Modelado de Datos Cassandra: Qué es y cómo utilizarlo

Elegir el modelo de datos adecuado es importante cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. El modelado de datos permite analizar las entidades y sus relaciones. El modelo de datos que elija dependerá del tipo de datos a los que quiera acceder y de cómo quiera consultarlos. El sistema de gestión de datos de Cassandra es especialmente importante a la hora de elegir el modelo de datos.

En este artículo, discutimos qué es el modelado de datos de Cassandra, cuándo usarlo y las mejores prácticas que puedes seguir para ayudarte a diseñar un modelo exitoso que funcione bien con Cassandra.

¿Qué es el modelado de datos Cassandra?

El modelado de datos de Cassandra es una técnica para optimizar su modelo de datos para el sistema de gestión de bases de datos Cassandra. Dado que los usuarios diseñan los datos para que se ajusten a solicitudes específicas en lugar de organizar las relaciones o los objetos, el modelo de datos de Cassandra es único. Los datos pueden organizarse en filas organizadas en tablas o columnas utilizando este modelo. El modelo comprende los siguientes componentes:

  • Columnas: Una columna es una fila de datos.
  • Espacios clave: Los espacios clave mantienen unidas las columnas.
  • Tablas: Las tablas, también llamadas familias de columnas, son una herramienta para organizar los datos.

Debido a sus usos específicos, la elección de un modelo de datos adecuado puede ser la parte más difícil de utilizar Cassandra. Cassandra no admite tablas combinadas ni uniones de tablas como lo hacen los modelos de bases de datos relacionales. Esto significa que puede ser muy útil organizar las columnas de su modelo en una sola tabla. Cada consulta requiere una familia de columnas para seguir duplicando datos y proporcionar el alto rendimiento que necesita del modelo.

Los objetivos de su modelo de datos Cassandra son:

  • Almacenar grandes cantidades de datos
  • Modele sus datos en función de sus necesidades
  • Optimizar los datos para consultas específicas
  • Proporcionar lecturas y escrituras rápidas
  • Organizar los datos para soportar el lenguaje de consulta de Cassandra (CQL)
  • Dispersar los datos en torno a una agrupación
  • Minimizar las particiones devueltas

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Cuándo utilizar el modelado de datos Cassandra

Cassandra está diseñado para soportar grandes cantidades de datos estructurados o semiestructurados en servidores generales y no debería provocar un mal funcionamiento generalizado del sistema a causa de un único fallo. Esto puede ser beneficioso para las empresas que escalan porque la fortaleza de la plataforma aumenta con la adición de nuevos centros de datos, independientemente de su ubicación.

El modelado de Cassandra ofrece las siguientes características, que su organización puede encontrar atractivas:

  • Escalabilidad: A medida que se añaden unidades de datos adicionales, o nodos, y los datos se reparten más uniformemente entre ellos, la carga que maneja cada nodo se reduce. Un grupo de puntos de datos, llamado cluster, puede desplegarse en múltiples centros de datos y abarcar regiones globales.

  • Fiabilidad: Cassandra facilita la distribución de los datos de manera uniforme entre todos los nodos de un clúster, con cada nodo capaz de manejar las solicitudes de lectura y escritura. Esto significa que la plataforma no debería fallar por un solo fallo.

  • Ajustabilidad: En Cassandra, puede establecer el nivel de consistencia en función de sus necesidades de consulta.

  • Flexibilidad: El modelo de datos de Cassandra se aplica en una amplia gama de casos de uso, por lo que es probable que pueda utilizar Cassandra para sus datos.

  • Disponibilidad: Cassandra tiene una alta disponibilidad y puede seguir funcionando incluso con fallos debido a la forma en que los datos se replican entre los nodos de un clúster.

  • Comunicabilidad: La arquitectura peer-to-peer permite que todos los nodos de un clúster Cassandra se comuniquen entre sí.

  • Accesibilidad: Cassandra es un proyecto de código abierto, y puede integrarlo fácilmente con otros proyectos de código abierto.

Mejores prácticas para el modelado de datos de Cassandra

He aquí una lista de reglas básicas que pueden ayudarle a optimizar el rendimiento de su modelo':

Mapear los datos y las consultas

Si usted está acostumbrado a la modelización relacional, la modelización en Cassandra puede parecer un poco diferente. En lugar de diseñar una tabla relacional, considere crear un mapa anidado y ordenado. La estructura anidada puede ayudar a realizar escaneos eficientes, y el mapa puede ayudar a facilitar la búsqueda de claves. El éxito de una estructura de mapa depende del descubrimiento de datos y de la identificación de patrones. Cuando diseñe sus tablas, intente pensar en ellas como dos mapas ordenados: un mapa interior con clave de columna y un mapa exterior con clave de fila.

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Modele sus datos en torno a consultas específicas

El modelado de datos en Cassandra está orientado a las consultas, lo que significa que puede ser útil estructurar los datos en su modelo en torno a patrones de uso y consultas planificadas. Intenta considerar tus patrones de consulta antes de diseñar tus familias de columnas.

Puede ser útil analizar la frecuencia con la que utiliza una consulta y si ésta es propensa a retrasos entre sus acciones y la respuesta del programa. De este modo, puede asegurarse de que su modelo soporta los patrones de consulta más importantes y frecuentes. También puede ser útil condensar todas las entidades involucradas en una consulta o conjunto de consultas en una sola tabla para lograr lecturas más rápidas de acceso a los datos.

Dependiendo de su consulta, puede necesitar una tabla que contenga más de una entidad o tener una sola entidad incluida en varias tablas. Esto se debe a que la plataforma no soporta la creación de índices secundarios o SQLs complejos. Para evitar esto, considere comenzar su diseño identificando las entidades y relaciones clave y luego moldearlas para que se ajusten a consultas y patrones de consulta específicos.

Entienda sus datos

Un componente clave para modelar eficazmente sus datos en torno a sus consultas es comprender sus datos. Un modelo terminado contiene consultas identificadas con precisión y conjuntos de datos completos. Para evitar la ardua tarea de volver a introducir datos en un modelo existente, considere la posibilidad de centrarse en el desarrollo de un modelo conceptual sólido para poder comprender mejor los datos que necesita. Es posible que quiera empezar con una vista de alto nivel de sus datos para entender sus entidades y sus atributos identificativos.

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Siga los métodos de modelado de big data

Si ha elegido utilizar Cassandra para sus necesidades de almacenamiento y análisis de datos, es probable que esté procesando cantidades considerables de datos para respaldar un proceso empresarial a gran escala. Considere la posibilidad de seguir otros métodos de modelado de big data y adoptar un enfoque estructurado para garantizar que su modelo sea completo y de alto rendimiento.

Esperar mayores instancias de escritura y duplicación de datos

Dependiendo de su experiencia, puede estar acostumbrado a minimizar las escrituras y la desnormalización en sus modelos. Aunque esos objetivos tienen cierto peso en el modelado de datos de Cassandra, probablemente no serán su principal prioridad. Las escrituras en Cassandra son relativamente baratas, y puede optar por ejecutar escrituras adicionales para mejorar la eficiencia de sus consultas de lectura. El programa puede manejar un alto rendimiento de las escrituras y puede ejecutar casi todas las escrituras con la misma eficiencia. Las lecturas, sin embargo, pueden ser más costosas y difíciles de ajustar.

La desnormalización y la duplicación de datos son comunes en Cassandra. El sistema no pretende conservar el espacio en disco porque suele ser un recurso barato y disponible. Los datos duplicados son a veces necesarios para realizar lecturas eficientes, especialmente porque la plataforma no soporta las uniones de tablas.

Distribuya los datos de manera uniforme

En Cassandra, el sistema facilita la distribución equitativa de los datos, pero para lograrlo sigue siendo necesario que el usuario seleccione una clave primaria adecuada para asegurarse de que puede distribuir sus datos de manera uniforme.

En última instancia, el objetivo es tener aproximadamente la misma cantidad de datos para cada nodo en el clúster. Cassandra sólo admite la ordenación en las columnas del clúster de una clave primaria específica. Al tomar sus decisiones de diseño, considere cómo se produce la ordenación en su modelo de datos.

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Minimizar las lecturas de partición

Una partición se refiere a un grupo de filas con la misma clave de partición. Sus particiones pueden residir en diferentes nodos, y la lectura de la partición que usted solicita podría requerir un comando único para cada partición en cada nodo separado. Esto puede rápidamente convertirse en una pérdida de tiempo y aumentar la variación de la latencia. Debido a la forma en que Cassandra almacena las filas, también puede ser costoso leer desde múltiples particiones, incluso si es en un solo nodo.

Por esta razón, intente leer filas de menos particiones cuando emita sus consultas de lectura. Aunque a veces puede ser un reto conseguir tanto un menor número de lecturas de particiones como una distribución equitativa de los datos, encontrar un equilibrio entre ambos puede ayudarle a crear un modelo exitoso y eficiente.

Analizar la eficacia de su modelo

Es posible que su modelo deba ajustarse a las exigencias de sus consultas, datos y ámbito de trabajo. Analizar a fondo su modelo puede ayudarle a cambiar su esquema para ajustarse a cualquier consideración o limitación especial, como el tamaño de las particiones y la redundancia de datos. Si el espacio en disco es limitado, es posible que tenga que actualizar su modelo para acomodar también las necesidades de espacio. Aunque los datos duplicados, las transacciones ligeras y las particiones múltiples pueden ser características inevitables de su modelo, considere la posibilidad de mantenerlas al mínimo para apoyar lecturas eficientes y un rendimiento optimizado.

Una vez que haya terminado de crear sus tablas físicas, puede revisar y perfeccionar su modelo de datos físicos para asegurarse de que cumple sus objetivos.