Introduction à la modélisation des données Cassandra
Pour contrer une quantité colossale d'informations, de nouvelles technologies de gestion des données ont vu le jour. Ces techniques sont différentes des approches traditionnelles des bases de données relationnelles. Ils sont collectivement appelés NoSQL. Cassandra est l'une des bases de données NoSQL les plus connues. D'autres produits de base de données NoSQL populaires incluent MongoDB, Riak, Redis, Neo4j, etc. Dans cette rubrique, nous allons en savoir plus sur la modélisation des données Cassandra.
Ces bases de données NoSQL surmontent les lacunes découvertes par la base de données relationnelle en incorporant un volume énorme qui contient des informations organisées, semi-organisées et non structurées. L'évolutivité et les performances des applications Web, le moindre coût et la prise en charge du développement logiciel agile sont certains de ses avantages. Cassandra est une plate-forme open source fonctionnelle dans Apache Software Foundation et, par conséquent, elle est également connue sous le nom d'Apache Cassandra. Cassandra peut superviser un immense volume de données organisées, semi-organisées et non structurées dans un grand cluster distribué sur plusieurs centres. Il offre une évolutivité élevée, des performances élevées et prend en charge un modèle flexible.
La modélisation des données est une compréhension du flux et de la structure qui doit être utilisée pour développer le logiciel. Il identifie les objets principaux, leurs caractéristiques et la relation avec d'autres objets. C'est souvent la première étape et l'étape la plus essentielle dans la création d'un logiciel. Tout comme la conception d'un plan directeur pour un architecte, un modèle de données est destiné à un développeur de logiciels. Cela permet non seulement d'analyser la structure mais vous permet également d'anticiper les éventuelles difficultés fonctionnelles ou techniques pouvant survenir ultérieurement.
Le flux de modélisation de données traditionnel commence par la modélisation conceptuelle des données. Ce modèle de données conceptuel est ensuite mappé à un modèle de données relationnelles qui produit finalement un schéma de base de données relationnelle. Dans ce processus, la chose principale est le tri des données qui se fait en fonction de la corrélation en la comprenant et en l'interrogeant.
La modélisation des données dans Cassandra diffère de la modélisation des données dans la base de données relationnelle. La modélisation des données relationnelles est basée uniquement sur le modèle de données conceptuel. Qui utilise SQL pour récupérer et effectuer des actions. Cassandra utilise CQL (Cassandra Query Language) ayant une syntaxe similaire à SQL. La modélisation des données dans Cassandra commence par l'organisation des données et la compréhension de sa relation avec ses objets. Ici, l'espace de clés est analogue à une base de données qui contient différents enregistrements et tables. Un cluster peut avoir plusieurs espaces clés. Différents nœuds se connectent pour créer un cluster. Au niveau de l'espace clé, nous pouvons définir des attributs comme le facteur de réplication.
Modèle de table
La compréhension d'une table dans Cassandra est complètement différente d'une notion existante. Une table CQL peut être considérée comme un groupe de partitions appelé la famille de colonnes qui contient des lignes de même structure. Chaque partition contient une clé de partition unique et chaque ligne contient une clé de cluster singulière facultative. La combinaison de la partition et d'une clé de cluster est appelée une clé primaire qui est utilisée pour identifier une ligne dans la table. Une table avec une clé de cluster aura des partitions à plusieurs lignes tandis qu'une table sans clé de cluster aura uniquement une partition à une seule ligne.
Modèle de requête
Le flux Casandra commence à partir d'un modèle de données conceptuel avec le flux de travail d'application qui est fourni en entrée pour obtenir le modèle de données logique et enfin pour obtenir le modèle de données physique.
Les requêtes des utilisateurs sont définies dans le workflow de l'application. La modélisation conceptuelle des données est utilisée pour capturer la relation entre différentes entités et leurs attributs. D'où le nom de modèle ER.
Modélisation logique des données
Le cœur de la méthodologie de modélisation des données Cassandra est la modélisation logique des données. Un modèle de données conceptuel est mappé sur un modèle de données logique basé sur des requêtes définies dans un workflow d'application. Ce mappage conceptuel-logique piloté par requête est défini par des principes de modélisation des données, des règles de mappage et des modèles de mappage.
Principes de modélisation des données
Les quatre principes suivants fournissent une base pour la mise en correspondance des modèles de données conceptuels et logiques.
- Connaissez vos données: pour organiser correctement les données, les entités, les attributs et leurs relations doivent être bien connus pour développer un modèle de données conceptuel.
- Connaissez vos requêtes: pour organiser efficacement les données, des requêtes sont utilisées. La meilleure option à effectuer est la partition par requête.
- Imbrication de données: Pour organiser plusieurs entités du même type ensemble sur un critère connu, l'imbrication de données est utilisée. Il est utilisé pour récupérer plusieurs entités à partir d'une seule partition.
- Duplication des données: il est toujours préférable d'avoir une duplication des données sur les jointures dans Cassandra car cela permet de prendre en charge efficacement différentes requêtes sur les mêmes données.
Sur la base des principes de modélisation des données, des règles de mappage sont définies pour effectuer la transition d'un modèle de données conceptuel à un modèle de données logique
Règles de mappage:
- Entités et relations: les types d'entité et de relation sont mappés aux tables, tandis que les entités et les relations sont mappées aux lignes de table.
- Attributs de recherche d'égalité : les attributs de recherche d'égalité sont utilisés dans les colonnes contenant la clé primaire pour participer à la recherche d'égalité.
- Attributs de recherche d'inégalité : les attributs de recherche d'inégalité sont également utilisés dans les colonnes contenant la clé primaire pour produire des résultats de recherche différents.
- Attribut de commande: l'attribut de commande est utilisé pour regrouper les données dans un ordre spécifique
- Attribut clé: Cette caractéristique permet d'identifier les lignes uniques
Sur la base des règles de mappage ci-dessus, nous concevons des modèles de mappage qui servent de base à l'automatisation de la conception de la base de données. Grâce à la requête donnée et au modèle de données conceptuel, chaque modèle définit le contour de conception du schéma final.
Modèle physique
Une fois le modèle logique en place, le développement d'un modèle physique est relativement facile. Un modèle de données physiques représente les données de la base de données. Après l'attribution des types de données, la taille de la partition est estimée et des tests sont effectués pour analyser le modèle pour une meilleure optimisation.
Pour conclure, nous pouvons dire que lorsqu'il existe un volume et une variété énormes de données à analyser et à traiter. Il est nécessaire de choisir une approche permettant d'extraire efficacement les données à analyser. Cassandra, avec sa grande évolutivité et sa capacité à stocker des données massives, permet une récupération rapide des informations pour concevoir des modèles de données pour des structures complexes. La modélisation des données Cassandra et toutes ses fonctionnalités peuvent être englobées des manières suivantes. Ici, nous créons une conception de données conceptuelles basée sur des requêtes et à l'aide de règles de mappage et de modèles de mappage décrits, il permet la transition du modèle conceptuel au modèle logique. Nous décrivons ensuite un modèle physique pour obtenir une image mentale complètement unique du design.
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Ceci est un guide de modélisation de données Cassandra. Nous discutons ici du modèle de table, du modèle de requête, de la modélisation logique des données et des principes de modélisation des données. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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