Apache Cassandra는 분산형 NoSQL 데이터베이스로서 대량의 데이터를 처리하고 저장하는 데 적합한 솔루션입니다. 이 게시물에서는 Cassandra를 사용할 때 효과적인 데이터 모델링 전략에 대해 살펴보겠습니다.

목차

1. Cassandra의 특징
2. 데이터 모델링 고려사항
3. 테이블 설계 및 데이터 모델링 패턴
4. 파티셔닝과 클러스터링 키
5. 결론

Cassandra의 특징

Apache Cassandra는 분산형 아키텍처, 고성능, 높은 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 또한 고가용성을 위한자체 레플리케이션과 자동 파티셔닝을 제공하여 신뢰성 있는 데이터 저장을 지원합니다.

데이터 모델링 고려사항

Cassandra의 데이터 모델링을 수행할 때 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.

• 쿼리 패턴을 이해하고 데이터 액세스 패턴을 고려
• 데이터 중복화를 통한 성능 향상
• 쿼리 성능 및 확장성을 고려하여 테이블을 설계
• 읽기 및 쓰기 성능을 최적화하기 위한 데이터 모델링 패턴 선택
• 파티셔닝 및 클러스터링키 에 대한 이해

테이블 설계 및 데이터 모델링 패턴

데이터 모델링을 위해 다양한 패턴을 고려해야 합니다.

• Wide Rows: 하나의 파티션에 여러 열을 저장하여 쿼리에 대한 응답시간을 단축
• 세컨더리 인덱스: 특정 열을 기준으로 보조 인덱스를 만들어 검색 기능을 개선
• 머터리얼라이증 뷰: 주요 테이블의 데이터를 기반으로 뷰를 생성하여 데이터를 최적화

CREATE TABLE employee (
  emp_id int PRIMARY KEY,
  emp_name text,
  emp_dept text
);

파티셔닝과 클러스터링 키

파티셔닝 및 클러스터링키를 올바르게 설정하는 것은 Cassandra에서 데이터 모델링의 핵심입니다. 데이터 모델의 성능과 확장성은 이에 따라 결정됩니다.

결론

Apache Cassandra의 데이터 모델링은 데이터 액세스 패턴을 이해하고 적절한 테이블 설계와 패턴 선택, 파티셔닝 및 클러스터링 키 설정 등에 중점을 두어야 합니다. 올바른 데이터 모델링 전략을 선택하면 Cassandra를 최대한 활용할 수 있을 것입니다.

참고문헌: https://cassandra.apache.org/doc/latest/data_modeling/data_modeling.html

이상으로 Apache Cassandra의 데이터 모델링 전략을 살펴보았습니다. 감사합니다.