لماذا يعتبر الاتساق النهائي ضروريًا لمخازن البيانات

التناسق النهائي هو خاصية لمخازن البيانات حيث قد لا تكون البيانات التي تمت كتابتها إلى المتجر متاحة على الفور للقراءة. قد يجعل المتجر البيانات متاحة للقراءة في النهاية ، ولكن ليس مضمونًا القيام بذلك. قد تقوم أنظمة تخزين البيانات التي تظهر الاتساق النهائي بذلك لعدة أسباب ، بما في ذلك الحاجة إلى تحسين الأداء أو ضمان التوفر في مواجهة أقسام الشبكة.

يعد تنفيذ تطبيق مخزن بيانات المستندات أكثر صعوبة من سحب نموذج علائقي. علاوة على ذلك ، يعد تحويل بيانات المخزن على متن الطائرة أكثر صعوبة من تحويل بيانات RDBMS. هذه الفرصة مفقودة من المطورين والمهندسين المعماريين الذين يخشون أو لا يدركون عواقب أخطائهم. سيقومون بتقسيم ما يجب أن تتكون منه المعاملات الذرية إلى أجزاء منطقية متناسين أن النسخ المتماثل والكمون هما شيئان ، بالإضافة إلى سحب أنظمة الطرف الثالث إليها. في مرحلة ما ، سيتم الاستعانة بمصادر خارجية لجميع النظام وسيتولى شخص آخر المسؤولية حيث يتم حل القسم في النهاية.

نتيجة لذلك ، تدعم قواعد بيانات NoSQL في كثير من الأحيان الاتساق التدريجي بدلاً من الاتساق المستمر. لا توجد متطلبات تناسق قوي للبيانات لأنها لا تدعم معاملات قاعدة البيانات. من الممكن دائمًا تحقيق التناسق النهائي من خلال ضمان تسليم جميع التحديثات إلى جميع النسخ المتماثلة في نفس الوقت.

حقيقة أن التناسق النهائي يشير إلى عملية النسخ المتماثل بين العقد الأولية والثانوية ، وحقيقة أن تطبيقك قد لا يكون دائمًا محدثًا بقراءة البيانات ، تجعل القراءة الأولية هي الطريقة التي يجب اتباعها.

عندما تستخدم قواعد بيانات NoSQL نموذج التناسق النهائي ، فإنها لا توفر نفس مستوى تناسق البيانات مثل قواعد بيانات SQL. إذا كانت البيانات غير متسقة ، فهذا يجعلها غير مناسبة للمعاملات مثل المعاملات المصرفية ومعاملات الصراف الآلي ، والتي تتطلب تكاملًا فوريًا.

ماذا يعني الاتساق النهائي في Nosql؟

الاتساق النهائي هو ضمان أنه في حالة عدم إجراء تحديثات جديدة لجزء من البيانات ، فإن جميع عمليات الوصول إلى تلك البيانات سترجع في النهاية آخر قيمة تم تحديثها. هذا على عكس الاتساق القوي ، والذي يتطلب أن تتلقى كل قراءة أحدث كتابة.

اكتسب مفهوم السلوك المتسق في النهاية قوة جذب لأول مرة في أواخر السبعينيات. أصدرت أمازون DynamoDB قبل عقد من الزمن ، مما أثار شعبية المصطلح. تم تطوير قاعدة البيانات NoSQL لتشغيل وسائل التواصل الاجتماعي وخدمات البث. يمكن إدارة البيانات غير المهيكلة ، مثل الصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية بسهولة. باستخدام نموذج Volt Active Data ، من الممكن التأكد من تكرار البيانات عبر قواعد بيانات متعددة في الوقت الفعلي. منصات البيانات متسقة على الفور وتمنع عمليات الكتابة والقراءات غير المتسقة. نتيجة لذلك ، فهم قادرون للغاية على تلبية متطلبات زمن الوصول لشبكة 5G من خلال التعامل مع هذه العملية بسرعة.

يمكن أن يكون الاتساق سمة قيّمة للنظام الموزع. إنه يضمن تخزين القيم والوصول إليها من خلال عقد متعددة على أساس ثابت ، بغض النظر عما إذا كانت هذه العقد قد تم تحديثها في نفس الوقت أم لا. من الأهمية بمكان للأنظمة ، مثل نظام اسم المجال ، أن تكون قادرة على الاحتفاظ برؤية متسقة للبيانات.
قد يكون من الصعب تحقيق الاتساق الذي يأتي مع إكمال المشروع في بعض الأحيان. قد يكون من الصعب التأكد من أن جميع العقد تتلقى نفس التحديثات بسبب تنوع الطرق المتاحة. لا يمكن إنكار قيمة الاتساق ، وقد تكون الأنظمة التي تستخدمه أكثر موثوقية على المدى الطويل.

ما هو الاتساق النهائي في كاساندرا؟

تحقق Cassandra كل هذه الميزات من خلال نظام تخزين ثابت يمكنه تلبية متطلبات الأداء والموثوقية وقابلية التوسع والتوافر في الإنتاج. أخيرًا ، يعني الاتساق أنه تتم مشاركة جميع التحديثات في النهاية مع جميع النسخ المتماثلة.

الاتساق هو شيء يمكن أن تحققه كاساندرا من خلال تناسقها القابل للضبط. يجب أن تكون النتيجة R = w <= N متسقة إذا كان N هو عدد العقد. من أجل تحقيق الاتساق ، يتم نسخ كل عمود وحقل لكل عمود احتياطيًا بواسطة Cassandra. هناك آلية وراء هذه الحالة تسمح لها أن تكون متسقة. R + W مادة صلبة إذا كانت N صلبة باستمرار. يجب على العميل تحديد مستوى التناسق المناسب (صفر ، أو أي ، أو واحد ، أو النصاب القانوني ، أو لا شيء). لن يحدث الاتساق على الفور لأنه يتم تخزين عمليات الكتابة مؤقتًا على العقدة التي ترسلها إليها على الرغم من عامل النسخ 1: 1.

تستخدم Cassandra تجزئة متسقة ، مما يعني أنه عند تجزئة مجموعة من المفاتيح باستخدام نفس الخوارزمية ومعلمات دالة التجزئة ، فإن دالة التجزئة تنتج دائمًا نفس النتيجة.
هذا أمر بالغ الأهمية لأنه يسمح لك بالاحتفاظ بمفتاح في دلاء متعددة دون القلق بشأن اصطدامه بأي شيء.
نتيجة لذلك ، يُعتقد أن التجزئة المتسقة أكثر كفاءة لأنها تسمح لـ Cassandra بتخزين المزيد من البيانات في نفس القدر من المساحة.
يجب أن تتأكد من تناسق أعداد الكتابة والقراءة إذا كنت ترغب في تحقيق تناسق قوي. تم بناء اتساق Cassandra على افتراض أن كل ما يقرأه العميل يتم تحديثه دائمًا عن طريق جلب أحدث البيانات المكتوبة تلقائيًا. يتم استخدام التجزئة المتسقة للتأكد من أن دالة التجزئة تنتج دائمًا نفس النتيجة لمفتاحين مختلفين إذا تم تجزئتهما معًا باستخدام نفس الخوارزمية ومعلمات دالة التجزئة. من الأهمية بمكان الاحتفاظ بالمفتاح في مجموعات متعددة لأن الاصطدامات ليست مشكلة. تتمتع Cassandra بمعدل أداء أعلى لأنه يمكنها الاحتفاظ بمزيد من البيانات في نفس القدر من المساحة باستخدام التجزئة المتسقة.

ما هو مستوى الاتساق الافتراضي في كاساندرا؟

ما عليك سوى الاتصال بـ QUBEDBUILDER لاستخدام برنامج تشغيل Java. قم بتعيين مستوى التناسق للتأكد من تعيين مستوى التناسق لكل إدراج في insertInto. عند الكتابة والقراءة ، يتم تعيين مستوى تناسق واحد لجميع العمليات.

كيفية ضمان اتساق البيانات مع كاساندرا

السبب الأساسي لذلك هو أن المفاتيح لا يتم تخزينها في حاويات حتى يتم تجزئتها. تقوم Cassandra أيضًا بتخزين المفتاح والمؤشر إلى الحاوية في نفس الصف في الجدول. يقارن Cassandra الصف الخاص بالمفتاح والمؤشر لقيمة أعلى من قيمة المفتاح لتحديد الصف الذي يتوافق مع أي مفتاح. إذا كان كلاهما صحيحًا ، فستأخذ Cassandra القيمة من الدلو عند المؤشر. يتم تخزين قيمة المفتاح دائمًا في نفس الصف بغض النظر عن عدد المرات التي يُطلب فيها ذلك ، طالما يتم تخزينها في نفس الصف. عند تكرار القراءة عدة مرات ، تظل البيانات ثابتة. إذا كنت تريد تغيير مستوى التناسق لجلستك الحالية ، فما عليك سوى استخدام الأمر CONSISTENCY من صدفة كاساندرا (CQLSH). إذا كنت تريد معرفة مدى تقدمك في مستوى الاتساق ، فيمكنك استخدام CONSISTENCY ؛ من القشرة. [بريد إلكتروني محمي] | الاتساق: الاتساق مستوى الاتساق الحالي واحد.

ما هو تحديث الاتساق في Nosql

اتساق التحديث في NoSQL هو عملية تحديث البيانات عبر عقد متعددة في قاعدة بيانات NoSQL . تضمن هذه العملية أن جميع العقد في قاعدة البيانات لها نفس البيانات ، وأن البيانات متسقة عبر جميع العقد.

ما هو تناسق التحديث في Nosql؟

إن تناسق نسخ نفس البيانات في نفس نظام قاعدة البيانات المنسوخ [1] ، على عكس كيفية تغير البيانات ، هو ببساطة مسألة اختيار. يحدث هذا عندما تكون القراءات على كائن بيانات معين غير متوافقة مع التحديث السابق.

ما هو تحديث الاتساق في قاعدة البيانات؟

يستلزم مفهوم التناسق في أنظمة قواعد البيانات شرط أن تسمح أي معاملة قاعدة بيانات معينة فقط بتعديل البيانات المتأثرة بالطريقة المسموح بها. يجب أن تلتزم البيانات التي تمت كتابتها في قاعدة البيانات بجميع القواعد المحددة ، مثل القيود والتسلسلات والمحفزات وأي مجموعة من هذه القواعد.

في نهاية المطاف تناسق Mongodb

التناسق النهائي مصطلح تقني يعني أن البيانات التي تقرأها ليست متسقة دائمًا ؛ ومع ذلك ، سوف تتحسن مع مرور الوقت. الطريقة الوحيدة للقيام بذلك هي القراءة من الثانوية باستخدام أي من تفضيلات القراءة التي يمكن قراءتها من مصادر ثانوية.

كخطوة أولى ، سأستعرض بعض أمثلة كود MongoDB الفعلية التي تنتهك ضمان الاتساق السببي . سيتم استخدام طريقة الغالبية للقراءة والكتابة في المحاولة الأولى لحل هذه المشكلة. نتيجة لذلك ، سننظر في الساعات المنطقية والجلسات المرتبطة في Mongo. سنستخدم برنامج تشغيل Mongo C # لهذا التطبيق ، لكني أود تركه بمفرده. يجب أن يوقع غالبية أعضاء مجموعة النسخ المتماثلة على قراءة الأغلبية إذا تم الاعتراف بالبيانات من استعلام. عندما نستخدم أغلبية القراءة متبوعة بأغلبية الكتابة ، فقد يبدو أنه يمكننا حل مشكلة "اقرأ كتابتك". يحتفظ الخادم الثانوي بلقطة في الذاكرة لأحدث كتابة للأغلبية.

إعداد Readconcern الخاص بـ Mongodb

يجب على العميل تحديد مقدار البيانات التي يجب السماح له بقراءتها من أجل إرضاء readConcern قبل أن يبدأ في إرضاء مخاوف القراءة. في MongoDB ، يُفضل أن يتم تعيين القراءة للقلق إلى maxRead.

التناسق النهائي مقابل الاتساق القوي

إنه يوفر بيانات محدثة بزمن انتقال أقل من التقنيات الأخرى ، ولكنه يتطلب أيضًا درجة عالية من الثبات. نظرًا لأن قاعدة البيانات قد لا تحتوي على بيانات محدثة في جميع العقد ، فقد يوفر التناسق النهائي وقت استجابة منخفضًا ولكن قد لا يستجيب دائمًا لطلبات القراءة ببيانات قديمة.

يشير الاتساق بشكل عام إلى قدرة قاعدة البيانات على معالجة المعاملات مع الحفاظ أيضًا على تكامل البيانات. عادةً ما تكون أنظمة قواعد البيانات المتوافقة مع لوائح ACID بطيئة ، ويصعب توسيعها ، وصيانتها وتشغيلها باهظة التكلفة. تخفف بعض أنظمة RDBMS من ضمانات الحمض. تُعرف الضمانات الأساسية لقاعدة بيانات NoSQL باسم خوارزميات NoSQL الخاصة بها. نتيجة لذلك ، يمكن استخدام القاعدة لزيادة التوافر مع السماح أيضًا بتخفيف المعايير الصارمة. نتيجة لذلك ، تتطلب قواعد بيانات NoSQL قدرًا كبيرًا من الاتساق حتى تكون أكثر استقرارًا. عندما يتم تحديد تناسق DynamoDB النهائي من خلال طوبولوجيا الحلقة ، فإنه يصبح Cassandra.

للتعامل مع النتائج المتسقة ، يتم استخدام طوبولوجيا السيد والعبد في Redis. ScyllaDB هي شركة قواعد بيانات ضخمة في الوقت الفعلي ومقرها هولندا. علاوة على ذلك ، يمكن استخدامه لتحديد مستوى التناسق لكل عملية (قراءة أو كتابة). نظرًا لاحتمال تغير البيانات على عقدة منسق ولكن لم يتم تسجيلها وتخزينها بعد على جميع النسخ المتماثلة المطلوبة ، توفر مجموعات ScyllaDB نتائج متسقة.

أحد أهم جوانب اتساق نظام الكمبيوتر هو اتساقها. يمكن معالجة البيانات بهذه الطريقة بغض النظر عن كيفية تخزينها لأنها تضمن الاتساق. ونتيجة لذلك ، فإن المؤسسات المالية ، على سبيل المثال ، كثيرًا ما تتبنى أنظمة متسقة مع مرور الوقت. سيتم الانتهاء من معظم المعاملات في أسرع وقت ممكن نتيجة لهذه العملية. قد تستغرق المعاملة ما يصل إلى 24 ساعة ، على الرغم من أن هذا غير مضمون. هذه الظاهرة ناتجة عن نمط عام من الأنظمة المتسقة التي ستوجد في النهاية.

تناسق البيانات: كيفية اختيار النوع المناسب لاحتياجاتك

عندما يتعلق الأمر بالبيانات ، هناك نوعان: قوي وضعيف.
نظرًا لأن جميع البيانات في العقدة متسقة ، بغض النظر عن مكان وجودها ، فإنها دائمًا ما تكون متماثلة. هذه الطريقة هي الطريقة الأكثر موثوقية لاتساق البيانات ، ولكن قد يكون من الصعب تنفيذها.
يشير عدم الاتساق إلى أنه لا يوجد ضمان بأن جميع العقد لديها نفس البيانات في نفس الوقت. هذا الاتساق هو أكثر عرضة للفساد ، ولكن يمكن أن يكون أكثر فعالية في بعض الأحيان.

الاتساق النهائي كاساندرا

الاتساق النهائي هو نموذج الاتساق المستخدم في الأنظمة الموزعة. في نظام متسق أخيرًا ، قد تستغرق العمليات بعض الوقت لتنتشر وتصبح مرئية في جميع العقد. تعتبر عملية الكتابة ناجحة عندما تكون دائمة في العقدة التي تم إصدارها فيها. تعتبر عملية القراءة ناجحة عندما تقوم بإرجاع أحدث عملية كتابة. غالبًا ما يستخدم الاتساق النهائي في الأنظمة التي يتم توزيعها عبر مراكز بيانات متعددة. في هذه الأنظمة ، ليس من العملي الحفاظ على تناسق قوي بسبب زيادة زمن الوصول واحتمال حدوث حالات فشل. يسمح الاتساق النهائي للنظام بمواصلة العمل حتى في مواجهة الإخفاقات. Cassandra هي قاعدة بيانات موزعة تستخدم الاتساق النهائي. تم تصميم Cassandra للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بتوافر عالٍ. يتم استخدام Cassandra من قبل بعض أكبر الشركات في العالم ، بما في ذلك Facebook و Netflix و Instagram.

إنها قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر ذات بنية عالية التوفر وقابلة للتطوير. مطلوب تكرار البيانات عبر المجموعات لتحقيق توافر عالي في كاساندرا. هناك نوعان من استراتيجيات النسخ المتاحة: SimpleStrategy و NetworkTopology. يعكس تناسق كيفية تمثيل كل صف من البيانات بواسطة النسخ المتماثلة مدى حداثتها ومزامنتها. يشير مستوى التناسق إلى عدد عقد النسخ المتماثلة التي يجب أن تستجيب لأحدث البيانات المتسقة قبل أن يتمكن المنسق من إرسال البيانات بنجاح إلى العميل. اعتمادًا على مستوى الاتساق المحدد من قبل العميل ، يمكننا إما تعيين مستوى التناسق لكل استعلام للكتابة أو مستوى التناسق لكل استعلام عام. عند الكتابة ، ضع في اعتبارك مستوى الاتساق (CL).

في الإصدار 5.1 ، تقوم عقدة متماثلة واحدة فقط بإرجاع البيانات ، بينما في 5.2 ، تقوم 51٪ من عقد النسخ المتماثلة في جميع مراكز البيانات بإرجاع البيانات. بدأنا بتحديد مستوى الاتساق المطلوب (CL) لكتابة وقراءة كاساندرا. نتيجة لذلك ، بغض النظر عن المدة التي تستغرقها بين أحدث كتابة وتالية ، فأنت تقرأ أحدث البيانات المكتوبة في المجموعة. من أجل ضمان التناسق ، يمكننا تحديد مستوى اتساق عام أو استعلام للكتابة . فيما يلي العديد من الأمثلة على CL عند القراءة والتي يمكنك رؤيتها في الرسم التخطيطي أدناه.

ما هو الاتساق النهائي في الخدمات المصغرة

في الواقع ، يعد التناسق النهائي طريقة للحفاظ على اتساق البيانات وتوافرها عن طريق الاتصال غير المتزامن ، فضلاً عن ضمان حل الأخطاء في عملية معينة دون الحاجة إلى الرجوع إلى الحالة السابقة للعملية.

في معظم الحالات ، واجهنا مشكلات تتعلق بعدم تناسق البيانات في نظام برمجي. إنه يقوم على نهج لامركزي ومستوحى من الطبيعة. مع زيادة شعبية الحوسبة السحابية والحوسبة المرنة والتخزين ، وأصبحت تقنية الحاويات والتنسيق أكثر شيوعًا ، يتم إنشاء قدر كبير من التطبيقات الجديدة باستخدام الأسلوب المعماري للخدمات المصغرة. عندما تمتد المعاملات الذرية عبر خدمات متعددة ، يُنظر إليها على أنها سلسلة من المعاملات المحلية الذرية البسيطة في كل مستوى خدمة. عندما تفشل إحدى المعاملات في هذه السلسلة نتيجة لظروف معينة ، فإنها تؤدي بشكل أساسي إلى عملية تراجع. يمكن أيضًا أن تفشل مكالمة أو معاملة التعويض. يعد تناسق البيانات وتكاملها من أكثر الأساليب شيوعًا لإدارة البيانات ، وهما كافكا ومركز السيطرة على الأمراض.

يعد CDC مناسبًا للهندسة المعمارية الموزعة الكبيرة لأنه لا يركز بشكل مفرط على الأداء. تعد عدم مرونة مركز السيطرة على الأمراض عندما يتعلق الأمر بتغييرات المخططات أحد أهم العوائق. هذا يحد بشكل كبير من تطور مخطط قاعدة بيانات الخدمة.