Introduksjon til Cassandra datamodellering

For å motvirke en stor mengde informasjon har nye datastyringsteknologier dukket opp. Disse teknikkene er forskjellige fra tradisjonelle relasjonsdatabasetilnærminger. De blir samlet referert til som NoSQL. Cassandra er en av de mest kjente NoSQL-databasene. Andre populære NoSQL-databaseprodukter inkluderer MongoDB, Riak, Redis, Neo4j, etc. I dette emnet skal vi lære om Cassandra Data Modelling.

Disse NoSQL-databasene beseirer manglene som er avdekket av den relasjonelle databasen ved å innlemme enorme volum som inneholder organisert, semi-organisert og ustrukturert informasjon. Skalerbarhet og ytelse for web-applikasjoner, lavere kostnader og støtte for smidig programvareutvikling er noen av dens fordeler. Cassandra er en fungerende åpen kildekodeplattform i Apache Software Foundation, og følgelig er den også kjent som Apache Cassandra. Cassandra kan føre tilsyn med et enormt volum av organiserte, halvorganiserte og ustrukturerte data i en stor distribuert klynge over flere sentre. Det gir høy skalerbarhet, høy ytelse og støtter en fleksibel modell.

Datamodellering er en forståelse av flyt og struktur som må brukes til å utvikle programvaren. Den identifiserer hovedobjektene, deres funksjoner og forholdet til andre objekter. Dette er ofte det første trinnet og det mest viktige trinnet i å lage programvare. Akkurat som hvordan blåkopiedesignet er for en arkitekt, er en datamodell for en programvareutvikler. Dette hjelper ikke bare til å analysere strukturen, men lar deg også forutse funksjonelle eller tekniske vanskeligheter som kan skje senere.

Tradisjonell datamodelleringsflyt starter med konseptuell datamodellering. Denne konseptuelle datamodellen blir deretter kartlagt til en relasjonsdatamodell som til slutt produserer et relasjonsdatabaseskema. I denne prosessen er den primære tingen datasortering som gjøres basert på korrelasjon ved å forstå og spørre den.

Datamodellering i Cassandra skiller seg fra datamodellering i den relasjonsdatabasen. Relasjonell datamodellering er basert på den konseptuelle datamodellen alene. Som bruker SQL for å hente og utføre handlinger. Cassandra bruker CQL (Cassandra Query Language) som har SQL som syntaks. Datamodellering i Cassandra begynner med å organisere dataene og forstå deres forhold til objektene. Her er tastaturet analogt med en database som inneholder forskjellige poster og tabeller. En klynge kan ha flere tastaturer. Ulike noder kobles sammen for å lage en klynge. På tastaturområdet kan vi definere attributter som replikasjonsfaktoren.

Tabellmodell

Forståelsen av et bord i Cassandra er helt forskjellig fra en eksisterende forestilling. En CQL-tabell kan betraktes som en gruppe partisjoner kalt kolonnefamilien som inneholder rader med samme struktur. Hver partisjon har en unik partisjonsnøkkel, og hver rad inneholder en valgfri entall klusternøkkel. Kombinasjonen av partisjon og en klyngtast kalles en primærnøkkel som brukes til å identifisere en rad i tabellen. En tabell med en klyngtast vil ha flere rad partisjoner mens en tabell uten klyngetast bare vil ha en rad rad partisjon.

Spørringsmodell

Casandra-strømningen starter fra en konseptuell datamodell sammen med applikasjonsarbeidsflyten som er gitt som innganger for å få den logiske datamodellen og til slutt for å få den fysiske datamodellen.

Brukerforespørsler er definert i programmets arbeidsflyt. Konseptuell datamodellering brukes til å fange forholdet mellom forskjellige enheter og deres attributter. Derav navnet ER-modell.

Logisk datamodellering

Kjernen i metoden for datamodellering av Cassandra er logisk datamodellering. En konseptuell datamodell blir kartlagt til en logisk datamodell basert på spørsmål definert i en applikasjons arbeidsflyt. Dette spørringsdrevne konseptuelle til logiske kartverket er definert av datamodelleringsprinsipper, kartleggingsregler og kartleggingsmønstre.

Datamodelleringsprinsipper

Følgende fire prinsipper gir et grunnlag for kartlegging av konseptuelle til logiske datamodeller.

  1. Kjenn dine data: For å organisere data riktig, må enheter, attributter og deres forhold være velkjent for å utvikle en konseptuell datamodell.
  2. Kjenne spørsmålene dine: For å organisere data effektivt, brukes spørsmål. Det beste alternativet som skal utføres er partisjon per spørring.
  3. Datapesting: For å organisere flere enheter av samme type sammen på kjent kriterium, brukes datapesting. Den brukes til å hente flere enheter fra en enkelt partisjon.
  4. Dataduplisering: Det er alltid bedre å ha dataduplisering over sammenføyninger i Cassandra, da det hjelper effektivt å støtte forskjellige spørsmål over de samme dataene.

Basert på datamodelleringsprinsippene er kartleggingsregler definert for å gjennomføre overgangen fra en konseptuell datamodell til en logisk datamodell

Kartleggingsregler:

  1. Enheter og forhold: Enhets- og forholdstyper kartlegger til tabeller, mens enheter og forhold kartlegger til tabellrader.
  2. Likhetssøkeattributter: Likhetssøkeattributter brukes i kolonnene som inneholder den primære nøkkelen for å delta i likestillingssøk.
  3. Attributter for ulikhetssøk : Søkeattributter for ulikhet brukes også i kolonnene som inneholder den primære nøkkelen for å produsere forskjellige søkeresultater.
  4. Bestillingsattributt: Bestillingsattributt brukes til å gruppere etter data i en bestemt rekkefølge
  5. Nøkkelattributt: Denne egenskapen er med på å identifisere de unike radene

Basert på kartleggingsreglene ovenfor, designer vi kartleggingsmønstre som fungerer som grunnlag for automatisering av databasedesign. Gjennom den gitte spørringen og den konseptuelle datamodellen definerer hvert mønster den endelige skjemautformningen.

Fysisk modell

Når den logiske modellen er på plass, er det relativt enkelt å utvikle en fysisk modell. En fysisk datamodell representerer data i databasen. Etter tildeling av datatyper estimeres partisjonsstørrelsen og tester utføres for å analysere modellen for bedre optimalisering.

For å konkludere kan vi si at når det er et stort volum og en rekke data til rådighet som skal analyseres og behandles. Det er nødvendig å velge en tilnærming som effektivt kan trekke ut dataene som skal analyseres. Cassandra med sin høye skalerbarhet og evne til å lagre massive data gir rask innhenting av informasjon for å designe datamodeller for komplekse strukturer. Cassandra datamodellering og all dens funksjonalitet kan omfatte på følgende måter. Her lager vi en spørringsdrevet konseptuell datadesign og ved hjelp av skisserte kartleggingsregler og kartleggingsmønstre muliggjør overgangen fra konseptuell modell til den logiske modellen. Vi beskriver deretter en fysisk modell for å få et helt unikt mentalt bilde av designet.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Cassandra datamodellering. Her diskuterer vi tabellmodellen, spørringsmodellen, logiske datamodellering og datamodelleringsprinsipper. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Datamodeller i DBMS
  2. Hva er datamodellering?
  3. Datavarehusmodellering
  4. Data Analytics intervjuspørsmål
  5. Topp 6 typer sammenføyninger i MySQL med eksempler

Kategori:

Stor Data