Основы Apache Cassandra: Моделирование данных и распределенная архитектура

Распределенные базы данных, такие как Apache Cassandra, необходимы для приложений, требующих огромного масштаба и высокой доступности. Однако их уникальная архитектура требует совершенно иного подхода к моделированию данных, чем традиционные реляционные системы. К концу этого курса вы будете обладать фундаментальными знаниями для проектирования, развертывания и взаимодействия с высокомасштабируемым кластером Cassandra, оптимизируя как производительность, так и доступность. Что вы узнаете: * Понять основную архитектуру распределенной базы данных NoSQL и последствия теоремы CAP. * Разработка эффективных схем для высокопроизводительных приложений, исключающих использование традиционных операций JOIN. * Применять методы управления согласованностью и доступностью данных на нескольких узлах кластера. * Настройка и использование современных методов индексации, включая индексацию, связанную с хранением (SAI), для эффективного запроса. * Практика работы с Cassandra Query Language (CQL) для вставки, получения и моделирования сложных наборов данных. * Изучите, как Cassandra может быть использован для современных приложений, включая базовое векторное хранение и шаблоны поиска. Курс начинается с установления основных концепций распределенных систем и уникальной модели данных Cassandra. Затем мы переходим к практическим упражнениям, сосредоточенным на проектировании оптимальных структур таблиц и управлении операциями кластера. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков, инженеров данных и системных архитекторов, которым необходимо всестороннее введение в Apache Cassandra. Не требуется предыдущий опыт работы с базами данных NoSQL. Начните осваивать принципы хранения данных в больших масштабах уже сегодня.