Guía del profesional de los datos gráficos

Capítulo 5. Explorar los barrios en la producción

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Cuando utilizas DataStax Graph, estás trabajando con datos de grafos en Cassandra. Y si has estado siguiendo y ejecutando los detalles de implementación de los dos últimos capítulos, ya lo has estado utilizando.

El cambio de paradigma de trabajar con una base de datos tradicional a trabajar con Apache Cassandra es que escribimos nuestros datos en función de cómo vamos a leerlos.

Para ilustrar cómo aplicamos esto, en los ejemplos de los Capítulos 3 y4 se utilizaron pero se omitieron temas fundamentales del trabajo con datos de grafos en Apache Cassandra. Conceptos como la dirección de los perímetros y el diseño de claves de partición son fundamentales para construir un modelo de datos de grafos de calidad de producción, escalable y distribuido.

Vamos a profundizar en los temas de los datos distribuidos para que puedas utilizar con éxito la tecnología de gráficos distribuidos en tu pila de producción.

Recuerda que al final del Capítulo 4 mencionamos que habíamos creado algunas trampas a propósito. Nuestro ejemplo construyó el esquema que se muestra en la Figura 5-1 y pretendía utilizar consultas como las que tenemos en el Ejemplo 5-1.

Figura 5-1. El modelo de datos de desarrollo para una implementación basada en gráficos ...