По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Apache Cassandra — это программное обеспечение распределенной базы данных с открытым исходным кодом для работы с базами данных NoSQL. Это программное обеспечение использует язык запросов Cassandra - CQL в качестве основы для связи. CQL хранит данные в таблицах, организованных в виде набора строк со столбцами, содержащими пары ключ-значение.
Таблицы CQL сгруппированы в контейнеры данных, которые в Cassandra называются пространствами ключей (keyspace). Данные, хранящиеся в одном пространстве ключей, не связаны с другими данными в кластере. Таким образом, вы можете иметь таблицы для разных целей в отдельных пространствах ключей в кластере, и данные не будут совпадать.
В этом руководстве вы узнаете, как создать таблицу Cassandra для различных целей, а также как изменять, удалять или очищать таблицы с помощью оболочки Cassandra.
Выбор пространства ключей для таблицы Cassandra
Прежде чем вы начнете добавлять таблицу, вам нужно определить пространство ключей, в котором вы хотите создать свою таблицу. Есть два варианта сделать это.
Вариант 1: команда USE
Запустите команду USE, чтобы выбрать пространство клавиш, к которому будут применяться все ваши команды. Для этого в оболочке cqlsh введите:
USE keyspace_name;
Затем вы можете начать добавлять таблицы.
Вариант 2. Укажите имя пространства ключей в запросе
Второй вариант — указать имя пространства ключей в запросе на создание таблицы. Первая часть команды перед именами столбцов и параметрами выглядит так:
CREATE TABLE keyspace_name.table_name
Таким образом, вы сразу же создаете таблицу в заданном пространстве ключей.
Базовый синтаксис для создания таблиц Cassandra
Создание таблиц с помощью CQL похоже на SQL-запросы. В этом разделе мы покажем вам основной синтаксис для создания таблиц в Cassandra.
Основной синтаксис для создания таблицы выглядит следующим образом:
CREATE TABLE tableName (
columnName1 dataType,
columnName2 dataType,
columnName2 datatype
PRIMARY KEY (columnName)
);
При желании вы можете определить дополнительные свойства и значения таблицы, используя WITH:
WITH propertyName=propertyValue;
Например, используйте его, чтобы определить, как хранить данные на диске или использовать ли сжатие.
Типы первичных ключей Cassandra
Каждая таблица в Cassandra должна иметь первичный ключ, что делает строку уникальной. С первичными ключами вы определяете, какой узел хранит данные и как он их разделяет.
Существует несколько типов первичных ключей:
Простой первичный ключ. Содержит только одно имя столбца в качестве ключа секции, чтобы определить, какие узлы будут хранить данные.
Составной первичный ключ. Использует один ключ разделения и несколько столбцов кластеризации, чтобы определить, где хранить данные и как их сортировать в разделе.
Составной ключ раздела. В этом случае есть несколько столбцов, которые определяют, где хранить данные. Таким образом, вы можете разбить данные на более мелкие части, чтобы распределить их по нескольким разделам, чтобы избежать горячих точек.
Как создать таблицу Cassandra
В следующих разделах объясняется, как создавать таблицы с различными типами первичных ключей. Сначала выберите пространство ключей, в котором вы хотите создать таблицу. В нашем случае:
USE businesinfo;
Каждая таблица содержит столбцы и тип данных Cassandra для каждой записи.
Создать таблицу с простым первичным ключом
Первый пример — это базовая таблица с поставщиками. Идентификатор уникален для каждого поставщика и будет служить первичным ключом.
CQL-запрос выглядит следующим образом:
CREATE TABLE suppliers (
supp_id int PRIMARY KEY,
supp_city text,
supp_email text,
supp_fee int,
supp_name text,
supp_phone int
);
Этот запрос создал таблицу с именем supplier с supp_id в качестве первичного ключа для таблицы. Когда вы используете простой первичный ключ с именем столбца в качестве ключа раздела, вы можете поместить его либо в начало запроса (рядом со столбцом, который будет служить первичным ключом), либо в конец, а затем указать имя столбца:
CREATE TABLE suppliers (
supp_id int,
supp_city text,
supp_email text,
supp_fee int,
supp_name text,
supp_phone int
PRIMARY KEY(supp_id)
);
Чтобы увидеть, находится ли таблица в пространстве ключей, введите:
DESCRIBE TABLES;
В выводе перечислены все таблицы в этом пространстве ключей, а также та, которую вы создали.
Чтобы отобразить содержимое таблиц, введите:
SELECT * FROM suppliers;
Вывод показывает все столбцы, определенные при создании таблицы.
Другой способ просмотреть сведения о таблице — использовать DESCRIBE и указать имя таблицы:
DESCRIBE suppliers;
В выходных данных отображаются столбцы и настройки по умолчанию для таблицы.
Создать таблицу с составным первичным ключом
Чтобы запросить и получить результаты, отсортированные в определенном порядке, создайте таблицу с составным первичным ключом.
Например, создайте таблицу для поставщиков и всех продуктов, которые они предлагают. Поскольку продукты могут не быть уникальными для каждого поставщика, необходимо добавить один или несколько столбцов кластеризации в первичный ключ, чтобы сделать его уникальным.
Схема таблицы выглядит так:
CREATE TABLE suppliers_by_product (
supp_product text,
supp_id int,
supp_product_quantity text,
PRIMARY KEY(supp_product, supp_id)
);
В этом случае мы использовали supp_product и supp_id для создания уникального составного ключа. Здесь первая запись в скобках supp_product — это ключ раздела. Он определяет, где хранить данные, то есть как система разделяет данные.
Следующая запись — столбец кластеризации, определяющий, как Cassandra сортирует данные, в нашем случае — по supp_id.
Изображение выше показывает, что таблица была успешно создана. Чтобы проверить детали таблицы, запустите запрос DESCRIBE TABLE для новой таблицы:
DESCRIBE TABLE suppliers_by_product;
Настройки по умолчанию для порядка кластеризации — по возрастанию (ASC). Вы можете перейти на нисходящий (DESC), добавив следующий оператор после первичного ключа:
WITH CLUSTERING ORDER BY (supp_id DESC);
Мы указали один столбец кластеризации после ключа раздела. Если вам нужно отсортировать данные с использованием двух столбцов, добавьте еще один столбец в скобки первичного ключа.
Создание таблиц с использованием составного ключа раздела
Создание таблицы с составным ключом раздела полезно, когда на одном узле хранится большой объем данных, и вы хотите разделить нагрузку на несколько узлов.
В этом случае определите первичный ключ с ключом секции, состоящим из нескольких столбцов. Вам нужно использовать двойные скобки. Затем добавьте столбцы кластеризации, как мы делали ранее, чтобы создать уникальный первичный ключ.
CREATE TABLE suppliers_by_product_type (
supp_product_consume text,
supp_product_stock text,
supp_id int,
supp_name text,
PRIMARY KEY((supp_product_consume, supp_product_stock), supp_id)
);
В приведенном выше примере мы разделили данные на две категории: расходные материалы поставщика и продукты, запасаемые на складе, и распределили данные с помощью составного ключа раздела.
Примечание. При таком разделении каждая категория продуктов хранится на отдельном узле, а не в одном разделе.
Если вместо этого вы используете составной первичный ключ с простым ключом раздела и несколькими столбцами кластеризации, то один узел будет обрабатывать все данные, отсортированные по нескольким столбцам.
Удалить таблицу в Cassandra
Чтобы удалить таблицу в Cassandra, используйте оператор DROP TABLE. Чтобы выбрать таблицу, которую вы хотите удалить, введите:
DESCRIBE TABLES;
Найдите таблицу, которую хотите удалить. Используйте имя таблицы, чтобы удалить ее:
DROP TABLE suppliers_by_product_type;
Запустите запрос DESCRIBE TABLES еще раз, чтобы убедиться, что вы успешно удалили таблицу.
Изменить таблицу в Cassandra
Cassandra CQL позволяет добавлять или удалять столбцы из таблицы. Используйте команду ALTER TABLE, чтобы внести изменения в таблицу.
Добавить столбец в таблицу
Перед добавлением столбца в таблицу рекомендуется просмотреть содержимое таблицы, чтобы убедиться, что имя столбца еще не существует.
После проверки используйте запрос ALTER TABLE в этом формате, чтобы добавить столбец:
ALTER TABLE suppliers_by_product
ADD supp_name text;
Снова используйте DESCRIBE TABLE, чтобы убедиться, что столбец появился в списке.
Удалить столбец из таблицы
Подобно добавлению столбца, вы можете удалить столбец из таблицы. Найдите столбец, который вы хотите удалить, с помощью запроса DESCRIBE TABLES.
Затем введите:
ALTER TABLE suppliers_by_product
DROP supp_product_quantity;
Примечание. Не указывайте тип данных для столбца, если вы хотите удалить его из таблицы. Вы получите ошибку “SyntaxException: line 1:48 mismatched input ‘text’ expecting EOF (ALTER TABLE suppliers_by_product DROP supp_name [text]…)”
Очистить таблицу в Cassandra
Если вы не хотите удалять всю таблицу, но вам нужно удалить все строки, используйте команду TRUNCATE.
Например, чтобы удалить все строки из таблицы поставщиков, введите:
TRUNCATE suppliers;
Чтобы убедиться, что в вашей таблице больше нет строк, используйте оператор SELECT.
После очистки таблицы изменения становятся постоянными, поэтому будьте осторожны при использовании этого запроса.
Итоги
В этом руководстве показано, как создавать таблицы в Cassandra для различных целей с использованием простых и составных первичных ключей. Примеры также включали использование составного ключа раздела для распределения данных по узлам.
Мы также рассмотрели, как вы можете удалять, изменять и очищать таблицы в Cassandra. Убедитесь, что вы удаляете или вносите изменения в правильные таблицы, чтобы избежать потенциальных проблем.
Когда вы разрабатываете какое-то программное обеспечение, вы поначалу можете не задумываться о часовых поясах. Если только вы не живете в стране, которая имеет несколько часовых поясов, например, в США или России.
Не так давно я столкнулся с проблемой, которая была связана с часовыми поясами. Было несколько юнит-тестов, имеющих дело с датами. Они работали в моем офисе во Франции, но не работали в Марокко у новых членов нашей команды.
Вот тот самый юнит-тест, который работает во Франции, но не работает в Марокко.
Для меня это была возможность научиться правильно обрабатывать дату и время в международном программном обеспечении. В этой статье я расскажу о часовых поясах и поделюсь некоторыми правилами, которым нужно следовать.
Краткое введение в часовые пояса
Поскольку земля имеет форму практически сферы, то солнце восходит в Японии, а садится в Америке. Если бы все использовали глобальное время, то, например, 9:00 было бы восходом солнца в Японии, но закатом в Америки. Это было бы не очень удобно.
Для того, чтобы время согласовывалось с фазами солнца, необходимо перейти от глобального времени ко времени в соответствии с вашим местоположением. В результате земной шар разбивается на часовые пояса (time zones), и каждый из них имеет некоторое смещение (offset). Это смещение представляет собой количество минут, которое необходимо добавить к глобальному времени, чтобы получить время вашего часового пояса. Это смещение может быть положительным или отрицательным.
Глобальное время называется UTC, оно расшифровывается как Universal Time Coordinate (всемирное координированное время). Вы также могли слышать о GMT – часовом поясе без смещения.
Например, когда по UTC время 10:50, то в Сан-Франциско – 03:50 со смещением -0700, а в Пекине – 18:50 со смещением +0800. Однако смещение может быть не только в целых часах. Например, смещение Непала составляет +0545.
В придачу к этому смещению, связанному с часовым поясом, в некоторых странах еще дополнительно смещают часы два раза в год. DST, или летнее время, добавляет еще один час к смещению часового пояса перед наступлением летнего времени. Затем часы переводятся обратно зимой. Цель такого смещения заключается в том, чтобы сделать дневное время длиннее.
Самый простой способ определить часовой пояс – использовать базу данных часовых поясов IANA. В результате вы получите строку, такую как Europe/Paris (Европа/Париж), в соответствии с шаблоном Регион/Город. Кроме того, Microsoft поддерживает собственную базу данных часовых поясов Microsoft, которая используется в их операционных системах. Но использование этой базы может вызвать проблемы при запуске кроссплатформенных приложений .NET Core.
IANA по-прежнему остается лучшим вариантом. База данных Microsoft обновляется не так часто, имеет меньшую историю и использует довольно любопытные названия часовых поясов (например, Romantic Standard Time – романтическое стандартное время) и подвержена ошибкам. Например, постарайтесь не перепутать следующее: Arab Standard Time, Arabic Standard Time и Arabian Standard Time.
И последнее: есть множество способов записать дату. К счастью, спецификация ISO 8601 устанавливает общее правило для представления даты.
Ноябрь 11, 2018 в 12:51:43 AM (в часовом поясе UTC+00:00)
2018-11-05T12:51:43Z
gRPC — это мощная платформа для работы с удаленными вызовами процедур (Remote Procedure Calls). RPC позволят писать код так, как будто он будет выполняться на локальном компьютере, даже если он может выполняться на другом компьютере.
Что такое RPC?
RPC — это форма взаимодействия клиент-сервер, в которой используется вызов функции, а не обычный вызов HTTP. Идея в том, что мы можем вызвать и выполнить функцию где-то на удаленной системе, как если бы это была локальная функция.
Он использует IDL (Interface Definition Language - язык описания интерфейса) как форму контракта на вызываемые функции и тип данных.
RPC — это протокол "запрос-ответ", т.е. он следует модели "клиент-сервер":
Клиент делает запрос на выполнение процедуры на удаленном сервере. Как и при синхронном локальном вызове, клиент приостанавливается до тех пор, пока не будут возвращены результаты процедуры. Параметры процедуры передаются по сети на сторону сервера. Процедура выполняется на сервере и, наконец, результаты передаются обратно клиенту.
gRPC воспроизводит этот архитектурный стиль взаимодействия клиент-сервер через вызовы функций.
Таким образом, gRPC технически не является новой концепцией. Скорее, он был заимствован из этой старой техники и улучшен, что сделало ее очень популярной.
Что такое gRPC?
В 2015 году Google открыл исходный код своего проекта, который в конечном итоге получил название gRPC.
Но что на самом деле означает буква «g» в gRPC? Многие люди могут предположить, что это для Google, потому что Google это сделал, но это не так. Google меняет значение «g» для каждой версии до такой степени, что они даже сделали README, чтобы перечислить все значения.
С момента появления gRPC он приобрел довольно большую популярность, и многие компании используют его.
Есть много причин, по которым gRPC так популярен: простая абстракция, он поддерживается во многих языках и он очень эффективный.
И помимо всех вышеперечисленных причин, gRPC популярен потому, что очень популярны микросервисы и имеется большое количество взаимодействий между ними. Именно здесь gRPC помогает больше всего, предоставляя поддержку и возможности для решения типичных проблем, возникающих в таких ситуациях.
А поскольку разные сервисы могут быть написаны на разных языках, gRPC поставляется с несколькими библиотеками для их поддержки.
Архитектура gRPC
Мы сказали что производительность gRPC очень высока, но что делает ее такой хорошей? Что делает gRPC намного лучше, чем RPC, если их дизайн очень похож? Вот несколько ключевых отличий, которые делают gRPC столь эффективным.
HTTP/2
HTTP был с нами очень долго. Сейчас почти все серверные службы используют этот протокол.
HTTP/1.1 долгое время оставался актуальным, затем в 2015 году, появился HTTP/2, который фактически заменил HTTP/1.1 как самый популярный транспортный протокол в Интернете.
Если вы помните, что 2015 год был также годом выхода gRPC, и это было вовсе не совпадение. HTTP/2 также был создан Google для использования gRPC в его архитектуре.
HTTP/2 — одна из важных причин, почему gRPC может работать так хорошо. И в следующем разделе вы поймете, почему.
Мультиплексирование запроса/ответа
В традиционном протоколе HTTP невозможно отправить несколько запросов или получить несколько ответов вместе в одном соединении. Для каждого из них необходимо создать новое соединение.
Такой вид мультиплексирования запроса/ответа стал возможен в HTTP/2 благодаря введению нового уровня HTTP/2, называемого binary framing.
Этот двоичный уровень инкапсулирует и кодирует данные. На этом уровне HTTP-запрос/ответ разбивается на кадры (они же фреймы).
Фрейм заголовков (HEADERS frame) содержит типичную информацию заголовков HTTP, а фрейм данных (DATA frame) содержит полезные данные. Используя этот механизм, можно получить данные из нескольких запросов в одном соединении.
Это позволяет получать полезные данные из нескольких запросов с одним и тем же заголовком, тем самым идентифицируя их как один запрос.
Сжатие заголовка
Вы могли столкнуться со многими случаями, когда заголовки HTTP даже больше, чем полезная нагрузка. И HTTP/2 имеет очень интересную стратегию под названием HPack для решения этой проблемы.
Во-первых, все в HTTP/2 кодируется перед отправкой, включая заголовки. Это помогает повысить производительность, но это не самое важное в сжатии заголовков.
HTTP/2 сопоставляет заголовок как на стороне клиента, так и на стороне сервера. Из этого HTTP/2 может узнать, содержит ли заголовок одно и то же значение, и отправляет значение заголовка только в том случае, если оно отличается от предыдущего заголовка.
Как видно на картинке выше, запрос № 2 отправит только новый путь, так как другие значения точно такие же как и были. И да, это значительно сокращает размер полезной нагрузки и, в свою очередь, еще больше повышает производительность HTTP/2.
Что такое Protocol Buffer (Protobuf)?
Protobuf — это наиболее часто используемый IDL для gRPC. Здесь вы храните свои данные и функциональные контракты в виде так называемого прото-файла. По сути это протокол сериализации данных, такой как JSON или XML.
Выглядит это так:
message Person {
required string name = 1;
required int32 id = 2;
optional string email = 3;
}
Так мы определили сообщение Person с полями name, id и email
Поскольку это форма контракта то и клиент, и сервер должны иметь один и тот же прото-файл. Файл proto действует как промежуточный контракт для клиента, чтобы вызвать любые доступные функции с сервера.
Protobuf также имеет собственные механизмы, в отличие от обычного REST API, который просто отправляет строки JSON в виде байтов. Эти механизмы позволяют значительно уменьшить полезную нагрузку и повысить производительность.
Что еще может предложить gRPC?
Метаданные
Вместо обычного заголовка HTTP-запроса в gRPC есть то, что называется метаданными (Metadata). Метаданные — это тип данных «ключ-значение», которые можно установить как на стороне клиента, так и на стороне сервера.
Заголовок может быть назначен со стороны клиента, в то время как серверы могут назначать заголовок и трейлеры, если они оба представлены в виде метаданных.
Потоковая передача
Потоковая передача (Streaming) — это одна из основных концепций gRPC, когда в одном запросе может выполняться несколько действий. Это стало возможным благодаря упомянутой ранее возможности мультиплексирования HTTP/2.
Существует несколько видов потоковой передачи:
Server Streaming RPC: когда клиент отправляет один запрос, а сервер может отправить несколько ответов. Например, когда клиент отправляет запрос на домашнюю страницу со списком из нескольких элементов, сервер может отправлять ответы по отдельности, позволяя клиенту использовать отложенную загрузку.
Client Streaming RPC: когда клиент отправляет несколько запросов, а сервер отправляет обратно только один ответ. Например, zip/chunk, загруженный клиентом.
Bidirectional Streaming RPC: клиент и сервер одновременно отправляют сообщения друг другу, не дожидаясь ответа.
Перехватчики
gRPC поддерживает использование перехватчиков для своего запроса/ответа. Они перехватывают сообщения и позволяют вам изменять их.
Это звучит знакомо? Если вы работали с HTTP-процессами в REST API, перехватчики очень похожи на middleware (оно же промежуточное ПО).
Библиотеки gRPC обычно поддерживают перехватчики и обеспечивают простую реализацию. Перехватчики обычно используются для:
Изменения запроса/ответа перед передачей. Это можно использовать для предоставления обязательной информации перед отправкой на клиент/сервер.
Позволяет вам манипулировать каждым вызовом функции, например, добавлять дополнительные логи для отслеживания времени отклика.
Балансировки нагрузки
Если вы еще не знакомы с балансировкой нагрузки, это механизм, который позволяет распределять клиентские запросы по нескольким серверам.
Но балансировка нагрузки обычно делается на уровне прокси (например, nginx). Так причем это здесь?
Дело в том, что gRPC поддерживает метод балансировки нагрузки клиентом. Он уже реализован в библиотеке Golang и может быть легко использован.
Хотя это может показаться какой-то магией, это не так. Там есть что-то типа преобразователя DNS для получения списка IP-адресов и алгоритм балансировки нагрузки под капотом.
Отмена вызова
Клиенты gRPC могут отменить вызов gRPC, когда им больше не нужен ответ. Однако откат на стороне сервера невозможен.
Эта функция особенно полезна для потоковой передачи на стороне сервера, когда может поступать несколько запросов к серверу. Библиотека gRPC оснащена шаблоном метода наблюдателя, чтобы узнать, отменен ли запрос, и позволить ей отменить несколько соответствующих запросов одновременно.