Introducción al modelado de datos de Cassandra
Para contrarrestar una cantidad colosal de información, han surgido nuevas tecnologías de gestión de datos. Estas técnicas son diferentes de los enfoques tradicionales de bases de datos relacionales. Se les conoce colectivamente como NoSQL. Cassandra es una de las bases de datos NoSQL ampliamente conocidas. Otros productos populares de la base de datos NoSQL incluyen MongoDB, Riak, Redis, Neo4j, etc. En este tema, aprenderemos sobre el modelado de datos de Cassandra.
Estas bases de datos NoSQL superan las deficiencias descubiertas por la base de datos relacional al incorporar un enorme volumen que contiene información organizada, semi-organizada y no estructurada. La escalabilidad y el rendimiento de las aplicaciones web, el bajo costo y el soporte para el desarrollo ágil de software son algunas de sus ventajas. Cassandra es una plataforma de código abierto en funcionamiento en Apache Software Foundation y, en consecuencia, también se conoce como Apache Cassandra. Cassandra puede supervisar un inmenso volumen de datos organizados, semi-organizados y no estructurados en un gran grupo distribuido en múltiples centros. Proporciona alta escalabilidad, alto rendimiento y admite un modelo flexible.
El modelado de datos es una comprensión del flujo y la estructura que debe utilizarse para desarrollar el software. Identifica los objetos principales, sus características y la relación con otros objetos. Este suele ser el primer paso y el paso más esencial para crear cualquier software. Al igual que el diseño de planos para un arquitecto, un modelo de datos es para un desarrollador de software. Esto no solo ayuda a analizar la estructura, sino que también le permite anticipar cualquier dificultad funcional o técnica que pueda ocurrir más adelante.
El flujo de modelado de datos tradicional comienza con el modelado de datos conceptual. Este modelo de datos conceptual se asigna a un modelo de datos relacionales que finalmente produce un esquema de base de datos relacional. En este proceso, lo principal es la clasificación de datos, que se realiza en función de la correlación al comprenderla y consultarla.
El modelado de datos en Cassandra difiere del modelado de datos en la base de datos relacional. El modelado de datos relacionales se basa solo en el modelo de datos conceptual. Que utiliza SQL para recuperar y realizar acciones. Cassandra usa CQL (Cassandra Query Language) que tiene una sintaxis similar a SQL. El modelado de datos en Cassandra comienza con la organización de los datos y la comprensión de su relación con sus objetos. Aquí, el espacio de teclas es análogo a una base de datos que contiene diferentes registros y tablas. Un clúster puede tener múltiples espacios de teclas. Diferentes nodos se conectan para crear un clúster. En el nivel del espacio de teclas, podemos definir atributos como el factor de replicación.
Modelo de mesa
La comprensión de una tabla en Cassandra es completamente diferente de una noción existente. Una tabla CQL puede considerarse como un grupo de particiones llamado familia de columnas que contiene filas con la misma estructura. Cada partición tiene una clave de partición única y cada fila contiene una clave de clúster singular opcional. La combinación de partición y una clave de clúster se denomina clave primaria que se utiliza para identificar una fila en la tabla. Una tabla con una clave de clúster tendrá particiones de varias filas, mientras que una tabla sin clave de clúster únicamente tendrá una partición de una sola fila.
Modelo de consulta
El flujo de Casandra comienza a partir de un modelo de datos conceptual junto con el flujo de trabajo de la aplicación que se proporciona como entradas para obtener el modelo de datos lógicos y, por último, para obtener el modelo de datos físicos.
Las consultas de los usuarios se definen en el flujo de trabajo de la aplicación. El modelado conceptual de datos se utiliza para capturar la relación entre diferentes entidades y sus atributos. De ahí el nombre de modelo ER.
Modelado de datos lógicos
El núcleo de la metodología de modelado de datos de Cassandra es el modelado lógico de datos. Un modelo de datos conceptual se asigna a un modelo de datos lógico basado en consultas definidas en un flujo de trabajo de la aplicación. Este mapeo conceptual a lógico basado en consultas se define mediante principios de modelado de datos, reglas de mapeo y patrones de mapeo.
Principios de modelado de datos
Los siguientes cuatro principios proporcionan una base para el mapeo de modelos de datos conceptuales a lógicos.
- Conozca sus datos: para organizar los datos correctamente, las entidades, los atributos y sus relaciones deben ser bien conocidos para desarrollar un modelo de datos conceptual.
- Conozca sus consultas: para organizar los datos de manera eficiente, se utilizan consultas. La mejor opción para realizar es la partición por consulta.
- Anidamiento de datos: para organizar varias entidades del mismo tipo juntas según un criterio conocido, se utiliza el anidamiento de datos. Se utiliza para recuperar múltiples entidades de una sola partición.
- Duplicación de datos: siempre es mejor tener duplicación de datos sobre uniones en Cassandra, ya que ayuda a soportar eficientemente diferentes consultas sobre los mismos datos.
Basado en los principios de modelado de datos, las reglas de mapeo se definen para llevar a cabo la transición de un modelo de datos conceptual a un modelo de datos lógico.
Reglas de mapeo:
- Entidades y relaciones: los tipos de entidad y relación se asignan a las tablas, mientras que las entidades y las relaciones se asignan a las filas de la tabla.
- Atributos de búsqueda de igualdad : los atributos de búsqueda de igualdad se utilizan en las columnas que contienen la clave principal para participar en la búsqueda de igualdad.
- Atributos de búsqueda de desigualdad : Los atributos de búsqueda de desigualdad también se usan en las columnas que contienen la clave principal para producir diferentes resultados de búsqueda.
- Atributo de pedido: el atributo de pedido se usa para agrupar por datos en un orden específico
- Atributo clave: esta característica ayuda a identificar las filas únicas
Con base en las reglas de mapeo anteriores, diseñamos patrones de mapeo que sirven como base para automatizar el diseño de la base de datos. A través de la consulta dada y el modelo de datos conceptual, cada patrón define el esquema final del diseño del esquema.
Modelo físico
Una vez que el modelo lógico está en su lugar, desarrollar un modelo físico es relativamente fácil. Un modelo de datos físicos representa datos en la base de datos. Después de asignar los tipos de datos, se estima el tamaño de la partición y se realizan pruebas para analizar el modelo para una mejor optimización.
Para concluir, podemos decir que cuando hay un gran volumen y variedad de datos a disposición para analizar y procesar. Es necesario elegir un enfoque que pueda extraer eficientemente los datos a analizar. Cassandra, con su alta escalabilidad y capacidad para almacenar datos masivos, ofrece una recuperación rápida de información para diseñar modelos de datos para estructuras complejas. El modelado de datos de Cassandra y toda su funcionalidad se pueden abarcar de las siguientes maneras. Aquí, creamos un diseño de datos conceptuales basado en consultas y con la ayuda de reglas de mapeo y patrones de mapeo esbozados, permite la transición del modelo conceptual al modelo lógico. Luego describimos un modelo físico para obtener una imagen mental completamente única del diseño.
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Esta es una guía para el modelado de datos de Cassandra. Aquí discutimos el modelo de tabla, el modelo de consulta, el modelado de datos lógicos y los principios de modelado de datos. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
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