Вступ до моделювання даних Кассандри
Для протидії колосальній кількості інформації з’явилися нові технології управління даними. Ці методи відрізняються від традиційних підходів до реляційних баз даних. Вони разом називаються NoSQL. Кассандра - одна з широко відомих баз даних NoSQL. Інші популярні продукти бази даних NoSQL включають MongoDB, Riak, Redis, Neo4j тощо. У цій темі ми дізнаємось про моделювання даних Cassandra.
Ці бази даних NoSQL усувають недоліки, виявлені реляційною базою даних, включаючи величезний об'єм, що містить організовану, напіворганізовану та неструктуровану інформацію. Масштабованість та ефективність роботи веб-додатків, нижча вартість та підтримка гнучкої розробки програмного забезпечення - одні з його переваг. Cassandra є функціонуючою платформою з відкритим кодом у Apache Software Foundation, а отже, вона також відома як Apache Cassandra. Кассандра може контролювати величезний обсяг організованих, напіворганізованих та неструктурованих даних у великому розподіленому кластері по декількох центрах. Він забезпечує високу масштабованість, високу продуктивність і підтримує гнучку модель.
Моделювання даних - це розуміння потоку та структури, яке потрібно використовувати для розробки програмного забезпечення. Він ідентифікує основні об’єкти, їх особливості та зв’язок з іншими об’єктами. Це часто є першим кроком і найважливішим кроком у створенні будь-якого програмного забезпечення. Так само, як дизайн архітектури для архітектора, модель даних призначена для розробника програмного забезпечення. Це не тільки допомагає проаналізувати структуру, але також дозволяє передбачити будь-які функціональні або технічні труднощі, які можуть виникнути пізніше.
Традиційний потік моделювання даних починається з концептуального моделювання даних. Потім ця концептуальна модель даних відображається на реляційну модель даних, яка остаточно створює схему реляційних баз даних. У цьому процесі першочерговим є сортування даних, яке проводиться на основі кореляції шляхом розуміння та запиту.
Моделювання даних у Кассандрі відрізняється від моделювання даних у реляційній базі даних. Реляційне моделювання даних ґрунтується лише на концептуальній моделі даних. Який використовує SQL для отримання та виконання дій. Cassandra використовує CQL (мова запитів Cassandra), що має SQL як синтаксис. Моделювання даних у Кассандрі починається з організації даних та розуміння її зв’язку з її об'єктами. Тут простір клавіш є аналогом бази даних, що містить різні записи та таблиці. Кластер може мати кілька просторів клавіш. Для створення одного кластера підключаються різні вузли. На рівні простору клавіш ми можемо визначити такі атрибути, як коефіцієнт реплікації.
Модель таблиці
Розуміння таблиці в Кассандрі абсолютно відрізняється від існуючого поняття. Таблиця CQL може розглядатися як група розділів, що називається сімейством стовпців, що містить рядки з однаковою структурою. Кожен розділ містить унікальний ключ розділу, і кожен рядок містить необов'язковий сингулярний ключ кластера. Комбінація розділу та кластерного ключа називається первинним ключем, який використовується для ідентифікації рядка в таблиці. Таблиця з кластерним ключем матиме багаторядкові розділи, тоді як таблиця без кластерного ключа матиме виключно однорядний розділ.
Модель запиту
Потік Касандри починається з концептуальної моделі даних разом з робочим процесом програми, який подається як вхід для отримання логічної моделі даних і нарешті для отримання фізичної моделі даних.
Запити користувачів визначаються в робочому процесі програми. Концептуальне моделювання даних використовується для фіксації взаємозв'язку між різними сутностями та їх атрибутами. Звідси назва ER модель.
Логічне моделювання даних
Основою методології моделювання даних Кассандри є логічне моделювання даних. Концептуальна модель даних відображається на логічну модель даних на основі запитів, визначених у робочому процесі програми. Це концептуальне логічне відображення, орієнтоване на запити, визначається принципами моделювання даних, правилами відображення та моделями відображення.
Принципи моделювання даних
Наступні чотири принципи створюють основу для відображення концептуальних до логічних моделей даних.
- Знайте свої дані: Щоб правильно організувати дані, сутності, атрибути та їх зв’язки повинні бути добре відомими для розробки концептуальної моделі даних.
- Знайте свої запити: Для ефективної організації даних використовуються запити. Найкращий варіант, який потрібно виконати, - це розділ на запит.
- Введення даних: Щоб організувати кілька об'єктів одного типу разом за відомим критерієм, використовується введення даних. Він використовується для отримання декількох об'єктів з одного розділу.
- Копіювання даних: Завжди краще дублювання даних через приєднання до Кассандри, оскільки це допомагає ефективно підтримувати різні запити над одними і тими ж даними.
На основі принципів моделювання даних визначаються правила картографування для здійснення переходу від концептуальної моделі даних до логічної моделі даних
Правила картографування:
- Суб'єкти та відносини: типи особи та відносини відображають у таблиці, тоді як сутності та відносини відображають у рядки таблиці.
- Атрибути пошуку рівності : атрибути пошуку рівності використовуються в стовпцях, що містять первинний ключ для участі в пошуку рівності.
- Атрибути пошуку нерівності : Атрибути пошуку нерівності також використовуються в стовпцях, що містять первинний ключ, для отримання різних результатів пошуку.
- Атрибут замовлення: атрибут замовлення використовується для групування даних у певному порядку
- Ключовий атрибут: Ця характеристика допомагає визначити унікальні рядки
На підставі вищезазначених правил картографування ми розробляємо схеми відображення, які слугують основою для автоматизації проектування бази даних. За допомогою заданої запиту та концептуальної моделі даних кожен візерунок визначає кінцевий контур дизайну схеми.
Фізична модель
Після створення логічної моделі розробка фізичної моделі відносно проста. Фізична модель даних представляє дані в базі даних. Після призначення типів даних оцінюється розмір розділу та проводиться тестування для аналізу моделі для кращої оптимізації.
На закінчення можна сказати, що, коли є у розпорядженні величезний обсяг та різноманітність даних, що підлягають аналізу та обробці. Необхідно вибрати підхід, який дозволяє ефективно витягувати дані, що аналізуються. Кассандра з високою масштабованістю та здатністю зберігати масивні дані пропонує швидкий пошук інформації для проектування моделей даних для складних структур. Моделювання даних Кассандри та всі її функціональні можливості можна охопити наступними способами. Тут ми створюємо концептуальне проектування даних, кероване запитами, і за допомогою окреслених правил картографування та зразків відображення дозволяє здійснювати перехід від концептуальної моделі до логічної моделі. Потім ми описуємо фізичну модель, щоб отримати абсолютно унікальний ментальний образ дизайну.
Рекомендовані статті
Це посібник із моделювання даних Кассандри. Тут ми обговорюємо табличну модель, модель запитів, логічне моделювання даних та принципи моделювання даних. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Моделі даних у СУБД
- Що таке моделювання даних?
- Моделювання сховищ даних
- Питання для інтерв'ю щодо аналізу даних
- Топ 6 типів приєднань до MySQL з прикладами