranjem podataka i razumijevanjem njegova odnosa s objektima. Ovdje je prostor tipki analogan bazi podataka koja sadrži različite zapise i tablice. Klaster može imati više prostora s tipkama. Za stvaranje jednog klastera povezuju se različiti čvorovi. Na razini tipkovnog prostora možemo definirati atribute poput faktora replikacije.
Model tablice
Razumijevanje tablice u Cassandri potpuno je različito od postojećeg pojma. CQL tablica može se smatrati skupom particija nazvanih obitelj stupaca koja sadrži retke s istom strukturom. Svaka particija sadrži jedinstveni particijski ključ, a svaki red sadrži neobavezni pojedinačni ključ clustera. Kombinacija particije i cluster ključa naziva se primarnim ključem koji se koristi za identificiranje retka u tablici. Tablica s cluster tipkom imat će višeredne particije dok će tablica bez klasteriranog ključa imati samo jednu redačku particiju.
Upitni model
Casandra tok polazi od konceptualnog modela podataka zajedno s radnim tijekom aplikacije koji se daje kao ulaz za dobivanje logičkog modela podataka i konačno za dobivanje fizičkog modela podataka.
Korisnički upiti definirani su u tijeku rada aplikacije. Konceptualno modeliranje podataka koristi se za snimanje odnosa između različitih entiteta i njihovih atributa. Odatle i naziv ER model.
Logičko modeliranje podataka
Jezgra Cassandra metodologije modeliranja podataka je logično modeliranje podataka. Konceptualni model podataka preslikava se u logički model podataka temeljen na upitima definiranim u tijeku rada aplikacije. Ovo konceptualno logično mapiranje temeljeno na upitima definirano je principima modeliranja podataka, pravilima mapiranja i obrascima mapiranja.
Načela modeliranja podataka
Sljedeća četiri načela daju temelj za mapiranje konceptualnih u logičke modele podataka.
- Znajte svoje podatke: Da biste pravilno organizirali podatke, entiteti, atributi i njihovi odnosi moraju biti dobro poznati kako bi se razvio konceptualni model podataka.
- Poznajte svoje upite: Za učinkovitu organizaciju podataka koriste se upiti. Najbolja opcija koju treba izvesti je podjela na upit.
- Gniježđenje podataka: Za organiziranje više entiteta iste vrste zajedno na poznatom kriteriju koristi se gniježđenje podataka. Koristi se za dohvaćanje više entiteta s jedne particije.
- Umnožavanje podataka: Uvijek je bolje kopiranje podataka putem pridruživanja u Cassandri jer pomaže učinkovito podržati različite upite za iste podatke.
Na temelju principa modeliranja podataka definiraju se pravila mapiranja kako bi se izvršio prijelaz iz konceptualnog modela podataka u logički model podataka
Pravila mapiranja:
- Entiteti i odnosi: Entitetski i odnosi odnosi se u tablice, dok se entiteti i odnosi preslikavaju u redove tablica.
- Atributi pretraživanja jednakosti : atributi pretraživanja jednakosti koriste se u stupcima koji sadrže primarni ključ za sudjelovanje u pretraživanju jednakosti.
- Atributi pretraživanja nejednakosti : Atributi pretraživanja nejednakosti također se koriste u stupcima koji sadrže primarni ključ za stvaranje različitih rezultata pretraživanja.
- Atributi narudžbe: Atribut naručivanja koristi se za grupiranje podataka u određenom redoslijedu
- Ključna osobina : Ova značajka pomaže u prepoznavanju jedinstvenih redova
Na temelju gornjih pravila mapiranja, dizajniramo obrasce mapiranja koji služe kao osnova za automatizaciju dizajna baze podataka. Kroz dani upit i konceptualni model podataka, svaki obrazac definira konačni nacrt dizajna sheme.
Fizički model
Nakon uspostavljanja logičkog modela razvijanje fizičkog modela relativno je jednostavno. Fizički model podataka predstavlja podatke u bazi podataka. Nakon dodjeljivanja tipova podataka procjenjuje se veličina particije i provodi se testiranje za analizu modela za bolju optimizaciju.
Za zaključak možemo reći da kad na raspolaganju ima ogroman broj i raznolikost podataka koji se analiziraju i obrađuju. Potrebno je odabrati pristup koji može učinkovito izvući podatke koji se analiziraju. Cassandra svojom velikom skalabilnošću i sposobnošću pohrane ogromnih podataka nudi brzo pronalaženje podataka za izradu modela podataka za složene strukture. Modeliranje podataka Cassandra i sva njegova funkcionalnost mogu se obuhvatiti na sljedeće načine. Ovdje stvaramo konceptualni dizajn podataka temeljen na upitima i uz pomoć zacrtanih pravila mapiranja i obrasca mapiranja omogućuje prijelaz s konceptualnog modela na logički model. Zatim opisujemo fizički model da bismo dobili potpuno jedinstvenu mentalnu sliku dizajna.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Cassandra modeliranje podataka. Ovdje smo raspravljali o tabličnom modelu, upitnom modelu, logičkom modeliranju i principima modeliranja podataka. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- Modeli podataka u DBMS-u
- Što je modeliranje podataka?
- Modeliranje skladišta podataka
- Pitanja o intervjuu za analizu podataka
- Top 6 vrsta pridruživanja u MySQL-u s primjerima