Egzamin: Przegląd próby - Cassandra

NoSQL - Cassandra

• Cassandra realizuje postulat BASE
• Cechy Cassandry:
  • Nie wspiera złączeń, rozwiązaniem jest denormalizacja
  • Klient łącząc się do jednego z węzłów Cassandry wykorzystuje go jako Proxy (koordynator), który analizując strukturę klastra wskazuje, do którego węzła ma trafić zapytanie

Cassandra - CommitLog

• CommitLog:
  • Plik jest umieszczony na osobnym dysku, to zapis nie wymaga losowego dostępu i wykonywany jest sekwencyjnie → jest bardzo szybki
  • Wszystkie zapisy odbywają się najpierw do CommitLoga

Cassandra - MemTable

• MemTable:
  • Dane, które nie zostały zapisane (flush) są modyfikowane i odczytywane z MemTable
  • W przypadku awarii i utraty MemTable, zmiany zapisane w Commit- Log są odtwarzane na świeżym MemTable

Cassandra - SSTable

• SSTable:
  • Pliki SSTable podlegają okresowemu kompaktowaniu
  • Przechowuje część danych partycji

Tunable Consistency

• Tunable Consistency:
  • CL określa jedynie, ile potwierdzeń zapisu musi wrócić do koordynującego węzła przed odpowiedzią do klienta

System HDFS

• HDFS:
  • Łatwy do rozszerzenia
  • Architektura Master/Slave

MapReduce

• MapReduce:
  • Shuffling: operuje na wyjściu z Mappera. Porządkuje wyniki z poszczególnych Mapperów
  • Reduce redukuje ilość par klucz-wartość do rezultatu końcowego

Bazy dokumentowe

• Bazy dokumentowe:
  • Jest możliwe filtrowanie czy odpytywanie kolekcji dokumentów
  • Pozwalają na zarządzanie bardziej złożonymi strukturami niż te w bazach klucz-wartość

MongoDB

• Model danych MongoDB:
  • Odpowiednikiem tabel są kolekcje. Istnieje możliwość wymuszania spójnego schematu danych w kolekcji
  • Możliwe jest tworzenie widoków (odpytywalne, niemodyfikowalne) za pomocą agregacji

Walidacja schematu w MongoDB

• Walidacja schematu w MongoDB:
  • Niespełnienie warunków może powodować błąd bądź ostrzeżenie
  • Można zatrzymać sprawdzanie podczas modyfikacji istniejących dokumentów

Indeksy

• Indeksy:
  • Indeks unikalny: Nie można jednocześnie stworzyć indeksu unikalnego i bitmapowego
  • Indeksy odwrócone: Powodują rozproszenie wartości w indeksie

Kursory

• Kursory:
  • Pozwalają iterować po wierszach w kolekcji
  • Są mało wydajne

Triggery

• Triggery:
  • Pozwalają monitorować aktywność działań na danych w bazie danych w czasie sesji z bazą danych
  • Mogą używać tych samych wyrażeń jak przy definicji składowanych procedur i funkcji

Warstwa aplikacji

• Warstwa aplikacji:
  • Niemal dowolnie konfigurowalna ekspresywność języków warstwy aplikacji
  • Możliwość zaawansowanego sterowania wykonaniem programu oraz jego dystrybucja – na serwerze, u klienta, rozproszonego, w przeglądarce itd

Bazy grafowe

• Bazy grafowe:
  • Świetnie opisuje rozległe zależności między obiektami
  • Reprezentują przede wszystkim relacje, w drugiej kolejności cechy

Here are the study notes in Polish:

Cassandra

• Cassandra realizuje postulat BASE, a nie ACID
• Cechy Cassandry:
  • Klient łącząc się do jednego z węzłów Cassandry wykorzystuje go jako Proxy (tzw.koordynator), który analizując strukturę klastra wskazuje, do którego węzła ma trafić zapytanie
  • Cassandra nie wspiera złączeń – rozwiązaniem ma być denormalizacja

CommitLog

• CommitLog to plik, który jest umieszczony na osobnym dysku, to zapis nie wymaga losowego dostępu i wykonywany jest sekwencyjnie → jest bardzo szybki
• Wszystkie zapisy odbywają się najpierw do CommitLoga

MemTable

• Dane, które nie zostały zapisane (flush) są modyfikowane i odczytywane z MemTable
• W przypadku awarii i utraty MemTable, zmiany zapisane w Commit- Log są odtwarzane na świeżym MemTable

SSTable

• Pliki SSTable podlegają okresowemu kompaktowaniu
• Przechowuje część danych partycji

Tunable Consistency

• CL określa jedynie, ile potwierdzeń zapisu musi wrócić do koordynującego węzła przed odpowiedzią do klienta.

HDFS

• Łatwy do rozszerzenia
• Architektura Master/Slave

MapReduce

• Shuffling: operuje na wyjściu z Mappera. Porządkuje wyniki z poszczególnych Mapperów
• Reduce redukuje ilość par klucz-wartość do rezultatu końcowego

MongoDB

• Odpowiednikiem tabel są kolekcje. Istnieje możliwość wymuszania spójnego schematu danych w kolekcji
• Możliwe jest tworzenie widoków (odpytywalne, niemodyfikowalne) za pomocą agregacji

Walidacja schematu w MongoDB

• Niespełnienie warunków może powodować błąd bądź ostrzeżenie
• Można zatrzymać sprawdzanie podczas modyfikacji istniejących dokumentów

Indeksy

• Indeksy typu b-drzewo: nie przechowuje informacji o wartościach nullowych
• Tworzenie indeksu: CREATE INDEX nazwa_indeksu ON tabela(kolumna)

Kuratory

• Pozwalają iterować po wierszach w kolekcji
• Są mało wydajne

And so on...