Pemodelan data Cassandra: Apa itu dan bagaimana cara menggunakannya

Pemodelan data adalah alat yang berguna untuk mengatur dan menyusun data dalam jumlah besar sehingga Anda dapat menganalisis entitas dan hubungannya. Model data yang Anda pilih bergantung pada tipe data yang Anda perlukan untuk mengakses dan pola kueri Anda. Saat menggunakan sistem manajemen data Cassandra, model data yang Anda pilih bisa menjadi sangat penting. Dalam artikel ini, kami membahas apa itu pemodelan data Cassandra, kapan menggunakannya, dan praktik terbaik yang dapat Anda ikuti untuk membantu Anda mendesain model sukses yang berfungsi baik dengan Cassandra.

Apa itu pemodelan data Cassandra?

Pemodelan data Cassandra adalah cara untuk mengoptimalkan model data Anda untuk Cassandra, sistem manajemen basis data. Model data Cassandra unik karena pengguna memodelkan data agar sesuai dengan permintaan data tertentu daripada mengatur relasi atau objek. Dengan menggunakan model, Anda dapat menyusun penyimpanan data sebagai kumpulan baris yang diatur ke dalam tabel atau kolom. Komponen utama dari model tersebut adalah:

• Kolom: Kolom adalah deretan data.
• Ruang kunci: Ruang kunci menyatukan kolom.
• Tabel: Tabel, juga disebut keluarga kolom, adalah alat untuk mengatur data.

Karena kegunaannya yang spesifik, memilih model data yang sesuai dapat menjadi bagian tersulit dalam menggunakan Cassandra. Cassandra tidak mendukung tabel atau tabel gabungan seperti yang dilakukan model database relasional. Ini berarti akan sangat membantu untuk mengatur kolom model Anda ke dalam satu tabel. Setiap kueri memerlukan kelompok kolom untuk terus menduplikasi data dan memberikan kinerja tinggi yang Anda butuhkan dari model.

Tujuan model data Cassandra Anda adalah untuk:

• Menyimpan data dalam jumlah besar
• Modelkan data Anda sesuai kebutuhan Anda
• Optimalkan data untuk kueri tertentu
• Menyediakan membaca dan menulis cepat
• Atur data untuk mendukung Cassandra Query Language (CQL)
• Menyebarkan data di sekitar cluster
• Minimalkan partisi yang dikembalikan

Kapan menggunakan pemodelan data Cassandra

Cassandra dirancang untuk mendukung sejumlah besar data terstruktur atau semi-terstruktur di seluruh server umum dan tidak boleh menyebabkan kerusakan sistem yang meluas karena satu kesalahan. Ini dapat bermanfaat bagi perusahaan yang sedang berkembang karena kekuatan platform meningkat dengan penambahan pusat data baru, terlepas dari lokasinya.

Pemodelan Cassandra menyediakan fitur berikut, yang mungkin menarik bagi organisasi Anda:

• Skalabilitas: Saat unit data tambahan, atau node, ditambahkan dan data tersebar lebih merata di antara mereka, beban yang ditangani setiap node berkurang. Sekelompok titik data, yang disebut cluster, dapat digunakan di beberapa pusat data dan menjangkau wilayah global.
• Keandalan: Cassandra memudahkan untuk mendistribusikan data secara merata di setiap node dalam sebuah cluster, dengan setiap node mampu menangani permintaan baca dan tulis. Ini berarti platform tidak boleh gagal karena satu malfungsi.
• Penyesuaian: Di Cassandra, Anda dapat mengatur tingkat konsistensi tergantung pada kebutuhan kueri Anda.
• Fleksibilitas: Model data Cassandra berlaku dalam berbagai kasus penggunaan, sehingga Anda mungkin dapat menggunakan Cassandra untuk data Anda.
• Ketersediaan: Cassandra sangat tersedia dan masih dapat bekerja bahkan dengan kesalahan karena cara data mereplikasi di seluruh node dalam sebuah cluster.
• Komunikasi: Arsitektur peer-to-peer memungkinkan semua node dalam cluster Cassandra untuk berkomunikasi satu sama lain.
• Aksesibilitas: Cassandra adalah proyek sumber terbuka, dan Anda dapat dengan mudah mengintegrasikannya dengan proyek sumber terbuka lainnya.

Praktik terbaik untuk pemodelan data Cassandra

Berikut adalah daftar aturan dasar yang dapat membantu Anda mengoptimalkan kinerja model Anda:

Data peta dan kueri

Jika Anda terbiasa dengan pemodelan relasional, pemodelan Cassandra dapat terlihat sedikit berbeda. Alih-alih mendesain tabel relasional, pertimbangkan untuk membuat peta bersarang dan diurutkan. Struktur bersarang dapat membantu pemindaian yang efisien, dan peta dapat membantu Anda dengan pencarian kunci yang mudah. Struktur yang dipetakan dengan sukses bergantung pada penemuan data dan pengidentifikasian pola. Saat mendesain tabel Anda, cobalah untuk menganggapnya sebagai dua peta yang diurutkan: peta dalam yang dikunci dengan kunci kolom dan peta luar yang dikunci dengan kunci baris.

Modelkan data Anda di sekitar kueri tertentu

Pemodelan data di Cassandra didorong oleh kueri, artinya dapat membantu untuk menyusun data dalam model Anda di sekitar pola penggunaan dan kueri yang direncanakan. Cobalah untuk mempertimbangkan pola kueri Anda sebelum Anda mendesain kelompok kolom Anda.

Akan sangat membantu untuk menganalisis seberapa sering Anda menggunakan kueri dan jika kueri rentan terhadap penundaan antara tindakan Anda dan respons program. Dengan cara ini, Anda dapat memastikan model Anda mendukung pola kueri yang paling penting dan sering. Ini juga dapat membantu untuk menyingkat semua entitas yang terlibat dalam kueri atau kueri yang ditetapkan ke dalam satu tabel untuk mencapai pembacaan akses data yang lebih cepat.

Bergantung pada kueri Anda, Anda mungkin perlu memiliki tabel yang berisi lebih dari satu entitas atau memiliki satu entitas yang disertakan dalam beberapa tabel. Ini karena platform tidak mendukung pembuatan indeks sekunder atau SQL kompleks. Untuk menghindari hal ini, pertimbangkan untuk memulai desain Anda dengan mengidentifikasi entitas dan hubungan utama, lalu membentuknya agar sesuai dengan kueri dan pola kueri tertentu.

Pahami data Anda

Komponen kunci untuk memodelkan data Anda secara efektif di sekitar kueri Anda adalah memahami data Anda. Model yang telah selesai berisi kueri yang diidentifikasi secara akurat dan kumpulan data lengkap. Untuk menghindari tugas yang menantang dalam memasukkan data dalam model yang sudah ada lagi, pertimbangkan untuk berfokus pada pengembangan model konseptual yang solid sehingga Anda dapat lebih memahami data yang Anda butuhkan. Anda mungkin ingin memulai dengan tampilan data tingkat tinggi untuk memahami entitas Anda dan atribut pengenalnya.

Ikuti metode pemodelan data besar

Jika Anda memilih untuk menggunakan Cassandra untuk penyimpanan data dan kebutuhan analisis Anda, kemungkinan besar Anda sedang memproses sejumlah besar data untuk mendukung proses bisnis skala besar. Pertimbangkan untuk mengikuti metode pemodelan data besar lainnya dan mengambil pendekatan terstruktur untuk memastikan model Anda lengkap dan berperforma tinggi.

Harapkan contoh penulisan dan duplikasi data yang lebih tinggi

Tergantung pada latar belakang Anda, Anda mungkin terbiasa meminimalkan penulisan dan denormalisasi pada model Anda. Meskipun sasaran tersebut memiliki bobot dalam pemodelan data Cassandra, mereka kemungkinan tidak akan menjadi prioritas utama Anda. Menulis di Cassandra relatif murah, dan Anda dapat memilih untuk melakukan penulisan ekstra untuk meningkatkan efisiensi kueri baca Anda. Program ini dapat menangani throughput penulisan yang tinggi dan dapat mengeksekusi hampir semua penulisan dengan efisiensi yang sama. Namun, membaca bisa lebih mahal dan menantang untuk disetel.

Denormalisasi dan duplikasi data umum terjadi di Cassandra. Sistem tidak bertujuan untuk menghemat ruang disk karena biasanya merupakan sumber daya yang murah dan tersedia. Data duplikat terkadang diperlukan untuk pembacaan yang efisien, terutama karena platform tidak mendukung penggabungan tabel.

Distribusikan data secara merata

Di Cassandra, sistem memfasilitasi distribusi data yang merata, tetapi untuk mencapainya tetap mengharuskan pengguna untuk memilih kunci utama yang sesuai untuk memastikan Anda dapat mendistribusikan data Anda secara merata.

Pada akhirnya, tujuannya adalah untuk memiliki jumlah data yang kira-kira sama untuk setiap node dalam cluster. Cassandra hanya mendukung pengurutan pada kolom pengelompokan dari kunci utama tertentu. Saat membuat keputusan desain, pertimbangkan bagaimana pengurutan terjadi dalam model data Anda.

Minimalkan pembacaan partisi

Partisi mengacu pada sekelompok baris dengan kunci partisi yang sama. Partisi Anda mungkin berada di node yang berbeda, dan pembacaan partisi yang Anda minta mungkin memerlukan perintah unik untuk setiap partisi di setiap node terpisah. Ini dapat dengan cepat memakan waktu dan meningkatkan variasi latensi. Karena cara Cassandra menyimpan baris, membaca dari banyak partisi juga bisa memakan biaya, meskipun hanya pada satu node.

Untuk alasan ini, bertujuan untuk membaca baris dari partisi yang lebih sedikit saat Anda mengeluarkan kueri baca Anda. Meskipun terkadang sulit untuk mencapai lebih sedikit pembacaan partisi dan distribusi data yang sama, menemukan keseimbangan antara keduanya dapat membantu Anda membuat model yang sukses dan efisien.

Analisis keefektifan model Anda

Model Anda mungkin perlu disesuaikan agar sesuai dengan permintaan, data, dan ruang lingkup pekerjaan Anda. Menganalisis model Anda secara menyeluruh dapat membantu Anda mengubah skema Anda untuk menyesuaikan pertimbangan atau batasan khusus apa pun seperti ukuran partisi dan redundansi data. Jika ruang disk terbatas, Anda mungkin harus memperbarui model Anda untuk mengakomodasi kebutuhan ruang juga. Meskipun data terduplikasi, transaksi ringan, dan banyak partisi dapat menjadi fitur yang tak terelakkan dari model Anda, pertimbangkan untuk menjaganya seminimal mungkin untuk mendukung pembacaan yang efisien dan kinerja yang dioptimalkan.

Setelah selesai membuat tabel fisik, Anda dapat meninjau dan menyempurnakan model data fisik untuk memastikannya memenuhi tujuan Anda.