Einführung in die Cassandra-Datenmodellierung

Um einer riesigen Informationsmenge entgegenzuwirken, wurden neue Datenmanagementtechnologien entwickelt. Diese Techniken unterscheiden sich von herkömmlichen relationalen Datenbankansätzen. Sie werden zusammen als NoSQL bezeichnet. Cassandra ist eine der bekanntesten NoSQL-Datenbanken. Weitere beliebte NoSQL-Datenbankprodukte sind MongoDB, Riak, Redis, Neo4j usw. In diesem Thema lernen wir Cassandra Data Modeling kennen.

Diese NoSQL-Datenbanken beseitigen die von der relationalen Datenbank aufgedeckten Mängel, indem sie ein enormes Volumen enthalten, das organisierte, halborganisierte und unstrukturierte Informationen enthält. Skalierbarkeit und Leistung für Webanwendungen, geringere Kosten und Unterstützung für agile Softwareentwicklung sind einige seiner Vorteile. Cassandra ist eine funktionierende Open-Source-Plattform in der Apache Software Foundation und daher auch als Apache Cassandra bekannt. Cassandra kann ein immenses Volumen an organisierten, halborganisierten und unstrukturierten Daten in einem großen verteilten Cluster über mehrere Zentren hinweg überwachen. Es bietet hohe Skalierbarkeit, hohe Leistung und unterstützt ein flexibles Modell.

Datenmodellierung ist ein Verständnis von Fluss und Struktur, das zur Entwicklung der Software verwendet werden muss. Es identifiziert die Hauptobjekte, ihre Merkmale und die Beziehung zu anderen Objekten. Dies ist oft der erste und wichtigste Schritt bei der Erstellung von Software. Genau wie das Blueprint-Design für einen Architekten ist, ist ein Datenmodell für einen Softwareentwickler. Dies hilft nicht nur bei der Analyse der Struktur, sondern ermöglicht es Ihnen auch, spätere funktionale oder technische Schwierigkeiten zu antizipieren.

Der herkömmliche Datenmodellierungsfluss beginnt mit der konzeptionellen Datenmodellierung. Dieses konzeptionelle Datenmodell wird dann einem relationalen Datenmodell zugeordnet, das schließlich ein relationales Datenbankschema erzeugt. In diesem Prozess ist das Wichtigste die Datensortierung, die auf der Korrelation basiert, indem sie verstanden und abgefragt wird.

Die Datenmodellierung in Cassandra unterscheidet sich von der Datenmodellierung in der relationalen Datenbank. Die relationale Datenmodellierung basiert allein auf dem konzeptionellen Datenmodell. Welche verwendet SQL zum Abrufen und Ausführen von Aktionen. Cassandra verwendet CQL (Cassandra Query Language) mit einer SQL-ähnlichen Syntax. Die Datenmodellierung in Cassandra beginnt mit der Organisation der Daten und dem Verständnis ihrer Beziehung zu ihren Objekten. Hier ist der Schlüsselbereich analog zu einer Datenbank, die verschiedene Datensätze und Tabellen enthält. Ein Cluster kann mehrere Schlüsselbereiche haben. Verschiedene Knoten stellen eine Verbindung her, um einen Cluster zu erstellen. Auf der Keyspace-Ebene können Attribute wie der Replikationsfaktor definiert werden.

Tischmodell

Das Verständnis einer Tabelle in Cassandra unterscheidet sich grundlegend von einem bestehenden Begriff. Eine CQL-Tabelle kann als eine Gruppe von Partitionen betrachtet werden, die als Spaltenfamilie bezeichnet wird und Zeilen mit derselben Struktur enthält. Jede Partition enthält einen eindeutigen Partitionsschlüssel und jede Zeile enthält einen optionalen singulären Cluster-Schlüssel. Die Kombination aus Partition und Cluster-Schlüssel wird als Primärschlüssel bezeichnet, mit dem eine Zeile in der Tabelle identifiziert wird. Eine Tabelle mit einem Clusterschlüssel enthält mehrzeilige Partitionen, während eine Tabelle ohne Clusterschlüssel nur eine einzelne Zeilenpartition enthält.

Abfragemodell

Casandra Flow geht von einem konzeptionellen Datenmodell aus, zusammen mit dem Anwendungsworkflow, der als Eingaben zum Abrufen des logischen Datenmodells und schließlich zum Abrufen des physischen Datenmodells angegeben wird.

Benutzerabfragen werden im Anwendungsworkflow definiert. Die konzeptionelle Datenmodellierung wird verwendet, um die Beziehung zwischen verschiedenen Entitäten und ihren Attributen zu erfassen. Daher der Name ER-Modell.

Logische Datenmodellierung

Der Kern der Cassandra-Datenmodellierungsmethode ist die logische Datenmodellierung. Ein konzeptionelles Datenmodell wird basierend auf in einem Anwendungsworkflow definierten Abfragen einem logischen Datenmodell zugeordnet. Diese abfrageorientierte konzeptionelle und logische Zuordnung wird durch Datenmodellierungsprinzipien, Zuordnungsregeln und Zuordnungsmuster definiert.

Datenmodellierungsprinzipien

Die folgenden vier Prinzipien bilden eine Grundlage für die Abbildung konzeptioneller auf logische Datenmodelle.

  1. Kennen Sie Ihre Daten: Um Daten korrekt zu organisieren, müssen Entitäten, Attribute und ihre Beziehungen bekannt sein, um ein konzeptionelles Datenmodell zu entwickeln.
  2. Kennen Sie Ihre Abfragen: Um Daten effizient zu organisieren, werden Abfragen verwendet. Die beste Option ist die Partitionierung pro Abfrage.
  3. Datenverschachtelung: Um mehrere Entitäten desselben Typs nach bekannten Kriterien zu organisieren, wird die Datenverschachtelung verwendet. Es wird verwendet, um mehrere Entitäten von einer einzelnen Partition abzurufen.
  4. Datenvervielfältigung: Es ist immer besser, Datenvervielfältigung über Joins in Cassandra durchzuführen, da dadurch verschiedene Abfragen für dieselben Daten effizient unterstützt werden.

Basierend auf den Datenmodellierungsprinzipien werden Zuordnungsregeln definiert, um den Übergang von einem konzeptuellen Datenmodell zu einem logischen Datenmodell durchzuführen

Zuordnungsregeln:

  1. Entitäten und Beziehungen: Entitäten- und Beziehungstypen werden Tabellen zugeordnet, während Entitäten und Beziehungen Tabellenzeilen zugeordnet werden.
  2. Attribute für die Gleichheitssuche : Attribute für die Gleichheitssuche werden in den Spalten verwendet, die den Primärschlüssel enthalten, um an der Gleichheitssuche teilzunehmen.
  3. Ungleichheitssuchattribute: In den Spalten mit dem Primärschlüssel werden auch Ungleichheitssuchattribute verwendet, um verschiedene Suchergebnisse zu erstellen.
  4. Sortierattribut: Mit dem Sortierattribut werden Daten in einer bestimmten Reihenfolge gruppiert
  5. Schlüsselattribut: Dieses Merkmal hilft bei der Identifizierung der eindeutigen Zeilen

Basierend auf den obigen Zuordnungsregeln entwerfen wir Zuordnungsmuster, die als Grundlage für die Automatisierung des Datenbankentwurfs dienen. Durch die gegebene Abfrage und das konzeptionelle Datenmodell definiert jedes Muster den endgültigen Schemaentwurfsumriss.

Physikalisches Modell

Sobald das logische Modell vorhanden ist, ist die Entwicklung eines physikalischen Modells relativ einfach. Ein physikalisches Datenmodell repräsentiert Daten in der Datenbank. Nach dem Zuweisen von Datentypen wird die Partitionsgröße geschätzt und es werden Tests durchgeführt, um das Modell zur besseren Optimierung zu analysieren.

Abschließend können wir sagen, dass bei einem riesigen Datenvolumen und einer Vielzahl von Daten diese analysiert und verarbeitet werden müssen. Es muss ein Ansatz gewählt werden, mit dem die zu analysierenden Daten effizient extrahiert werden können. Cassandra bietet durch seine hohe Skalierbarkeit und die Fähigkeit, massive Daten zu speichern, einen schnellen Abruf von Informationen, um Datenmodelle für komplexe Strukturen zu entwerfen. Cassandra-Datenmodellierung und all ihre Funktionen können auf die folgenden Arten zusammengefasst werden. Hier erstellen wir ein abfrageorientiertes konzeptionelles Daten-Design, das mit Hilfe von Mapping-Regeln und Mapping-Mustern den Übergang vom konzeptionellen zum logischen Modell ermöglicht. Wir beschreiben dann ein physikalisches Modell, um ein völlig einzigartiges mentales Bild des Entwurfs zu erhalten.

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Dies ist eine Anleitung zur Cassandra-Datenmodellierung. Hier werden die Prinzipien des Tabellenmodells, des Abfragemodells, der logischen Datenmodellierung und der Datenmodellierung erörtert. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

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