Cassandra

عند تثبيت برنامج Cassandra على نظام التشغيل Windows باستخدام مثبت MSI المتاح من Planet Cassandra، قد تواجه بعض المشاكل، منها اختفاء نافذة واجهة سطر أوامر CQL (Cassandra Query Language) بعد الانتهاء من التثبيت. هذه المشكلة قد تحدث لعدة أسباب محتملة، ومن الضروري فحص كل منها بعناية لحل المشكلة.

أولًا، يجب التحقق من أن التثبيت قد تم بشكل صحيح. قد يكون هناك خطأ في عملية التثبيت قد تسبب في عدم ظهور نافذة واجهة سطر الأوامر. لذا، يُنصح بإعادة التثبيت مرة أخرى والتأكد من اتباع جميع الخطوات بدقة.

ثانيًا، يُنصح بفحص سجل الأحداث (Event Viewer) في نظام التشغيل Windows للبحث عن أي رسائل خطأ أو استثناءات قد تكون مرتبطة بتثبيت Cassandra. قد يوفر هذا المعلومات دليلًا قيمًا لمعرفة سبب الاختفاء المفاجئ لنافذة واجهة سطر الأوامر.

ثالثًا، قد تكون المشكلة متعلقة بإعدادات النظام أو توافق البرامج. يجب التحقق من أن نظام التشغيل وجميع التطبيقات الأخرى محدثة إلى أحدث الإصدارات، وأن لا توجد تعارضات بين Cassandra وبرامج أخرى قد تؤدي إلى اختفاء النافذة.

رابعًا، قد يكون هناك مشكلة في تكوين نافذة واجهة سطر الأوامر الخاصة بـ Cassandra بشكل صحيح. يُنصح بالتحقق من إعدادات التثبيت والتأكد من أنها تمكن تشغيل نافذة الأوامر بشكل صحيح.

ختامًا، في حال عدم القدرة على حل المشكلة باستخدام الإجراءات المذكورة أعلاه، يُوصى بالتواصل مع دعم Planet Cassandra أو المجتمع المحلي للحصول على مساعدة إضافية ودعم تقني لحل المشكلة بشكل فعال.

باختصار، يتطلب حل مشكلة اختفاء نافذة واجهة سطر الأوامر CQL بعد تثبيت Cassandra على نظام Windows فحصًا دقيقًا للعديد من العوامل المحتملة التي قد تكون مسؤولة عن هذه المشكلة، ومن ثم اتخاذ الإجراءات اللازمة لحلها.

بمعرفة الأسباب المحتملة لاختفاء نافذة واجهة سطر الأوامر CQL بعد تثبيت Cassandra على نظام Windows، يمكن اتخاذ الخطوات اللازمة لحل هذه المشكلة وضمان عمل البرنامج بشكل سلس وفعال. إليك بعض النصائح الإضافية لمساعدتك في حل المشكلة:

1. التحقق من اتصال قاعدة البيانات: تأكد من أن قاعدة البيانات Cassandra تعمل بشكل صحيح وأنه يمكن الاتصال بها من خلال أدوات الإدارة الأخرى مثل DataStax DevCenter أو DBeaver. إذا كان يمكن الوصول إلى قاعدة البيانات بنجاح باستخدام هذه الأدوات، فقد يكون هناك خطأ في تكوين أو تثبيت نافذة واجهة سطر الأوامر CQL المحددة.

2. التحقق من الإعدادات النظامية: قد يتطلب تشغيل برنامج Cassandra صلاحيات إدارية خاصة أو إعدادات محددة على نظام Windows. تأكد من أنك قمت بتشغيل برنامج التثبيت ونافذة واجهة سطر الأوامر CQL بصلاحيات المسؤول (Administrator)، وحاول تشغيل البرنامج مرة أخرى بعد التحقق من ذلك.

3. التحقق من النظام المضاد للفيروسات: بعض برامج مكافحة الفيروسات قد تعتبر ملفات التثبيت أو عمليات البرنامج كمصدر محتمل للمخاطر، مما يؤدي إلى منعها من العمل بشكل صحيح. حاول تعطيل برنامج مكافحة الفيروسات مؤقتًا أو إعادة تكوينه للسماح بتشغيل برنامج Cassandra ونافذة واجهة سطر الأوامر CQL.

4. التحقق من التوافقية: تأكد من أن إصدار Cassandra الذي قمت بتثبيته متوافق مع إصدار نظام التشغيل Windows الخاص بك. قد توفر Planet Cassandra إصدارات مختلفة من Cassandra تتوافق مع إصدارات مختلفة من Windows، لذا تأكد من تحميل الإصدار الصحيح لنظام التشغيل الخاص بك.

5. التحقق من السجلات: قم بفحص ملفات السجلات (logs) الخاصة بتشغيل برنامج Cassandra للبحث عن أي رسائل خطأ أو استثناءات قد توفر معلومات إضافية حول سبب اختفاء نافذة واجهة سطر الأوامر CQL.

باتباع هذه الخطوات والتحقق من الأسباب المحتملة لمشكلة اختفاء نافذة واجهة سطر الأوامر CQL، يمكنك حل المشكلة بنجاح والبدء في استخدام Cassandra بكامل إمكانياته على نظام Windows دون أي عوائق. إذا لم تتمكن من حل المشكلة بنجاح بنفسك، فلا تتردد في طلب المساعدة من دعم Planet Cassandra أو المجتمع المحلي للحصول على المساعدة الفنية اللازمة.

بالتأكيد، يمكنك دمج صور Docker المختلفة في حاوية واحدة، وهذا يُعرف عمومًا باسم “تركيبة متعددة المراحل” أو Multi-stage builds. هذه الطريقة تسمح لك ببناء صورة Docker تحتوي على مراحل متعددة، حيث يمكنك استخدام نتائج مرحلة واحدة كإدخال للمرحلة التالية. دعني أشرح لك كيفية القيام بذلك بالتفصيل.

أولاً، دعنا نبدأ بتحليل متطلباتك. لديك ثلاثة صور Docker مختلفة:

1. صورة Cassandra.
2. صورة Kafka.
3. صورة تحتوي على Java، Scala و SBT.

الهدف النهائي هو دمج كل هذه المكونات في حاوية واحدة. لنقم بذلك خطوة بخطوة.

أولاً، يجب عليك استخدام Multi-stage builds في Dockerfile الخاص بك. سأقوم بتقديم نموذج لكيفية تنظيم هذا:

DockerfileCopy code
# Stage 1: Build Kafka and Cassandra images
FROM cassandra:3.5 as cassandra
FROM java:openjdk-8-fre as kafka
RUN long_command_to_install_kafka_and_zookeeper

# Stage 2: Build Scala application image
FROM broadinstitute/scala-baseimage as scala
# Copy your Scala application code here
COPY . /app
WORKDIR /app
# Compile your Scala application
RUN sbt compile

# Stage 3: Final image
FROM java:openjdk-8-fre
# Copy Kafka and Cassandra from previous stages
COPY --from=cassandra /path/to/cassandra /app/cassandra
COPY --from=kafka /path/to/kafka /app/kafka
# Copy Scala application from previous stage
COPY --from=scala /app/target /app
# Set the working directory
WORKDIR /app
# Your command to run the application
CMD ["java", "-jar", "your_application.jar"]

في هذا المثال:

• المرحلة الأولى تبني صور Kafka و Cassandra.
• المرحلة الثانية تبني صورة تحتوي على Java، Scala، و SBT وتقوم بتجميع تطبيقك باستخدام sbt compile.
• المرحلة الثالثة تأخذ أجزاء من الصور المبنية في المراحل السابقة وتدمجها في صورة نهائية، وتنسق البيئة لتشغيل تطبيقك.

هذا يتيح لأي شخص يستخدم Dockerfile الخاص بك ببساطة بناء الحاوية النهائية التي تحتوي على كل ما يحتاجه تطبيقك، بما في ذلك Cassandra و Kafka و Scala و Java و SBT.

قم بتعديل المسارات في الأمثلة أعلاه وفقًا لمكان تثبيت Cassandra و Kafka، ومكان تطوير تطبيق Scala الخاص بك، ثم قم ببناء Dockerfile الخاص بك وتشغيله باستخدام Docker.

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك بناء حاوية Docker واحدة تحتوي على جميع الأدوات والتبعيات التي تحتاجها لتشغيل تطبيقك بسهولة.

بالطبع، يمكننا استكمال المقال بمزيد من التفاصيل والشروحات حول كيفية دمج الصور المختلفة في حاوية واحدة باستخدام Multi-stage builds في Docker. لنواصل بتوضيح الخطوات والتفاصيل الإضافية:

---

خطوة 1: بناء صور Kafka و Cassandra

في هذه المرحلة، سنقوم ببناء صور Kafka و Cassandra وتكوينها كمراحل متعددة في Dockerfile.

DockerfileCopy code
# Stage 1: Build Kafka and Cassandra images
FROM cassandra:3.5 as cassandra
FROM java:openjdk-8-fre as kafka
RUN long_command_to_install_kafka_and_zookeeper

هنا، نستخدم as لتسمية المراحل لاستخدامها لاحقًا.

خطوة 2: بناء صورة التطبيق Scala

الآن، سنقوم ببناء صورة تحتوي على Java، Scala، و SBT ونقوم بتضمين تطبيق Scala الخاص بك فيها.

DockerfileCopy code
# Stage 2: Build Scala application image
FROM broadinstitute/scala-baseimage as scala
# Copy your Scala application code here
COPY . /app
WORKDIR /app
# Compile your Scala application
RUN sbt compile

في هذه المرحلة، نقم بنسخ ملفات التطبيق الخاص بك وتعيين مسار العمل، ثم نقوم بتجميع التطبيق باستخدام sbt compile.

خطوة 3: بناء الصورة النهائية

الآن، سنقوم بتجميع الأجزاء المختلفة التي بنيناها في الخطوات السابقة في صورة نهائية ونضمن أن كل شيء متاح لتشغيل التطبيق.

DockerfileCopy code
# Stage 3: Final image
FROM java:openjdk-8-fre
# Copy Kafka and Cassandra from previous stages
COPY --from=cassandra /path/to/cassandra /app/cassandra
COPY --from=kafka /path/to/kafka /app/kafka
# Copy Scala application from previous stage
COPY --from=scala /app/target /app
# Set the working directory
WORKDIR /app
# Your command to run the application
CMD ["java", "-jar", "your_application.jar"]

هنا، نقوم بنسخ Kafka و Cassandra من المراحل السابقة ونضعها في المجلد النهائي لتطبيقنا. ثم، نقوم بنسخ نتائج تجميع التطبيق Scala الخاص بنا ونضعها في نفس المجلد، ثم نضبط مسار العمل ونحدد الأمر الذي يجب تشغيله عند بدء تشغيل الحاوية.

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك بناء حاوية Docker واحدة تحتوي على جميع المكونات اللازمة لتشغيل تطبيقك، بما في ذلك Kafka و Cassandra و Scala و Java و SBT. ببساطة، يمكن لأي شخص آخر استخدام Dockerfile الخاص بك لبناء وتشغيل تطبيقك مع كل المتطلبات مضمنة داخل الحاوية.

بهذا، يمكنك توفير بيئة تطوير متكاملة وسهلة الاستخدام لفريقك أو لأي شخص يرغب في تطوير تطبيقك بسهولة.

عند التحول من نظام قواعد البيانات العلاقية مثل SQL Server إلى نظام قواعد البيانات غير العلاقية مثل Cassandra، يصبح من الضروري تحديد مطابقة الأنواع للبيانات بين النظامين. فهذه العملية تساهم في ضمان سلامة واستقرار عمليات التخزين والاستعلام في النظام الجديد.

بشكل عام، يمكن تحديد تطابق الأنواع بين SQL Server و Cassandra كما يلي:

1. int و bigint:

   • في SQL Server، يتم استخدام النوع int لتخزين الأرقام الصحيحة.
   • في Cassandra، يمكن استخدام النوع bigint لتخزين الأرقام الصحيحة الكبيرة.

2. real و float:

   • يستخدم نوع البيانات real في SQL Server لتخزين الأرقام العائمة مفاعلة بـ 4 بايت.
   • في Cassandra، يمكن استخدام النوع float لتخزين الأرقام العائمة بدقة منخفضة.

3. varchar و text:

   • يستخدم النوع varchar في SQL Server لتخزين السلاسل النصية المتغيرة بطول محدد.
   • في Cassandra، يمكن استخدام النوع text لتخزين السلاسل النصية بطول غير محدود.

يجب مراعاة بعض الاختلافات الأساسية بين هياكل البيانات في SQL Server و Cassandra أثناء التحويل، مثل القدرة على تحمل البيانات الموزعة في Cassandra ونموذج التخزين العمودي المختلف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤثر الخصائص الفنية لكل نظام على الاختيار النهائي لتطابق الأنواع.

للحصول على تحديد أكثر دقة وشمولية لتطابق الأنواع بين SQL Server و Cassandra، يمكنك الاستفادة من المصادر الرسمية لكل نظام أو من الدليل الشامل لمطابقة الأنواع في قواعد بيانات متعددة. كما يمكنك البحث في المنتديات التقنية المتخصصة أو مراجعة دراسات الحالة التي تناولت تحويل البيانات بين هذين النظامين للحصول على توجيهات وتوصيات أكثر دقة.

بالتأكيد، سأوفِّر لك المزيد من المعلومات حول تطابق أنواع البيانات بين SQL Server و Cassandra.

4. datetime و timestamp:

   • في SQL Server، يتم استخدام نوع البيانات datetime لتخزين الأوقات والتواريخ.
   • في Cassandra، يستخدم النوع timestamp لتخزين الأوقات والتواريخ بتوقيت يونكس المُحسن.

5. decimal و decimal:

   • يُستخدم النوع decimal في SQL Server لتخزين الأرقام العشرية بدقة ثابتة.
   • في Cassandra، يُستخدم نوع البيانات decimal أيضًا لتخزين الأرقام العشرية بدقة ثابتة.

6. uniqueidentifier و uuid:

   • يتم استخدام النوع uniqueidentifier في SQL Server لتخزين قيمة فريدة للمُعرف العالمي (GUID).
   • في Cassandra، يتم استخدام النوع uuid لتخزين المُعرفات الفريدة عبر العُمود.

7. bit و boolean:

   • في SQL Server، يُستخدم النوع bit لتخزين القيم البولية (true/false).
   • في Cassandra، يُستخدم النوع boolean لنفس الغرض.

يجب مراعاة عوامل عدة عند تحديد تطابق الأنواع بين النظامين، مثل أداء الاستعلامات واستخدام الذاكرة وسهولة الصيانة ومتطلبات النمو. بالإضافة إلى ذلك، قد تتطلب بعض الحالات الخاصة تخصيصًا إضافيًا لتطابق الأنواع.

يمكنك العثور على مزيد من المعلومات والإرشادات من خلال قراءة الوثائق الرسمية لكل نظام قاعدة بيانات، والاطلاع على موارد الجماعات المستخدمة والدورات التعليمية عبر الإنترنت التي تتناول هذا الموضوع. إذا كنت تعمل في إطار مشروع معين، فقد ترغب أيضًا في مشاورة فريق الهندسة الخاص بك للحصول على توجيهات محددة لحالتك الفريدة.

عند استخدام تقنية Docker لبدء تطبيقك وقاعدة بيانات Cassandra، وترغب في استخدام Docker Compose لذلك، يُلاحظ بأن Cassandra تبدأ بطيء بالمقارنة مع تطبيقك. ونتيجة لذلك، يتم تهيئة كائن Cluster في تطبيقك بسرعة، مما يؤدي إلى حدوث استثناء يشير إلى عدم توفر أي مضيف (NoHostAvailableException).

هذا الاستثناء يُظهر أن السائق الخاص بـ Cassandra للغة Java لا يطبق سياسات إعادة المحاولة أثناء البدء الأولي. وهذا يبدو غريبًا بعض الشيء. هل هناك طريقة لتكوين السائق حتى يواصل محاولاته للاتصال بالخادم حتى ينجح؟

للتغلب على هذه المشكلة، يمكنك تكوين السائق ليطبق سياسات إعادة المحاولة أثناء البدء الأولي. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق تكوين RetryPolicy المناسب في كائن Cluster قبل أن يتم استخدامه لإنشاء الاتصال. يمكن أن يُعدل ذلك السائق على محاولة الاتصال بشكل متكرر حتى ينجح في التواصل مع خادم Cassandra.

يمكنك استخدام RetryPolicy مدمج في السائق مثل DefaultRetryPolicy والذي يُعيد المحاولة بشكل افتراضي في حالة فشل الاتصال. بالتالي، يمكنك تضمين قطعة من الكود تقوم فيها بتكوين RetryPolicy وتعيينه لكائن Cluster الخاص بك قبل الاتصال بهذا الشكل:

javaCopy code
import com.datastax.driver.core.*;

RetryPolicy retryPolicy = DefaultRetryPolicy.INSTANCE;
Cluster cluster = Cluster.builder()
                        .addContactPoint("cassandra")
                        .withRetryPolicy(retryPolicy)
                        .build();

باستخدام هذا الكود، سيقوم السائق بتكرار المحاولات بشكل افتراضي عند فشل الاتصال الأولي، مما يزيد من فرص الاتصال الناجح. يمكنك ضبط إعدادات RetryPolicy حسب احتياجات تطبيقك إذا لزم الأمر، لتحقيق أداء أفضل أو سلوك اتصال مخصص.

باستخدام هذه الإعدادات، يجب أن تتمكن من حل مشكلة استثناء NoHostAvailableException والسماح لتطبيقك بالانتقال بنجاح بعدما تبدأ Cassandra بشكل كامل.

تحتاج إلى فهم السبب وراء تأخر بدء Cassandra مقارنة بتطبيقك. واحدة من الأسباب الشائعة لهذا هي أن Cassandra تحتاج إلى وقت إضافي لتهيئة وتشغيل قاعدة البيانات الخاصة بها وتأكيد توافر العقد الشبكية والتواصل مع العقد الآخرين في الشبكة.

إذا كان هذا هو السبب، فمن المهم التأكد من أن عملية بدء تشغيل تطبيقك لن تبدأ حتى يكون Cassandra جاهزًا بشكل كامل للاتصال. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق تكوين Docker Compose لاعتماد الانتظار حتى تتوفر Cassandra بالكامل قبل بدء تشغيل تطبيقك.

قد يكون من الأفضل أيضًا استخدام أدوات إدارة قاعدة البيانات مثل wait-for-it أو dockerize للانتظار حتى يتمكن Cassandra من الاستجابة للاستعلامات قبل بدء تشغيل تطبيقك.

علاوة على ذلك، قد يكون من المفيد التحقق من تكوينات Cassandra الخاصة بك لضمان أنها مُكوّنة بشكل صحيح وفعال للبيئة التي تعمل فيها. يجب التحقق من إعدادات الشبكة، والموارد المخصصة، والمعلمات الأخرى لضمان أن Cassandra تعمل بأفضل أداء ممكن وتكون جاهزة للاستخدام قبل بدء تشغيل تطبيقك.

من المهم أيضًا التحقق من السجلات والسجلات في Cassandra وتحديد ما إذا كان هناك أي مشكلات أو أخطاء تظهر أثناء عملية البدء. قد توفر هذه المعلومات إشارات حول سبب التأخير في بدء تشغيل Cassandra وتتيح لك فهمًا أعمق حول كيفية حل المشكلة بشكل فعال.

باستخدام هذه الخطوات، يمكنك تحسين عملية بدء تشغيل تطبيقك وضمان استجابة أفضل وأكثر استقرارًا عند التواصل مع قاعدة بيانات Cassandra.

عند استخدام سائق Cassandra في البرمجة بلغة C/C++, قد تظهر رسائل تحذير في وحدة التحكم تشبه الرسالة التي قمت بمشاركتها. يتم التنبيه في هذه الرسالة حول استخدام استعلام تجميع (Aggregation query) بدون مفتاح تقسيم (partition key). لفهم هذا الإنذار بشكل أفضل، يجب أن نتحدث عن بنية وعملية عمل Cassandra.

في نظام قواعد البيانات Cassandra، يتم تقسيم البيانات إلى أجزاء صغيرة تسمى أقسام، ويتم توزيع هذه الأقسام عبر العديد من الخوادم (nodes) لتحسين أداء القراءة والكتابة. يعتبر مفتاح التقسيم (partition key) أمرًا حيويًا في تصميم الجداول في Cassandra، حيث يُستخدم لتحديد الموقع الذي سيتم تخزين البيانات فيه. عند استخدام استعلام تجميع، يجب أن يتم توفير مفتاح التقسيم لضمان أداء فعال.

الرسالة التحذيرية التي تظهر تشير إلى أنك تستخدم استعلام تجميع دون تحديد مفتاح التقسيم، مما قد يؤدي إلى أداء غير فعّال عند تنفيذ الاستعلام على مستوى الخوادم.

لحل هذه المشكلة، يجب عليك التحقق من كيفية كتابة استعلاماتك والتأكد من تضمين مفتاح التقسيم في استعلامات التجميع الخاصة بك. يُفضل أيضًا فحص نموذج بياناتك وضمان استخدام مفتاح التقسيم بشكل صحيح وفعّال.

من الجدير بالذكر أنه قد يكون هناك بعض الحالات التي يكون فيها مناسبًا عدم استخدام مفتاح التقسيم، ولكن يجب أن يكون هذا قرارًا مدروسًا بناءً على متطلبات تصميم نموذج البيانات الخاص بك.

باختصار، عند رؤية تحذير “Aggregation query used without partition key”، ينبغي عليك فحص استعلاماتك والتحقق من استخدام مفتاح التقسيم بشكل صحيح لتحسين أداء استعلامات Cassandra الخاصة بك.

في سياق نظام قواعد البيانات Cassandra، يعتبر الاستعلام بدون مفتاح تقسيم أمرًا يحمل تأثيرًا كبيرًا على أداء الاستعلامات واستجابة النظام بشكل عام. لفهم المزيد حول هذا النوع من التحذيرات وكيفية التعامل معها، يمكننا النظر إلى بعض النقاط المهمة:

1. مفتاح التقسيم (Partition Key): يعتبر مفتاح التقسيم أحد العناصر الرئيسية في تصميم جداول Cassandra. يتيح مفتاح التقسيم للنظام توجيه البيانات إلى الأقسام المناسبة عبر العديد من الخوادم. عندما تقوم بتنفيذ استعلام يتضمن عمليات تجميع (Aggregation)، يفضل أن يتم تضمين مفتاح التقسيم لتحديد نطاق البيانات المستهدف.

2. تحسين الأداء: استخدام مفتاح التقسيم بشكل صحيح يسهم في تحسين أداء استعلامات Cassandra، حيث يتم توجيه الاستعلامات إلى الأقسام المحددة بدلاً من فحص جميع البيانات عبر العقد.

3. الاستفادة من مزايا Cassandra: نظرًا لأن Cassandra تعتمد على توزيع البيانات بين العديد من الخوادم، يمكنك الاستفادة من فوائد التوازن والتوازن في الحمل لضمان أداء فعال لنظامك.

4. التحقق من تصميم البيانات: يُفضل أيضًا مراجعة تصميم نموذج البيانات الخاص بك للتأكد من أنك تستخدم مفتاح التقسيم بشكل مناسب وفعّال وفقًا لاحتياجات التطبيق.

5. التواصل مع مجتمع Cassandra: في حالة عدم وجود مشكلة واضحة في كود الاستعلامات الخاص بك، يمكنك التفاعل مع مجتمع Cassandra عبر منصات مثل GitHub أو المنتديات للحصول على دعم ومشورة إضافية حول هذا التحذير الخاص.

باختصار، فهم وتحسين استخدام مفتاح التقسيم في استعلامات Cassandra يلعب دورًا حاسمًا في تحسين أداء النظام وتفادي تحذيرات مثل “Aggregation query used without partition key”.

Title: مقارنة بين هيكل Cassandra وقواعد البيانات العلاقية

في الأيام القليلة الماضية، قرأت عن نوع تخزين الأعمدة الواسعة في قواعد البيانات NoSQL، وتحديدًا Apache Cassandra. ما فهمته هو أن Cassandra تتألف من:

تصنيف رئيسي (مثل قاعدة البيانات في قواعد البيانات العلاقية) ودعم العديد من أسر الأعمدة أو الجداول (نفسها كجدول في قواعد البيانات العلاقية) وصفوف غير محدودة.

من خلال وسوم Stackoverflow:

“تخزين الأعمدة الواسعة هو نوع من قواعد البيانات الرئيسية. إنه يستخدم الجداول والصفوف والأعمدة، ولكن على عكس قاعدة بيانات علاقية، يمكن أن تتغير أسماء وتنسيق الأعمدة من صف إلى صف في نفس الجدول.”

في Cassandra، يجب أن تحتوي جميع الصفوف (في جدول) على مفتاح صف ثم يمكن أن يحتوي كل مفتاح صف على عدة أعمدة. قرأت عن الاختلافات في التنفيذ وتخزين البيانات بين قاعدة البيانات العلاقية وNoSQL (Cassandra).

لكنني لا أفهم الفرق بين الهيكل:

تخيل سيناريو حيث يكون لدي جدول (أو عائلة أعمدة في Cassandra):

عند تنفيذ استعلام (CQL) مثل هذا:

sqlCopy code
SELECT * FROM users;

يعطيني النتيجة كما يلي:

sqlCopy code
lastname | age | city          | email               
--------+-----+---------------+----------------------
Doe     | 36  | Beverly Hills | janedoe@email.com       
Jones   | 35  | Austin        | bob@example.com        
Byrne   | 24  | San Diego     | robbyrne@email.com         
Smith   | 46  | Sacramento    | null                      
Jones2  | null| Austin        | bob@example.com       

ثم أقوم بتنفيذ نفس السيناريو في قاعدة البيانات العلاقية (MsSql) باستعلام التالي:

cssCopy code
SELECT * FROM [users];

والنتيجة هي:

sqlCopy code
lastname | age | city          | email               
--------+-----+---------------+----------------------
Doe     | 36  | Beverly Hills | janedoe@email.com       
Jones   | 35  | Austin        | bob@example.com        
Byrne   | 24  | San Diego     | robbyrne@email.com         
Smith   | 46  | Sacramento    | NULL                      
Jones2  | NULL| Austin        | bob@example.com       

أعلم أن Cassandra تدعم الأعمدة الديناميكية ويمكنني تحقيق ذلك باستخدام شيء مثل:

CQLCopy code
ALTER TABLE users ADD website varchar;

ولكنه متاح أيضًا في النموذج العلاقي، على سبيل المثال في MSSQL يمكن تنفيذ الشيفرة التالية:

SQLCopy code
ALTER TABLE users 
ADD website varchar(MAX);

ما أراه هو أن نتيجة الاستعلام الأول والثاني هي نفسها. في Cassandra، يتم تقديم مفتاح الصف (lastname) ككائن مستقل ولكنه نفسه كحقل فريد (مثل الرقم التسلسلي أو نص) في MSSQL (وجميع قواعد البيانات العلاقية)، وأرى أن نوع العمود في Cassandra ثابت (في مثالي varchar) على عكس ما يوصف في وسم Stackoverflow.

لذلك أسئلتي هي:

1. هل هناك أي سوء فهم في تصوّري حول Cassandra؟!
2. إذا كانت النتيجة هي نفسها، فما هو الفارق بين الهيكلين؟!
3. هل هناك سيناريوهات خاصة (مثل JSON) لا يمكن تنفيذها في قواعد البيانات العلاقية ولكن تدعمها Cassandra؟ (على سبيل المثال، أعلم أن الأعمدة المتداخلة لا تدعم في Cassandra.)

شكرًا لقراءتك.

في إطار المقارنة بين هيكل Cassandra وقواعد البيانات العلاقية، يمكننا التعمق أكثر في بعض النقاط لتوضيح الفروق والخصائص الفريدة لكل نظام.

أولًا، يجدر بنا التطرق إلى نموذج البيانات في كل من Cassandra وقواعد البيانات العلاقية. في قاعدة البيانات العلاقية، يكون التنظيم هرميًا، حيث تعتمد العلاقات بين الجداول على المفاتيح الخارجية. في حين أن Cassandra تتبنى نموذجًا غير هرمي حيث يتم تخزين البيانات بشكل متساوي عبر العديد من الأعمدة داخل عائلات الأعمدة.

ثانيًا، يمكن أن تكون الاستعلامات مختلفة بين النظامين. في Cassandra، يتم تصميم الاستعلامات بناءً على نموذج الاستفسار وتوفر القواعد المرونة في اختيار الأعمدة المسترجعة. أما في قواعد البيانات العلاقية، تكون الاستعلامات تتبع تنسيق محدد يعتمد على الهيكل الجدولي.

ثالثًا، تعتبر Cassandra قوية في التحكم في توزيع البيانات والاستعلام عبر عقد متعددة، مما يجعلها ملائمة لتطبيقات الشبكات الاجتماعية والأنظمة الضخمة. في المقابل، تتألف قواعد البيانات العلاقية عادةً من عقد واحد، مما قد يؤدي إلى قيود في التوسع في حالة الأعباء الكبيرة.

رابعًا، يتيح لك Cassandra تحديد بيانات الصف بشكل ديناميكي وإضافة أعمدة جديدة دون تغيير في هيكل الجدول. على سبيل المثال، باستخدام الأمر ALTER TABLE في CQL يمكنك إضافة عمود جديد، كما ذكرت سابقًا. في حين أن قواعد البيانات العلاقية قد تتطلب تغييرًا هيكليًا أكبر عند إضافة عمود جديد.

أخيرًا، يجدر بنا الإشارة إلى السيناريوهات الخاصة التي يمكن تحقيقها بشكل أفضل في Cassandra. على سبيل المثال، قد تكون هيكلية البيانات الشبيهة بـ JSON أكثر فعالية في Cassandra من خلال دعمها للأعمدة المتداخلة، مما يسمح بتخزين البيانات بشكل هرمي وتنظيمها بطريقة تلبي احتياجات تطبيقات الويب الحديثة.

باختصار، رغم أن النتيجة قد تظهر متشابهة في بعض الاستعلامات، إلا أن Cassandra تتفرد بالعديد من الخصائص التي تجعلها ملائمة لسيناريوهات خاصة، خاصة تلك التي تتطلب توزيع البيانات بشكل فعّال وتخزين هيكليات متقدمة.