Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Lorsque tu utilises DataStax Graph, tu travailles avec des données de graphe dans Cassandra. Et si tu as suivi et exécuté les détails de mise en œuvre des deux derniers chapitres, tu l'as déjà utilisé.
Le changement de paradigme entre le travail avec une base de données traditionnelle et le travail avec Apache Cassandra est que nous écrivons nos données en fonction de la façon dont nous allons les lire.
Pour illustrer la façon dont nous appliquons cela, les exemples des chapitres 3 et4 ont utilisé mais sauté des sujets fondamentaux du travail avec des données de graphe dans Apache Cassandra. Des concepts tels que la direction des arêtes et la conception des clés de partition sont fondamentaux pour construire un modèle de données de graphe de qualité de production, évolutif et distribué.
Nous allons creuser en profondeur les sujets des données distribuées pour te préparer à une utilisation réussie de la technologie des graphes distribués au sein de ta pile de production.
Rappelle que nous avons mentionné à la fin du chapitre 4 que nous avons volontairement tendu quelques pièges. Notre exemple a construit le schéma illustré à la figure 5-1 et visait à utiliser des requêtes comme celles que nous avons dans l'exemple 5-1.
Figure 5-1. Le modèle de données de développement pour une implémentation basée sur ...
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