Uvod v Cassandra modeliranje podatkov

Za boj proti ogromni količini informacij so se pojavile nove tehnologije za upravljanje podatkov. Te tehnike se razlikujejo od tradicionalnih pristopov do relacijskih baz podatkov. Skupno jih imenujemo NoSQL. Cassandra je ena od splošno znanih baz podatkov NoSQL. Drugi priljubljeni izdelki baz podatkov NoSQL vključujejo MongoDB, Riak, Redis, Neo4j itd. V tej temi bomo spoznali Cassandra Data Modeling.

Te baze podatkov NoSQL odpravljajo pomanjkljivosti, ki jih je odkrila relacijska baza podatkov, tako da vključujejo ogromno količino, ki vsebuje organizirane, polorganizirane in nestrukturirane informacije. Prilagodljivost in zmogljivost spletnih aplikacij, nižji stroški in podpora za agilen razvoj programske opreme so nekatere njegove prednosti. Cassandra je delujoča odprtokodna platforma v programski fundaciji Apache, zato je znana tudi kot Apache Cassandra. Cassandra lahko nadzira ogromen obseg organiziranih, polorganiziranih in nestrukturiranih podatkov v velikem razporejenem grozdu v več središčih. Omogoča visoko razširljivost, visoke zmogljivosti in podpira prilagodljiv model.

Modeliranje podatkov je razumevanje toka in strukture, ki jo je treba uporabiti za razvoj programske opreme. Identificira glavne predmete, njihove značilnosti in odnos z drugimi predmeti. To je pogosto prvi korak in najpomembnejši korak pri ustvarjanju katere koli programske opreme. Podobno kot je oblikoval načrt za arhitekta, je tudi podatkovni model namenjen razvijalcu programske opreme. To ne samo da pomaga analizirati strukturo, ampak tudi omogoča, da predvidite morebitne funkcionalne ali tehnične težave, ki se lahko pojavijo pozneje.

Tradicionalni pretok podatkov se začne s konceptualnim modeliranjem podatkov. Ta konceptualni podatkovni model se nato preslika v relacijski model podatkov, ki končno ustvari shemo relacijske baze podatkov. V tem procesu je primarna stvar razvrščanje podatkov, ki se opravi na podlagi korelacije z razumevanjem in poizvedovanjem.

Modeliranje podatkov v Cassandri se razlikuje od modeliranja podatkov v relacijski podatkovni bazi. Relacijsko modeliranje podatkov temelji samo na konceptualnem modelu podatkov. Ki uporablja SQL za pridobivanje in izvajanje dejanj. Cassandra uporablja CQL (jezik poizvedbe Cassandra), ki ima skladno SQL. Modeliranje podatkov v Cassandri se začne z organiziranjem podatkov in razumevanjem njegovega odnosa s predmeti. Tu je ključni prostor analogen bazi podatkov, ki vsebuje različne zapise in tabele. Grozd ima lahko več prostorov tipk. Za ustvarjanje enega grozda se povežejo različna vozlišča. Na ravni tipkovnega prostora lahko določimo atribute, kot je faktor podvajanja.

Model tabele

Razumevanje tabele v Cassandri je popolnoma drugačno od obstoječega pojma. Tabelo CQL lahko obravnavamo kot skupino particij, imenovane družina stolpcev, ki vsebuje vrstice z isto strukturo. Vsaka particija vsebuje edinstven ključ particije in vsaka vrstica vsebuje izbirni edini ključ grozda. Kombinacija particije in grozdnega ključa se imenuje primarni ključ, ki se uporablja za identifikacijo vrstice v tabeli. Tabela s tipko grozda bo imela večvrstne particije, medtem ko bo tabela brez gručastega ključa izključno eno-vrstica particijo.

Poizvedbeni model

Casandra tok izhaja iz konceptualnega podatkovnega modela skupaj z delovnim tokom dela, ki je dan kot vhod za pridobitev logičnega modela podatkov in končno za model fizičnih podatkov.

Poizvedbe uporabnikov so opredeljene v delovnem toku aplikacije. Konceptualno modeliranje podatkov se uporablja za zajemanje razmerja med različnimi entitetami in njihovimi atributi. Od tod tudi ime ER model.

Logično modeliranje podatkov

Jedro metodo Cassandra modeliranja podatkov je logično modeliranje podatkov. Konceptualni podatkovni model je preslikan na logični model podatkov, ki temelji na poizvedbah, opredeljenih v delovnem toku aplikacije. Ta poizvedbena konceptualna logična preslikava je določena z načeli modeliranja podatkov, pravili preslikave in vzorci preslikave.

Načela modeliranja podatkov

Naslednja štiri načela so osnova za preslikavo konceptualnih na logične modele podatkov.

  1. Poznajte svoje podatke: Če želite pravilno organizirati podatke, morajo biti entitete, atributi in njihova razmerja dobro znani, če želite razviti konceptualni model podatkov.
  2. Poznajte poizvedbe: Za učinkovito organiziranje podatkov se uporabljajo poizvedbe. Najboljša možnost, ki jo je treba opraviti, je razdelitev na poizvedbo.
  3. Gnezdenje podatkov: Če želite organizirati več enot iste vrste skupaj po znanem kriteriju, se uporablja gnezdenje podatkov. Uporablja se za pridobivanje več entitet z ene particije.
  4. Podvajanje podatkov: Vedno je bolje, da se v Cassandri podvajajo podatki pod združevanjem, saj pomaga učinkovito podpirati različne poizvedbe v istih podatkih.

Na podlagi načel modeliranja podatkov so določena pravila za preslikavo za izvedbo prehoda iz konceptualnega modela podatkov v logični model podatkov

Pravila preslikave:

  1. Subjekti in odnosi: Entitetni in odnosi odnosi se preslikajo v tabele, entitete in odnosi pa v vrstice tabel.
  2. Atributi iskanja enakosti : Atributi iskanja enakosti se uporabljajo v stolpcih, ki vsebujejo primarni ključ za sodelovanje pri iskanju enakosti.
  3. Atributi iskanja neenakosti : Atributi iskanja neenakosti se uporabljajo tudi v stolpcih, ki vsebujejo primarni ključ za ustvarjanje različnih rezultatov iskanja.
  4. Atributi naročanja: Atribut naročanja se uporablja za združevanje podatkov v določenem vrstnem redu
  5. Ključni atribut: Ta lastnost pomaga prepoznati edinstvene vrstice

Na podlagi zgornjih pravil za preslikavo oblikujemo vzorce preslikave, ki služijo kot osnova za avtomatizacijo oblikovanja baze podatkov. Vsak vzorec s pomočjo danih poizvedbenih in konceptualnih podatkovnih modelov opredeli končni oris zasnove.

Fizični model

Ko je logični model vzpostavljen, je razvoj fizičnega modela razmeroma enostaven. Fizični model podatkov predstavlja podatke v bazi podatkov. Po dodelitvi podatkovnih vrst se oceni velikost particije in izvede testiranje za analizo modela za boljšo optimizacijo.

Za zaključek lahko rečemo, da je na voljo ogromen obseg in raznolikost podatkov za analizo in obdelavo. Treba je izbrati pristop, s katerim lahko učinkovito pridobimo podatke, ki jih je treba analizirati. Cassandra s svojo veliko razširljivostjo in zmožnostjo shranjevanja ogromnih podatkov ponuja hitro iskanje informacij za oblikovanje podatkovnih modelov za kompleksne strukture. Modeliranje Cassandra in vse njegove funkcionalnosti je mogoče vključiti na naslednje načine. Tu ustvarimo poizvedbeno zasnovano konceptualno podatkovno zasnovo in s pomočjo začrtanih pravil preslikave in vzorcev preslikave omogoči prehod s konceptualnega modela na logični model. Nato opišemo fizični model, da dobimo popolnoma edinstveno miselno podobo zasnove.

Priporočeni članki

To je priročnik za Cassandra Data Modeling. Tukaj razpravljamo o modelu tabel, poizvedovalnem modelu, logičnem modeliranju in načelih modeliranja podatkov. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -

  1. Podatkovni modeli v DBMS
  2. Kaj je modeliranje podatkov?
  3. Modeliranje skladišč podatkov
  4. Vprašanja glede intervjuja s podatki
  5. Prvih 6 vrst združitev v MySQL s primeri

Kategorija:

Veliki podatki