قواعد بيانات NoSQL: إيجابيات وسلبيات الأداء العالي وعدم الاتساق

غالبًا ما تكون أنظمة NoSQL أسرع من قواعد البيانات العلائقية التقليدية لأنها لا تتطلب عبء الحفاظ على الصلات المعقدة. ومع ذلك ، يمكن أن يأتي هذا على حساب تناسق القراءة. في قاعدة بيانات NoSQL ، من الممكن لعملية قراءة إرجاع البيانات التي لم يتم الالتزام بها بعد ، أو التي تم الالتزام بها جزئيًا. يمكن أن يؤدي هذا إلى مشاكل عدم تناسق إذا لم يكن التطبيق مصممًا للتعامل معه. على سبيل المثال ، إذا قرأ المستخدم البيانات التي تم الالتزام بها جزئيًا ، فقد يرى بيانات غير صحيحة. أو ، إذا قرأ المستخدم البيانات التي لم يتم الالتزام بها بعد ، فقد يرى البيانات التي يتم التراجع عنها لاحقًا. هناك عدة طرق للتعامل مع هذا. الأول هو ببساطة تصميم التطبيق بحيث يكون متسامحًا مع عدم الاتساق. قد يعني هذا أن التطبيق لا ينفذ عمليات معينة ، أو أنه يقوم بتنفيذها بترتيب مختلف ، إذا اكتشف أن البيانات غير متسقة. هناك طريقة أخرى للتعامل مع التناقض وهي استخدام تقنية تسمى "الاتساق النهائي". مع الاتساق النهائي ، سيستمر التطبيق في العمل ، حتى إذا كانت البيانات غير متسقة. المفاضلة هي أن التطبيق قد لا يكون قادرًا على ضمان تحديث جميع البيانات. في النهاية ، ستصبح البيانات متسقة ، لكن لا يوجد ضمان للمدة التي سيستغرقها ذلك. يمكن أن تكون قواعد بيانات NoSQL خيارًا رائعًا للتطبيقات التي تحتاج إلى أداء عالٍ ويمكنها تحمل بعض التناقضات. ومع ذلك ، من المهم فهم المقايضات المتضمنة قبل اختيار قاعدة بيانات NoSQL.

تسمح Oracle NoSQL Database API للمبرمجين بتحديد مقدار الاتساق الذي يجب أن يحتوي عليه كل عمود في كل طلب. هناك أربع قيم محتملة تتراوح من الأخف إلى الأكثر صرامة. إذا قرأت من النسخة الرئيسية للنسخ المتماثل ، فستقوم دائمًا بإرجاع أحدث قيمة. وفقًا لـ Time ، أي نسخة متماثلة خلال فترة زمنية معينة يمكن إرجاع قيمة دلتا للسيد. هذا لا يعني أنه يمكن استخدام أي نسخة طبق الأصل (على سبيل المثال ، لا يمكن تقديم ضمانات). يمكن لتطبيق MongoDB تحديد مستوى تناسق القراءة باستخدام ميزة القلق بشأن الكتابة. من خلال حظر أحد التطبيقات حتى يتم استيفاء شرط معين ، يمكنك تقييد قدرة التطبيق الخاص بك على معالجة كتابة معينة. تعتبر الكتابة الناجحة طالما تم توصيلها إلى خادم رئيسي ناجحة. يمكنك حظر الكتابة إلى أجل غير مسمى إذا لم يتم نشرها على غالبية العقد في مجموعة النسخ المتماثلة.

عندما تكون نسختان من نفس البيانات في نفس نظام قاعدة البيانات المنسوخة ، يتم تحديد اتساقها من خلال الدرجة التي تختلف بها النسخ عن بعضها البعض. عندما لا تتوافق قراءات كائن بيانات معين مع آخر تحديث لكائن البيانات هذا ، فإن هذا يعد شذوذًا ثابتًا.

ما هو الاتساق النهائي في NoSQL؟ تتمثل إحدى المزايا الأساسية لقاعدة البيانات المتسقة في النهاية في دعمها لنموذج NoSQL عالي التوفر. لن تنتقل أهمية التوافر إلى الاتساق إلا بعد أن تصبح قواعد البيانات متسقة.

لا توفر قواعد بيانات NoSQL ، بخلاف قواعد بيانات SQL ، نفس المستوى من اتساق البيانات بناءً على نموذج التناسق النهائي . قد لا تكون الخيار الأفضل للمعاملات التي تتطلب تكاملًا فوريًا ، مثل تلك التي تتم في البنوك وأجهزة الصراف الآلي ، لأن البيانات قد تكون غير متسقة في بعض الأحيان.

عادة ما يتم الحصول على نسخة متسقة من البيانات في غضون ثانية من نسخها. هذه قراءة متسقة للغاية ، ووجدت أنها سهلة القراءة في أمازون. تعرض DynamoDB نتيجة تعكس جميع الردود المكتوبة التي تلقت استجابة إيجابية قبل القراءة. عند تحديد معلمات اختيارية في طلب ما ، يمكنك التأكد من أن نتائج القراءة الخاصة بك متسقة.

كيف يحافظ Nosql على الاتساق؟

تحافظ قواعد بيانات Nosql على التناسق من خلال عملية تسمى كتابة النصاب. تتطلب كتابة النصاب غالبية العقد في قاعدة البيانات للاتفاق على البيانات التي يتم كتابتها. هذا يضمن أن جميع البيانات متسقة عبر قاعدة البيانات.

إنه اختيار ممتاز للتحديثات السريعة والمخصصة بالإضافة إلى تحميل البيانات بسرعة. ومع ذلك ، إذا كنت بحاجة إلى إجراء استعلامات وتقارير معقدة ، فإن SQL هي الخيار الأفضل. نظرًا لاتساق البيانات الكبير الذي توفره MongoDB ، فهي مثالية لبيئات الاستعلام المطلوبة.

Nosql مقابل. Rdms: أيهما الخيار الأفضل؟

يعتبر MongoDB مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب نتائج متسقة بينما لا تتطلب أيضًا أداء نظام RDBMS التقليدي. عندما يستخدم MongoDB التحكم في القفل والتزامن ، يتعذر على العملاء تعديل نفس البيانات في نفس الوقت ، وعندما يكتب MongoDB في مستند واحد ، فإنه يتخذ إجراءً كاملاً أو جزئيًا. يمكن أن يطمئن العملاء إلى أنهم سيشاهدون دائمًا بيانات متسقة. صحيح أن NoSQL لا توفر ضمانات سلامة البيانات مثل RDBMS التقليدية ، لكنها توفر مرونة وأداءً كبيرين. علاوة على ذلك ، تسمح NoSQL بقياس بسيط لأنه يمكن إضافة البيانات أو إزالتها دون التأثير على اتساق قاعدة البيانات ككل.

ما هو اتساق القراءة في النص؟

تناسق القراءة هو مفهوم قاعدة بيانات يضمن أن جميع القراءات التي تتم داخل المعاملة ستعيد البيانات المتوافقة مع بعضها البعض. هذا يعني أنه إذا تم إجراء قراءات متعددة من أجزاء مختلفة من قاعدة البيانات ، فسوف تقوم جميعها بإرجاع نفس البيانات.

يتم تقديم لقطة من قاعدة البيانات إلى استعلام في وقت محدد في الوقت المناسب باستخدام تعدد الإصدارات. يعرض الاستعلام التغييرات التي تم إجراؤها بواسطة المعاملات التي حدثت قبل الفترة الزمنية المحددة ، بالإضافة إلى التغييرات التي تم إجراؤها بواسطة المعاملات اللاحقة أو غير الملتزم بها. الهدف من القراءة المتسقة هو الحفاظ على مستوى الاتساق هذا بمرور الوقت. عند استخدام قراءة متسقة ، يجب عليك التأكد من أن جميع عقدة Cassandra التي ستقرأ البيانات وتكتبها قد تم إعدادها للقيام بذلك. يمكن تخصيص مستوى تناسق مختلف لمسافات المفاتيح المختلفة على الحافة. يمكن استخدام القراءات المتسقة في Cassandra لتحسين الأداء لأنها تلغي الحاجة إلى قراءة البيانات من مصادر متعددة. من الممكن أيضًا تقليل التناقضات في البيانات.

ما هو اتساق القراءة؟

الاتساق هو عنصر أساسي لاتساق القراءة على مستوى المعاملة. تحتوي جميع المعاملات داخل المعاملة على نفس البيانات لنقطة زمنية معينة ، باستثناء أن التغييرات التي تطرأ على البيانات الناتجة عن معاملة قابلة للتسلسل لا تظهر في البيانات لنقطة زمنية معينة.

هل نصقل يوفر الاتساق؟

لهذا السبب ، تتمتع قواعد بيانات NoSQL بمستوى عالٍ من الاتساق ، مما يجعل صيانتها أكثر صعوبة. نتيجة لذلك ، بدلاً من توفير تناسق قوي ، فإنها توفر طريقًا إلى الاتساق بمرور الوقت. هذا يعني أن مخزن البيانات الذي يضمن الأمان الأساسي قد يفشل أحيانًا في إرجاع أحدث WYRITE.

هل النصقل أفضل للقراءة الثقيلة؟

القدرة على دعم كل من أنظمة القراءة والكتابة الثقيلة في قواعد بيانات NoSQL تتسم بالمرونة. يعد استخدام تقنيات التجزئة والتجزئة المتسقة أمرًا مهمًا للغاية لتحديد الأجزاء / الخوادم التي ستوجه استعلامات التطبيق عبر الكمية الكبيرة من البيانات التي يمكن أن تتلقاها.

لماذا النص غير متسق؟

هناك عدة أسباب لعدم اتساق قواعد بيانات NoSQL. أحد الأسباب هو أن قواعد بيانات NoSQL غالبًا ما يتم توزيعها ، مما يعني أنها منتشرة عبر خوادم متعددة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تخزين البيانات في أماكن مختلفة ، مما يجعل من الصعب تتبعها. سبب آخر هو أن قواعد بيانات NoSQL غالبًا ما يتم تصميمها لتكون قابلة للتطوير ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. هذا يمكن أن يجعل من الصعب تتبع جميع البيانات التي يتم تخزينها.

تعد مهمة إصلاح تنفيذ مخزن بيانات المستند أكثر صعوبة من إصلاح نموذج علائقي. إعادة هيكلة البيانات من متجر على متن الطائرة ، بالإضافة إلى كونها أصعب بكثير من تحويلات RDBMS ، هي تحدي شائع. إذا لم يفهم المطورون والمهندسون المعماريون أو يخشون فقدان وظائفهم إذا لم يتصرفوا بشكل صحيح ، فلن يتمكنوا من المشاركة. سيقومون بتقسيم المعاملات الذرية إلى أجزاء منطقية إجرائياً بدلاً من الاعتراف بأن النسخ المتماثل والكمون حقيقيان ، أو أسوأ من ذلك ، أنهم يجرون أنظمة الطرف الثالث إلى أنشطة المعاملات. في النهاية ، سيتم الاستعانة بمصادر خارجية للنظام بأكمله ، وسيتولى شخص آخر مهام القسم.

ما هو الاتساق في Nosql

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على قاعدة بيانات NoSQL المحددة المعنية. ومع ذلك ، بشكل عام ، يشير الاتساق في قاعدة بيانات NoSQL إلى ضمان صحة البيانات وتحديثها عبر جميع العقد في النظام. يعني هذا عادةً أن عمليات القراءة والكتابة متوافقة دائمًا مع بعضها البعض ، ولكن التفاصيل المحددة يمكن أن تختلف اعتمادًا على قاعدة البيانات.

يُشار إلى مجموعة القيم التي يجب محاذاة جميع نقاط البيانات في نظام قاعدة البيانات على أنها تناسق. يتم إرجاع C08846024 ، التي تقرأها C08846024 ، مع وجود خطأ لأن القيمة التي تم إدخالها كانت عبارة عن رقم واحد ألفا 8 ، وهو ، في جوهره ، أحد أشكال البيانات غير المتسقة. يحدد تنسيق البيانات ، وليس تناسق قاعدة البيانات ، كيفية عرضها. قم بإنشاء قواعد / قيمة تمنع البيانات غير المتسقة من إدخال قواعد البيانات الأساسية والنسخ المتماثلة حتى تعمل عملياتها بسلاسة. يجب أن تكون جميع البيانات التي تدخل قاعدة البيانات متسقة حتى يمكن رؤيتها. يعد تناسق قاعدة البيانات القوي أمرًا مهمًا لأنه يضمن أن أي عميل يحاول الوصول إلى البيانات سيرى دائمًا أحدث البيانات المحدثة التي تلتزم بقواعد قاعدة البيانات. يُعرَّف المستوى المتسق على أنه قيمة مشروطة مسبقًا تحدد عدد النسخ المتماثلة أو العقد التي يجب أن تستجيب قبل اعتبارها معاملة صالحة.

تتمثل إحدى خصائص ACID في فصل البيانات عن شبكة قاعدة بيانات معينة ، والتي تفصل جزءًا من البيانات عن جميع البيانات الأخرى. سيؤدي اتساق عملية التحديث في النهاية إلى جعل جميع العقد التي يتم فيها تخزين البيانات وتخزينها متسقة مع البيانات التي خضعت للتحديث. يمكن أن يمنع الجدول الموجود في قاعدة البيانات البيانات الخاصة بك من الفوضى. بينما يوفر التوزيع الجغرافي النشط النشط من Redis Enterprise الاتساق ، إلا أنه يفتقر إلى التناسق في Redis مفتوح المصدر.

عدم تناسق قواعد بيانات Nosql

نظرًا لأن أنظمة NoSQL لا تدعم المعاملات عادةً ، فهي ليست موثوقة مثل امتلاك قاعدة بيانات متسقة. في الواقع ، تقوم قواعد بيانات NoSQL في كثير من الأحيان بمقايضة الاتساق النهائي من أجل تحقيق أفضل النتائج للأداء والحجم. نتيجة لذلك ، من المفترض أن يتم نسخ جميع التحديثات إلى جميع النسخ المتماثلة في المستقبل القريب ، على الرغم من عدم وجود ضمان بحدوث ذلك بالسرعة المطلوبة. علاوة على ذلك ، إذا كان إدخال البيانات لا يفي بالقيم المشروطة مسبقًا ، فسيؤدي ذلك إلى حدوث تعارض.

في نهاية المطاف تناسق Mongodb

إذا كانت البيانات غير متسقة الآن ولكنها ستتغير بمرور الوقت ، فهذا يشير إلى أنها لا تزال متسقة. يحدث هذا عند استخدام أي من التفضيلات readPreferences التي يمكنها قراءة المصادر الثانوية.

دائمًا ما يكون بروتوكول نسخ بيانات MongoDB غير متزامن ، بغض النظر عما إذا كان أساسيًا أم ثانويًا. الاهتمام الافتراضي للكتابة لـ MongoDB هو w1: (الكتابة إلى الأساسي بنجاح) ، ويتم إيقاف تشغيل تسجيل دفتر اليومية عند j: false. نظرًا لأن النسخ المتماثل غير المتزامن يسبب عدم تناسق في الأقسام عن طريق فقدان الأساسي أو أن يصبح معزولًا من جانب الأقلية ، فمن الشائع أن يفقد القسم الأساسي أو يصبح معزولًا من جانب الأقلية. يتيح لنا ضبط قيم w و j تحقيق مستويات مختلفة من زمن الانتقال خلال ضمانات عدم التقسيم وعدم الاتساق أثناء PARTITION. عندما تكون الكتابة * w: 1 ، j: false * - تكون عمليات الكتابة أسرع في حالة عدم وجود قسم لأن عمليات الكتابة لا تنتظر اكتمال النسخ المتماثل. فيما يلي مثال على كيفية تأثير القراءة / عدم القراءة من الثانوية على مستويات التناسق عبر جميع تركيبات w الأخرى. يوفر MongoDB مستويات الاتساق التالية: في حالة عدم وجود قسم ، أو عند وجود جميع العقد ، تعد MongoDB طريقة موثوقة للكتابة في حالة عدم وجود قسم ، ويكون زمن انتقالها منخفضًا.

يوجد قسم في التطبيق ويتم فقد الأساسي العامل ، مما يؤدي إلى ظهور رسالة خطأ (خطأ writeTimeout). نظرًا لأن MongoDB يوفر أفضل جهد في التوافر ، فسوف نفقد دائمًا جزءًا من الكتلة - جزء على الأقل - إذا كان مقسمًا. نتيجة * w: الأغلبية ، * j: صحيح * ، و * القراءة من الابتدائية فقط ، يمكن تصنيف MongoDB على أنها CP في CAP و CP / EC في نظرية PACELC.

ما هو الفرق بين النهائية والمتسقة؟

ما الفرق بين "الوقت" و "النسبة المئوية" للنجاح؟
يمكن أن يحقق النظام الموزع الاتساق النهائي من خلال التأكد من أن جميع العقد في النظام قادرة على عرض نفس القيمة لعنصر البيانات. تشير القيمة المتسقة في عنصر البيانات إلى أن قيمتها ظلت ثابتة في جميع الأوقات منذ آخر مرة تم فيها تحديثها.