कैसेंड्रा एक वितरित, विकेन्द्रीकृत, स्केलेबल और अत्यधिक उपलब्ध वाइड-कॉलम डेटाबेस है। सीएपी प्रमेय के संदर्भ में, कैसंड्रा का अर्थ एपी (उपलब्धता और विभाजन सहिष्णुता) है। इसका मतलब है कि कैसेंड्रा पसंद करती है कि सभी ग्राहक ऐसे मामलों में भी डेटा पा सकें जहां सभी नोड उपलब्ध नहीं हैं और आंशिक नेटवर्क विफलता होने पर यह अपेक्षा के अनुरूप काम करेगा। हालाँकि, इसका मतलब यह भी है कि उपलब्धता और विभाजन सहनशीलता के पक्ष में डेटा की स्थिरता से समझौता किया जा सकता है - उपयोगकर्ता डेटा देखेंगे, लेकिन यह कुछ समय के लिए पुराना हो सकता है। कैसेंड्रा को उच्च थ्रूपुट और तेज़ लेखन संचालन प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। और यह निश्चित रूप से स्थिरता का त्याग है जो कैसेंड्रा को अत्यधिक उपलब्ध होने की अनुमति देता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, कैसंड्रा को अंततः सुसंगत होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि यह मजबूत स्थिरता प्रदान नहीं कर सकता है। यह कैसंड्रा को उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां स्थिरता एक महत्वपूर्ण आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, मजबूत स्थिरता प्रदान करने के लिए कैसेंड्रा को कॉन्फ़िगर करना संभव है, हालांकि यह प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है। कैसंड्रा, एक NoSQL डेटाबेस होने के नाते, क्वेरी करते समय टेबल जॉइन, विदेशी कुंजी, या WHERE क्लॉज में प्राथमिक कुंजी के अलावा अन्य कॉलम जोड़ने की क्षमता का समर्थन नहीं करता है। कैसेंड्रा का उपयोग चुनने से पहले इन सीमाओं को ध्यान में रखा जाना चाहिए। कैसेंड्रा बिल्डिंग ब्लॉक : एक कॉलम एक कुंजी-मूल्य जोड़ी का प्रतिनिधित्व करता है और डेटा संरचना की मूलभूत इकाई के रूप में कार्य करता है। कॉलम : प्राथमिक कुंजी द्वारा संदर्भित स्तंभों के लिए एक कंटेनर के रूप में कार्य करती है। पंक्ति : उन तालिकाओं के लिए एक कंटेनर के रूप में कार्य करता है जो एक या अधिक कैसेंड्रा नोड्स में फैली हुई हैं। कीस्पेस : कैसेंड्रा के भीतर कुंजी स्थानों का एक कंटेनर। क्लस्टर : एक कंप्यूटर सिस्टम को संदर्भित करता है जो कैसेंड्रा का एक उदाहरण चलाता है। एक नोड एक भौतिक होस्ट, क्लाउड में एक मशीन इंस्टेंस या एक डॉकर कंटेनर भी हो सकता है। नोड कैसंड्रा डेटा कैसे संग्रहीत करता है कैसेंड्रा डेटा को एक कॉलम परिवार के रूप में संग्रहीत करता है। यह उन स्तंभों के लिए एक कंटेनर के रूप में कार्य करता है जिन्हें प्राथमिक कुंजी द्वारा संदर्भित किया जाता है। स्तंभ परिवार की एक पंक्ति में कुंजी और मान वाले कई कॉलम शामिल होते हैं, और पंक्ति कुंजी प्राथमिक कुंजी के रूप में कार्य करती है: एक कॉलम परिवार प्रत्येक पंक्ति कुंजी के लिए कॉलम का एक अलग सेट संग्रहीत कर सकता है: कैसेंड्रा शून्य मानों वाले स्तंभों को संग्रहीत नहीं करता है, जो महत्वपूर्ण संग्रहण स्थान को बचाने में मदद करता है कैसेंड्रा में प्राथमिक कुंजी क्या है? तालिका की प्रत्येक पंक्ति को विशिष्ट रूप से पहचानती है। कैसेंड्रा में, प्राथमिक कुंजी के दो भाग होते हैं: प्राथमिक कुंजी कैसंड्रा में, विभाजन कुंजी यह निर्धारित करती है कि कौन सा नोड डेटा संग्रहीत करता है, जबकि क्लस्टरिंग कुंजी यह निर्धारित करती है कि नोड के भीतर डेटा कैसे संग्रहीत किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक तालिका पर विचार करें । इस प्राथमिक कुंजी में दो भाग होते हैं, जिन्हें दो स्तंभों द्वारा दर्शाया जाता है: PRIMARY KEY (city_id, event_id) 1. विभाजन कुंजी के रूप में कार्य करता है, जिसका अर्थ है कि डेटा को फ़ील्ड के आधार पर विभाजित किया जाएगा, जिसके परिणामस्वरूप समान वाली सभी पंक्तियां एक ही नोड पर संग्रहीत की जाएंगी। city_id city_id city_id 2. क्लस्टरिंग कुंजी के रूप में कार्य करता है। प्रत्येक नोड के भीतर, डेटा को कॉलम के आधार पर क्रमबद्ध क्रम में व्यवस्थित और संग्रहीत किया जाता है। event_id event_id क्लस्टरिंग कुंजियाँ एक नोड के भीतर डेटा की भंडारण व्यवस्था निर्धारित करती हैं। एकाधिक क्लस्टरिंग कुंजियाँ होना संभव है, और विभाजन कुंजी के बाद सूचीबद्ध किसी भी कॉलम को क्लस्टरिंग कॉलम कहा जाता है। क्लस्टरिंग कॉलम उस क्रम को परिभाषित करते हैं जिसमें डेटा को एक नोड पर व्यवस्थित किया जाता है। विभाजन कुंजी = "पेरिस" वाली प्रत्येक पंक्ति को इवेंट_आईडी कॉलम के मान के अनुसार क्रमबद्ध एक ही नोड पर संग्रहीत किया जाएगा। बॉक्स से बाहर डेटा विभाजन कैसंड्रा पढ़ने/लिखने के संचालन में विलंबता को कम करने और डेटाबेस में संग्रहीत डेटा की मात्रा बड़ी होने पर सिस्टम के थ्रूपुट को बढ़ाने के लिए के आधार पर डेटा विभाजन प्रदान करता है। लगातार हैशिंग कैसेंड्रा में यह तय करने के लिए जिम्मेदार है कि डेटा को कंसिस्टेंट हैश रिंग में कैसे वितरित किया जाता है। जब डेटा को कैसेंड्रा क्लस्टर में डाला जाता है, तो विभाजनकर्ता पर हैशिंग एल्गोरिदम लागू करता है। इस हैशिंग एल्गोरिदम का परिणाम उस सीमा को निर्धारित करता है जिसमें डेटा गिरता है और उस नोड को निर्धारित करता है जिस पर डेटा संग्रहीत किया जाएगा। विभाजनकर्ता विभाजन कुंजी समन्वयक नोड कैसेंड्रा में, प्रत्येक नोड के माध्यम से अन्य नोड्स के टोकन असाइनमेंट से अवगत होता है, जिससे किसी भी नोड को किसी अन्य नोड की सीमा के लिए अनुरोधों को संभालने की अनुमति मिलती है। इसलिए, एक ग्राहक पढ़ने या लिखने की क्वेरी शुरू करने के लिए किसी भी नोड से जुड़ सकता है। गपशप प्रोटोकॉल अनुरोध प्राप्त करने वाले नोड को के रूप में जाना जाता है और यह क्लस्टर में कोई भी नोड हो सकता है। यदि कोई कुंजी समन्वयक की सीमा से संबंधित नहीं है, तो अनुरोध उस सीमा के लिए जिम्मेदार प्रतिकृतियों को भेज दिया जाता है। समन्वयक प्रतिकृति कैसेंड्रा उच्च उपलब्धता सुनिश्चित करने के लिए कई नोड्स में डेटा की प्रतिकृति बनाता है। कैसेंड्रा में प्रत्येक नोड एक विशिष्ट डेटा रेंज के लिए प्रतिकृति के रूप में कार्य करता है। विभिन्न प्रतिकृतियों में डेटा की कई प्रतियां फैलाकर, कैसेंड्रा एक नोड अनुपलब्ध होने की स्थिति में अन्य प्रतिकृतियों को उस डेटा रेंज के लिए प्रश्नों को संभालने में सक्षम बनाता है। दो सेटिंग्स प्रतिकृति प्रक्रिया को प्रभावित करेंगी: प्रतिकृति कारक यह निर्धारित करता है कि कितने नोड एक ही डेटा की प्रतियां संग्रहीत करेंगे। 3 के प्रतिकृति कारक वाले क्लस्टर में, प्रत्येक पंक्ति को तीन अलग-अलग नोड्स पर संग्रहीत किया जाएगा। कैसंड्रा में प्रत्येक कीस्पेस में एक अलग प्रतिकृति कारक हो सकता है। कैसेंड्रा में, पहली प्रतिकृति उस नोड को सौंपी गई है जो विभाजन कुंजी के हैश के आधार पर सीमा का मालिक है। फिर शेष प्रतिकृतियों को दक्षिणावर्त तरीके से लगातार नोड्स पर रखा जाता है। कैसेंड्रा यह निर्धारित करने के लिए दो प्रतिकृति रणनीतियों का उपयोग करता है कि प्रतिकृतियों के लिए कौन से नोड जिम्मेदार होंगे: सरल प्रतिकृति रणनीति इस रणनीति में, पहली प्रतिकृति को विभाजनकर्ता द्वारा निर्धारित नोड पर रखा जाता है, और बाद की प्रतिकृतियों को बाद के नोड्स पर दक्षिणावर्त तरीके से रखा जाता है। यह प्रतिकृति रणनीति केवल एकल डेटा सेंटर क्लस्टर के लिए लागू है। नेटवर्क टोपोलॉजी रणनीति डेटा के पूर्ण नुकसान के खिलाफ लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए, एक ही डेटा सेंटर के भीतर अतिरिक्त प्रतिकृतियां एक अलग डेटा सेंटर में पहले नोड तक पहुंचने तक रिंग के साथ दक्षिणावर्त घुमाकर रखी जाती हैं। यह व्यवस्था एक साथ विफलताओं के प्रभाव को कम करने में मदद करती है जो आम तौर पर बिजली, कूलिंग या नेटवर्क समस्याओं के कारण एक ही डेटा सेंटर के भीतर होती है। जब बहु-डेटासेंटर कॉन्फ़िगरेशन की बात आती है, तो आपको नेटवर्क टोपोलॉजी रणनीति पर विचार करना चाहिए। यह दृष्टिकोण प्रत्येक डेटा सेंटर के लिए अलग-अलग प्रतिकृति कारकों के विनिर्देशन की अनुमति देता है, जिससे प्रत्येक विशिष्ट स्थान पर रखी जाने वाली प्रतिकृतियों की संख्या पर नियंत्रण सक्षम हो जाता है। कैसेंड्रा का उपयोग कब करें कैसंड्रा उन अनुप्रयोगों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जिनके लिए बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने की आवश्यकता होती है और स्थिरता पर डेटा उपलब्धता को प्राथमिकता दी जाती है। : यह इसके लिए उपयुक्त है 1. : कैसेंड्रा IoT वातावरण के लिए एक आदर्श विकल्प है, क्योंकि यह उपकरणों और सेंसर द्वारा उत्पन्न भारी मात्रा में डेटा को संभाल सकता है। इसकी वितरित वास्तुकला भौगोलिक रूप से बिखरे हुए, बड़े पैमाने पर डेटा के प्रबंधन को सक्षम बनाती है। इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) अनुप्रयोग 2. : समय-श्रृंखला डेटा, जैसे मेट्रिक्स, मॉनिटरिंग सिस्टम और टेलीमेट्री डेटा से निपटने वाले एप्लिकेशन, कैसेंड्रा के कुशल लेखन संचालन और क्षैतिज स्केलेबिलिटी से लाभान्वित होते हैं। टाइम-स्टैम्प्ड डेटा की व्यापक मात्रा में भंडारण और प्रबंधन के लिए ये क्षमताएं महत्वपूर्ण हैं। समय-श्रृंखला डेटा 3. : कैसेंड्रा उच्च थ्रूपुट और कम-विलंबता डेटा एक्सेस प्रदान करता है, जो इसे बड़े उपयोगकर्ता आधार वाले वेब और मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के लिए उपयुक्त बनाता है जो महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। इसमें सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, गेमिंग ऐप्स और ई-कॉमर्स साइटें शामिल हैं। वेब और मोबाइल एप्लिकेशन 4. : कैसेंड्रा बड़े डेटा की रीयल-टाइम प्रोसेसिंग का समर्थन करता है, जिससे यह बड़े डेटासेट से तत्काल अंतर्दृष्टि की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए एक मूल्यवान विकल्प बन जाता है। उदाहरणों में अनुशंसा इंजन और धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियाँ शामिल हैं। रीयल-टाइम बिग डेटा एनालिटिक्स 5. : बड़े, वितरित डेटासेट वाले उद्यम डेटा वेयरहाउस समाधान के रूप में कैसेंड्रा का लाभ उठा सकते हैं। कई डेटा केंद्रों में डेटा को दोहराने की इसकी क्षमता उच्च उपलब्धता और आपदा वसूली सुनिश्चित करती है। वितरित डेटा वेयरहाउस 6. : कैसंड्रा का उच्च लिखने और पढ़ने का थ्रूपुट इसे मैसेजिंग सिस्टम के लिए उपयुक्त बनाता है जो इवेंट लॉगिंग, ऑडिट ट्रेल्स या संदेश कतार जैसे उच्च डेटा वॉल्यूम को संभालता है। मैसेजिंग सिस्टम 7. : बड़े पैमाने पर वैयक्तिकृत सामग्री वितरण की आवश्यकता वाले अनुप्रयोग, जैसे सामग्री प्रबंधन प्रणाली, एक साथ बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं को अनुकूलित सामग्री वितरित करने में कैसेंड्रा की गति और स्केलेबिलिटी से लाभान्वित होते हैं। वैयक्तिकरण और सामग्री प्रबंधन प्रणाली 8. : कई डेटा केंद्रों के लिए कैसेंड्रा का समर्थन इसे भौगोलिक रूप से वितरित डेटा की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है। यह विभिन्न क्षेत्रों में कम-विलंबता डेटा पहुंच सुनिश्चित करता है और उच्च लचीलापन प्रदान करता है। भौगोलिक रूप से वितरित अनुप्रयोग कैसेंड्रा का उपयोग कब नहीं करना चाहिए जबकि अपाचे कैसेंड्रा शक्तिशाली और स्केलेबल है, यह हर एप्लिकेशन या उपयोग के मामले के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। यह लेन-देन-भारी अनुप्रयोगों, जटिल क्वेरी और उन परिदृश्यों के लिए कम उपयुक्त है जिनके लिए मजबूत स्थिरता या तीव्र स्कीमा परिवर्तनों की आवश्यकता होती है। ऐसे मामलों में पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (आरडीबीएमएस) या अन्य नोएसक्यूएल समाधान अधिक उपयुक्त हो सकते हैं। यहां कई परिदृश्य हैं जहां कैसेंड्रा सकता है: इष्टतम विकल्प नहीं हो : कैसेंड्रा की जटिलता और संसाधन आवश्यकताएँ छोटे पैमाने की परियोजनाओं या सीमित डेटासेट वाले अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक हो सकती हैं। सरल डेटाबेस समाधान अधिक लागत प्रभावी और प्रबंधनीय विकल्प प्रदान कर सकते हैं। छोटे पैमाने की परियोजनाएँ : कैसेंड्रा ACID (परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व) गुणों का पूरी तरह से समर्थन नहीं करता है। यदि आपके एप्लिकेशन को आमतौर पर बैंकिंग या वित्तीय प्रणालियों में पाए जाने वाले जटिल लेनदेन की आवश्यकता होती है, तो पारंपरिक आरडीबीएमएस बेहतर फिट हो सकता है। ACID गुणों की आवश्यकता वाले लेन-देन संबंधी सिस्टम : यदि आपका एप्लिकेशन बहुत हद तक जॉइन, सबक्वेरीज़ या जटिल एग्रीगेशन पर निर्भर करता है, तो कैसेंड्रा सबसे उपयुक्त विकल्प नहीं हो सकता है। इसे तेजी से लिखने और पढ़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन जटिल क्वेरी प्रोसेसिंग के लिए नहीं। हैवी क्वेरीज़ और एग्रीगेशन में शामिल हों : कैसंड्रा अंतिम स्थिरता प्रदान करता है, जो उन उपयोग के मामलों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है जिनके लिए प्रत्येक पढ़ने और लिखने के ऑपरेशन के लिए मजबूत स्थिरता की आवश्यकता होती है। मजबूत संगति आवश्यकताओं वाला डेटा : जबकि कैसेंड्रा मल्टी-नोड वितरित वातावरण में अच्छा प्रदर्शन करता है, यह एकल-नोड या छोटे क्लस्टर परिनियोजन के लिए इष्टतम विकल्प नहीं हो सकता है जिसके लिए कम-विलंबता पढ़ने और लिखने की आवश्यकता होती है। एकल क्लस्टर में कम-विलंबता पढ़ता और लिखता है : कैसेंड्रा छवियों या वीडियो जैसी बड़ी बाइनरी ऑब्जेक्ट्स (ब्लॉब्स) को संग्रहीत करने के लिए अनुकूलित नहीं है। बड़े ब्लॉब्स को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए अन्य भंडारण समाधान बेहतर अनुकूल हैं। ब्लॉब स्टोरेज : कैसेंड्रा की क्वेरी क्षमताएं पूर्ण SQL डेटाबेस की तुलना में सीमित हैं। यह उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त नहीं है जो तदर्थ क्वेरी और रिपोर्टिंग पर बहुत अधिक निर्भर हैं। तदर्थ क्वेरी की आवश्यकता वाले अनुप्रयोग कैसंड्रा में, तालिकाओं का डिज़ाइन डेटा तक पहुंचने के तरीके से निकटता से जुड़ा हुआ है, जो केवल डेटा इकाइयों के बीच संबंधों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय क्वेरी पैटर्न पर जोर देता है। यह आरडीबीएमएस के दृष्टिकोण से भिन्न है, जहां स्कीमा डिज़ाइन सामान्यीकरण सिद्धांतों पर आधारित है। : यदि आपके एप्लिकेशन को डेटाबेस स्कीमा में लगातार बदलाव की आवश्यकता होती है, तो कैसेंड्रा का स्कीमा प्रबंधन पारंपरिक आरडीबीएमएस सिस्टम या अन्य नोएसक्यूएल समाधानों की तुलना में कम लचीला हो सकता है। रैपिड स्कीमा इवोल्यूशन : जबकि कैसेंड्रा राइट-हेवी वर्कलोड और रीयल-टाइम डेटा एक्सेस के लिए उपयुक्त है, यह डेटा वेयरहाउसिंग परिदृश्यों के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प नहीं हो सकता है जिनके लिए जटिल क्वेरीज़ की आवश्यकता होती है, जुड़ता है, और ऐतिहासिक डेटा विश्लेषण। डेटा वेयरहाउस एप्लिकेशन जिनमें जटिल क्वेरीज़, जॉइन और ऐतिहासिक डेटा विश्लेषण शामिल हैं सारांश यह आलेख कैसेंड्रा, एक अत्यधिक स्केलेबल और वितरित विस्तृत-स्तंभ डेटाबेस का अवलोकन प्रदान करता है। कैसंड्रा को उपलब्धता और विभाजन सहनशीलता को प्राथमिकता देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां स्थिरता एक महत्वपूर्ण आवश्यकता नहीं है। यह उच्च थ्रूपुट और तेज़ लेखन संचालन का समर्थन करता है। कैसंड्रा के बिल्डिंग ब्लॉक्स में कॉलम, पंक्तियाँ, कीस्पेस, क्लस्टर और नोड्स शामिल हैं। कॉलम कुंजी-मूल्य जोड़े का प्रतिनिधित्व करते हैं, पंक्तियाँ प्राथमिक कुंजी द्वारा संदर्भित कॉलम के लिए कंटेनर के रूप में कार्य करती हैं, कीस्पेस कई नोड्स में फैली तालिकाओं के लिए कंटेनर के रूप में कार्य करती हैं, क्लस्टर में कीस्पेस होते हैं, और नोड्स कैसेंड्रा इंस्टेंसेस चलाने वाले कंप्यूटर सिस्टम को संदर्भित करते हैं। कैसेंड्रा डेटा को कॉलम परिवारों में संग्रहीत करता है, जो प्राथमिक कुंजी द्वारा संदर्भित कॉलम के लिए कंटेनर हैं। डेटा विभाजन को लगातार हैशिंग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिससे विलंबता कम हो जाती है और थ्रूपुट बढ़ जाता है। पार्टिशनर कंसिस्टेंट हैश रिंग में डेटा वितरित करता है, और एक समन्वयक नोड प्रश्नों को पढ़ने और लिखने का प्रबंधन करता है। कैसेंड्रा उच्च उपलब्धता के लिए प्रतिकृति प्रदान करता है। डेटा की प्रतिकृतियां कई नोड्स पर संग्रहीत की जाती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि यदि कोई नोड अनुपलब्ध हो जाता है तो प्रश्नों को प्रतिकृतियों द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। प्रतिकृति कारक और रणनीतियाँ प्रतिकृतियों की संख्या और उनके लिए जिम्मेदार नोड्स निर्धारित करती हैं। जबकि कैसंड्रा स्केलेबिलिटी और उच्च उपलब्धता जैसे लाभ प्रदान करता है, इसकी सीमाएँ हैं। यह क्वेरी के दौरान WHERE क्लॉज में टेबल जॉइन, विदेशी कुंजी या प्राथमिक कुंजी के अलावा अन्य कॉलम जोड़ने की क्षमता का समर्थन नहीं करता है। कुल मिलाकर, कैसंड्रा अत्यधिक स्केलेबल अनुप्रयोगों के लिए एक शक्तिशाली डेटाबेस समाधान है, विशेष रूप से वे जो मजबूत स्थिरता पर उपलब्धता और विभाजन सहिष्णुता को प्राथमिकता देते हैं। कैसेंड्रा के कई दिलचस्प पहलू हैं जिन्हें मैं अपने अगले लेख में शामिल करूंगा। ताकि आप इसे न चूकें! मेरी सदस्यता लें प्रोत्साहित करना!
