Ao se pensar em um banco de dados a primeira coisa que um desenvolvedor de software pensa é em realizar buscas, queries, realizar a normalização. Mesmo depois de tanto tempo com várias discussões com NOSQL, muitas pessoas ainda acreditam que o NOSQL, mas vale lembrar que muitas coisas mudaram no mundo do desenvolvimento de software e isso inclui os bancos de dados, existem muitas soluções além da convencional para armazenar informações. O objetivo desse artigo é discutir é ajudar aquelas pessoas que pretendem ao utilizam o Cassandra em pouco tempo fornecendo algumas dicas.
Saber quando utilizar a tecnologia: Antes de escolher uma tecnologia é muito importante entender bem o seu problema e em seguida entender o motivo no qual a tecnologia escolhida será útil em seu projeto. Com o Cassandra não é diferente, ele é um banco NOSQL é interessante seu quando se precisa de uma alta disponibilidade e tolerância a falhas (seria o A e o P no teorema do CAP). Possui uma escalabilidade linear, ou seja, quanto mais nós em seu datacenter maior será o número de requisições por segundo.
O Cassandra não é relacional: Uma coisa muito comum das ao aprender uma nova tecnologia é tentar realizar relações com a técnica já conhecida, o problema é que em alguns casos alguns estudantes ultrapassam o estudo e tentam simular o SQL dentro do Cassandra. O Cassandra foi feito em cima de um outro “paradigma” de persistência o BASE é muito importante entender que ao tentar realizar emulações de ACID dentro de um BASE, não se conseguirá atingir nenhum dos objetivos (O erro ficará oculto com uma massa pequena, mas quando for para produção com uma grande massa o erro será desastroso).
Não existe normalização no Cassandra: Um erro muito comum dentro do Cassandra é tentar realizar a normalização. Como já dito anteriormente o Cassandra foi feito em cima de outro paradigma. O fato é que a normalização se tornou muito popular em 1970, quando o armazenamento era muito caro, assim o desafio era conter a informação de forma econômica, dessa forma não repeti-la. Atualmente o armazenamento está ficando cada vez mais barato e o desafio mudou: É lidar, por exemplo, com um número de requisição cada vez maior (milhões, talvez bilhões).
Hierarquia dentro do Cassandra: A hierarquia dos bancos relacionais segue o seguinte fluxo: banco, tabela e coluna. No Cassandra acontece de forma semelhante no topo temos o KeySpace, família de colunas, e a coluna, esse por sua vez é composto por um bloco com três informações: O nome do tampo, o valor do campo e o timestamp.
No Cassandra não existe transação: O Cassandra foi feito para trabalhar com uma alta taxa de disponibilidade, desse modo, é inviável que exista transação, é possível enviar vários registros em uma mesma família de coluna ao mesmo tempo. Para saber qual versão é a mais recente ele utiliza o timestamp existente no campo, acontece que ao ser inserido um campo, ele recebe o timestamp do momento que foi inserido.
Nível de Consistência: O Cassandra trabalha em cima da replicação da informação para ter sua característica tolerante a falhas. Ao se criar um keyspace setta o fator de réplica, que define a quantidade de nós na qual a informação será duplicada. Após isso toda requisição, tanto escrita quanto leitura, é feita em cima do fator de réplica ao enviar uma informação para um o Cassandra é importante entender a diferença entre disponibilidade e consistência. Se ao realizar uma requisição for definido uma consistência alta, por exemplo, o ALL que é o número de fator de réplica defina no momento da criação/alteração do keyspace, o processo só será finalizado quando enviar para todos os nós definido. Diferente de um nível baixo, como o ONE que enviará a solicitação para apenas um nó, deixando os outros nós prontos para trabalharem em outras requisições, realizando a réplica em background elevando assim o nível de disponibilidade.
Não existe relacionamento: Uma boa prática de para usar o Cassandra é desnormalizando sua base, desse modo, não existem relacionamentos. Se, por exemplo, você tem duas tabelas, pessoa e endereço em uma relação um para um, no Cassandra o mais correto seria uma família de coluna contendo as duas informações, mesmo que existam duas possas tenham o mesmo endereço e replique a informação.
Busque informações pela chave: O uso de um campo auto-increment como chave no Banco de dados deve ser evitado. Dentro do Cassandra, por padrão, o único campo no qual se pode buscar informações é a chave, caso você queria adicionar mais campos “buscáveis” basta defini-lo como índice, mas se deve evitar por questão de performance. No caso de uma tabela pessoa a chave poderia ser o cpf ou o nickname.
O único campo obrigatório é a chave: No Cassandra o único campo obrigatório é a chave, desse modo, podem existir registros com 10, 20, 100, ou nenhuma coluna, desde que o mesmo possua uma chave. Os campos são criados por demanda, se um registro tiver não tiver o campo “telefone”, por exemplo, ele não existirá diferente do banco relacional em que a coluna existe para todos os registros com o valor null.
Não existe Constraints: O constraints muito utilizado para regras dos seus dados não existem dentro do Cassandra, pode parecer estranho para alguns, mas atualmente tal recurso se torna desnecessário. Não é muito comum, por exemplo, colocar para o usuário a mesma mensagem de erro que o banco retornou como o: “there is no unique constraint matching given keys for referenced table "tec_configurations"” ou “null value in column "pessoa_nome" violates not-null constraint” e sim “nickname já cadastrado” e “campo nome obrigatório”, ou seja, as regras já estão dentro do seu software. Outro exemplo, caso se insira, utilizando um insert, a mesma informação duas vezes, vai funcionar normalmente já que a informação é apenas colocada lá, caso ela já exista será sobrescrita.
Views materializadas: Em alguns momentos precisamos realizar cálculos em uma aplicação (somatório, média, etc.). Imaginando um sistema que mede a temperatura de uma determinada cidade e os sensores enviam informação a cada milissegundo pode-se deixar essa informação preprocessada em uma família de colunas, muito semelhante as view materializadas nos bancos relacionais. Esse recurso é muito utilizado, é muito comum se ter várias famílias de colunas como estas, o ideal é que sua modelagem seja feita de acordo com sua busca. No caso do sistema de temperatura se pode ter uma família de colunas para média por dia, mês e ano, para acompanhar o histórico de temperatura de uma cidade.
Sua aplicação também precisa escalar: Não adianta ter um banco escalável preparado para receber mil requisições por segundo, se sua aplicação envia apenas 1 requisição por segundo. Desse modo é importante entender que sua aplicação também precisa escalar.
Cassandra Query Language: Para facilitar a vida do desenvolvedor existe o Cassandra Query Language, o CQL. Com ele é possível criar e modificar estruturas e realizar manipulações de dados de uma maneira mais tranquila e muito mais fácil. O interessante é que esse recurso possui uma sintaxe muito semelhante ao SQL. Para executar e verificar os CQLs se pode usar o DataStax DevCenter que possui sua interface baseada no eclipse.
Coleções muitos grandes: Um recurso que entrou recentemente no banco é o uso de três coleções: o list (uma lista de informações), o set (uma lsita sem valor duplicado), e um map (um dicionário de dados, possui um valor para uma chave correspondente). Esse recurso é muito interessante e é importante utilizado, mas tome cuidado para que essas coleções não sejam muito grandes. O interessante é que ela no geral não ultrapassagem 260KB ou 75KB.
Acompanhe seus nós: É interessante acompanhar a performance, topologia do seu datacenter. Na configuração o recomendado é que o commitlog e o sstable estejam em discos diferentes e que esses discos sejam SSDs. Outra dica importante é ter cuidado com o tamanho do heap na maioria dos casos o padrão resolverá (é feito um calculo de heap baseado em memória disponível), caso modifique o recomendado é que não ultrapasse os 8GB. Uma solução para acompanhar seus nós é o DataStax OpsCenter.
Concluindo, nesse pequeno artigo foi demonstrado algumas dicas inicias para os usuários do Cassandra, demonstrando que é muito comum tentar simular o SQL dentro do Cassandra, tenderá a ter consequências desastrosas.
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