Introduzione alla modellazione dei dati Cassandra
Per contrastare una colossale quantità di informazioni, sono emerse nuove tecnologie di gestione dei dati. Queste tecniche sono diverse dai tradizionali approcci di database relazionali. Sono collettivamente definiti NoSQL. Cassandra è uno dei database NoSQL ampiamente conosciuti. Altri prodotti di database NoSQL popolari includono MongoDB, Riak, Redis, Neo4j, ecc. In questo argomento, impareremo a conoscere la modellazione dei dati di Cassandra.
Questi database NoSQL eliminano le carenze rilevate dal database relazionale incorporando un volume enorme che contiene informazioni organizzate, semi-organizzate e non strutturate. Scalabilità e prestazioni per applicazioni Web, costi inferiori e supporto per lo sviluppo di software agile sono alcuni dei suoi vantaggi. Cassandra è una piattaforma open source funzionante in Apache Software Foundation e, di conseguenza, è anche conosciuta come Apache Cassandra. Cassandra può supervisionare un immenso volume di dati organizzati, semi-organizzati e non strutturati in un grande cluster distribuito su più centri. Fornisce elevata scalabilità, alte prestazioni e supporta un modello flessibile.
La modellazione dei dati è una comprensione del flusso e della struttura che deve essere utilizzata per sviluppare il software. Identifica gli oggetti principali, le loro caratteristiche e la relazione con altri oggetti. Questo è spesso il primo passo e il passaggio più essenziale nella creazione di qualsiasi software. Proprio come il progetto del progetto è per un architetto, un modello di dati è per uno sviluppatore di software. Ciò non solo aiuta ad analizzare la struttura, ma consente anche di anticipare eventuali difficoltà funzionali o tecniche che potrebbero verificarsi in un secondo momento.
Il flusso tradizionale di modellizzazione dei dati inizia con la modellizzazione concettuale dei dati. Questo modello di dati concettuali viene quindi mappato su un modello di dati relazionali che alla fine produce uno schema di database relazionale. In questo processo, la cosa principale è l'ordinamento dei dati che viene fatto in base alla correlazione comprendendoli e interrogandoli.
La modellazione dei dati in Cassandra differisce dalla modellazione dei dati nel database relazionale. La modellazione dei dati relazionali si basa sul solo modello di dati concettuali. Che utilizza SQL per recuperare ed eseguire azioni. Cassandra utilizza CQL (Cassandra Query Language) con sintassi simile a SQL. La modellazione dei dati in Cassandra inizia con l'organizzazione dei dati e la comprensione della sua relazione con i suoi oggetti. Qui, lo spazio delle chiavi è analogo a un database che contiene diversi record e tabelle. Un cluster può avere più spazi chiave. Nodi diversi si connettono per creare un cluster. A livello di spazio chiavi, possiamo definire attributi come il fattore di replica.
Modello da tavolo
La comprensione di un tavolo in Cassandra è completamente diversa da una nozione esistente. Una tabella CQL può essere considerata come un gruppo di partizioni chiamato famiglia di colonne che contiene righe con la stessa struttura. Ogni partizione contiene una chiave di partizione univoca e ogni riga contiene una chiave cluster singolare opzionale. La combinazione di partizione e chiave cluster è chiamata chiave primaria utilizzata per identificare una riga nella tabella. Una tabella con una chiave di cluster avrà partizioni multi-riga mentre una tabella senza chiave di cluster avrà solo una partizione di riga singola.
Modello di query
Il flusso di Casandra parte da un modello di dati concettuale insieme al flusso di lavoro dell'applicazione che viene fornito come input per ottenere il modello di dati logici e infine per ottenere il modello di dati fisici.
Le query degli utenti sono definite nel flusso di lavoro dell'applicazione. La modellazione concettuale dei dati viene utilizzata per acquisire la relazione tra entità diverse e i loro attributi. Da qui il nome modello ER.
Modellazione di dati logici
Il nucleo della metodologia di modellazione dei dati Cassandra è la modellazione logica dei dati. Un modello di dati concettuali è mappato su un modello di dati logici basato su query definite in un flusso di lavoro dell'applicazione. Questa mappatura concettuale-logica basata su query è definita da principi di modellizzazione dei dati, regole di mappatura e modelli di mappatura.
Principi di modellizzazione dei dati
I seguenti quattro principi forniscono una base per la mappatura di modelli di dati concettuali e logici.
- Conosci i tuoi dati: per organizzare correttamente i dati, è necessario che entità, attributi e le loro relazioni sviluppino un modello di dati concettuali.
- Conosci le tue query: per organizzare i dati in modo efficiente, vengono utilizzate le query. L'opzione migliore da eseguire è la partizione per query.
- Annidamento dei dati: per organizzare più entità dello stesso tipo insieme su un criterio noto, viene utilizzato l'annidamento dei dati. Viene utilizzato per recuperare più entità da una singola partizione.
- Duplicazione dei dati: è sempre meglio avere la duplicazione dei dati sui join in Cassandra in quanto consente di supportare in modo efficiente query diverse sugli stessi dati.
Sulla base dei principi di modellizzazione dei dati, vengono definite regole di mappatura per eseguire la transizione da un modello di dati concettuali a un modello di dati logici
Regole di mappatura:
- Entità e relazioni: i tipi di entità e relazione sono associati a tabelle, mentre entità e relazioni sono associate a righe di tabella.
- Attributi di ricerca di uguaglianza : gli attributi di ricerca di uguaglianza vengono utilizzati nelle colonne contenenti la chiave primaria per partecipare alla ricerca di uguaglianza.
- Attributi di ricerca della disuguaglianza : gli attributi di ricerca della disuguaglianza vengono utilizzati anche nelle colonne contenenti la chiave primaria per produrre risultati di ricerca diversi.
- Attributo di ordinamento: l' attributo di ordinamento viene utilizzato per raggruppare i dati in un ordine specifico
- Attributo chiave: questa caratteristica consente di identificare le righe univoche
Sulla base delle regole di mappatura di cui sopra, progettiamo modelli di mappatura che fungono da base per automatizzare la progettazione del database. Attraverso la query fornita e il modello di dati concettuali, ogni modello definisce lo schema di progettazione dello schema finale.
Modello fisico
Una volta che il modello logico è in atto, sviluppare un modello fisico è relativamente semplice. Un modello di dati fisici rappresenta i dati nel database. Dopo l'assegnazione dei tipi di dati viene stimata la dimensione della partizione e vengono eseguiti test per analizzare il modello per una migliore ottimizzazione.
Per concludere possiamo dire che quando ci sono un volume enorme e una varietà di dati a disposizione per essere analizzati ed elaborati. È necessario scegliere un approccio in grado di estrarre in modo efficiente i dati da analizzare. Cassandra con la sua elevata scalabilità e capacità di archiviare dati di grandi dimensioni offre un rapido recupero di informazioni per progettare modelli di dati per strutture complesse. La modellazione dei dati di Cassandra e tutte le sue funzionalità possono essere racchiuse nei seguenti modi. Qui, creiamo una progettazione di dati concettuali basata su query e con l'aiuto di regole di mappatura e modelli di mappatura delineati consente la transizione dal modello concettuale al modello logico. Descriviamo quindi un modello fisico per ottenere un'immagine mentale completamente unica del design.
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