NoSQL-Datenbanken: Die Vor- und Nachteile von hoher Leistung und Inkonsistenz

NoSQL-Systeme sind oft schneller als herkömmliche relationale Datenbanken , da sie nicht den Aufwand für die Verwaltung komplexer Verknüpfungen erfordern. Dies kann jedoch zu Lasten der Lesekonsistenz gehen. In einer NoSQL-Datenbank ist es möglich, dass ein Lesevorgang Daten zurückgibt, die noch nicht festgeschrieben wurden oder die teilweise festgeschrieben wurden. Dies kann zu Inkonsistenzproblemen führen, wenn die Anwendung nicht darauf ausgelegt ist, damit umzugehen. Wenn ein Benutzer beispielsweise Daten liest, die teilweise festgeschrieben wurden, sieht er möglicherweise falsche Daten. Oder wenn ein Benutzer Daten liest, die noch nicht festgeschrieben wurden, sieht er möglicherweise Daten, die später rückgängig gemacht werden. Es gibt einige Möglichkeiten, damit umzugehen. Eine besteht darin, die Anwendung einfach so zu gestalten, dass sie Inkonsistenzen toleriert. Dies kann bedeuten, dass die Anwendung bestimmte Vorgänge nicht oder in einer anderen Reihenfolge ausführt, wenn sie feststellt, dass die Daten inkonsistent sind. Eine andere Möglichkeit, mit Inkonsistenzen umzugehen, ist die Verwendung einer Technik namens „eventuelle Konsistenz“. Bei eventueller Konsistenz funktioniert die Anwendung auch dann weiter, wenn die Daten inkonsistent sind. Der Nachteil besteht darin, dass die Anwendung möglicherweise nicht garantieren kann, dass alle Daten aktuell sind. Irgendwann werden die Daten konsistent, aber es gibt keine Garantie dafür, wie lange das dauern wird. NoSQL-Datenbanken können eine großartige Option für Anwendungen sein, die eine hohe Leistung erfordern und einige Inkonsistenzen tolerieren können. Es ist jedoch wichtig, die damit verbundenen Kompromisse zu verstehen, bevor Sie sich für eine NoSQL-Datenbank entscheiden.

Mit der Oracle NoSQL-Datenbank-API können Programmierer angeben, wie viel Konsistenz jede Spalte in jeder Anfrage haben muss. Es gibt vier mögliche Werte, die von locker bis streng reichen. Wenn Sie vom Replikationsmaster lesen, erhalten Sie immer den aktuellsten Wert zurück. Laut Time kann jedem Replikat innerhalb eines bestimmten Zeitdeltas des Masters ein Wert zurückgegeben werden. Dies bedeutet nicht, dass eine beliebige Kopie verwendet werden kann (dh es können keine Garantien gegeben werden). Die MongoDB-Anwendung kann mithilfe der Funktion „Write Concern“ einen Grad an Lesekonsistenz angeben. Indem Sie eine Anwendung blockieren, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist, können Sie die Fähigkeit Ihrer Anwendung einschränken, einen bestimmten Schreibvorgang zu verarbeiten. Ein erfolgreicher Schreibvorgang wird als erfolgreich betrachtet, solange er an einen Master-Server kommuniziert wird. Sie können das Schreiben auf unbestimmte Zeit blockieren, wenn es nicht an die Mehrheit der Knoten in Ihrem Replikatsatz weitergegeben wird.

Wenn sich zwei Kopien derselben Daten in demselben replizierten Datenbanksystem befinden, wird ihre Konsistenz durch den Grad definiert, in dem sich die Kopien voneinander unterscheiden. Wenn die Messwerte eines bestimmten Datenobjekts nicht der letzten Aktualisierung dieses Datenobjekts entsprechen, ist dies eine konsistente Anomalie.

Was ist Eventual Consistency in NoSQL? Einer der Hauptvorteile einer eventuell konsistenten Datenbank ist die Unterstützung eines hochverfügbaren NoSQL-Modells. Erst wenn Datenbanken konsistent sind, verschiebt sich die Bedeutung der Verfügbarkeit hin zur Konsistenz.

NoSQL-Datenbanken bieten im Gegensatz zu SQL-Datenbanken nicht das gleiche Maß an Datenkonsistenz basierend auf dem Eventual Consistency Model . Sie sind möglicherweise nicht die beste Wahl für Transaktionen, die eine sofortige Integrität erfordern, wie sie beispielsweise bei Banken und Geldautomaten durchgeführt werden, da die Daten manchmal inkonsistent sein können.

Eine konsistente Kopie der Daten wird normalerweise innerhalb einer Sekunde nach dem Kopieren erhalten. Dies ist eine sehr konsistente Lektüre , und ich fand es sehr einfach, es bei Amazon zu lesen. DynamoDB gibt ein Ergebnis zurück, das alle geschriebenen Antworten widerspiegelt, die vor dem Lesen eine positive Antwort erhalten haben. Bei der Angabe optionaler Parameter in einer Anfrage können Sie sicherstellen, dass Ihre Leseergebnisse konsistent sind.

Wie sorgt Nosql für Konsistenz?

Nosql-Datenbanken bewahren die Konsistenz durch einen Prozess namens Quorum Writes. Quorum-Schreibvorgänge erfordern eine Mehrheit der Knoten in der Datenbank, um den zu schreibenden Daten zuzustimmen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Daten in der gesamten Datenbank konsistent sind.

Es ist eine ausgezeichnete Wahl für schnelle Ad-hoc-Updates sowie schnelles Hochladen von Daten. Wenn Sie jedoch komplexe Abfragen und Berichte ausführen müssen, ist SQL die bessere Wahl. Aufgrund der hervorragenden Datenkonsistenz , die MongoDB bietet, ist es ideal für anspruchsvolle Abfrageumgebungen.

Nosql vs. Rdbms: Was ist die bessere Wahl?

MongoDB ist ideal für Anwendungen, die konsistente Ergebnisse erfordern und gleichzeitig nicht die Leistung eines herkömmlichen RDBMS erfordern. Wenn MongoDB Sperren und Parallelitätssteuerung verwendet, können Clients dieselben Daten nicht gleichzeitig ändern, und wenn MongoDB in ein Dokument schreibt, werden entweder vollständige oder teilweise Maßnahmen ergriffen. Kunden können sicher sein, dass sie immer konsistente Daten sehen. Es stimmt, dass NoSQL keine Datenintegritätsgarantien wie herkömmliches RDBMS bietet, aber es bietet erhebliche Flexibilität und Leistung. Darüber hinaus ermöglicht NoSQL eine einfache Skalierung, da Daten hinzugefügt oder entfernt werden können, ohne die Konsistenz der Datenbank als Ganzes zu beeinträchtigen.

Was ist Lesekonsistenz in Nosql?

Lesekonsistenz ist ein Datenbankkonzept, das garantiert, dass alle innerhalb einer Transaktion durchgeführten Lesevorgänge konsistente Daten zurückgeben. Dies bedeutet, dass bei mehreren Lesevorgängen aus verschiedenen Teilen der Datenbank alle dieselben Daten zurückgeben.

Eine Momentaufnahme der Datenbank wird einer Abfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt mithilfe von Multiversioning präsentiert. Die Abfrage zeigt die Änderungen an, die von Transaktionen vorgenommen wurden, die vor dem angegebenen Zeitraum aufgetreten sind, sowie die Änderungen, die von späteren oder nicht festgeschriebenen Transaktionen vorgenommen wurden. Das Ziel des konsistenten Lesens besteht darin, dieses Konsistenzniveau über die Zeit aufrechtzuerhalten. Wenn Sie einen konsistenten Lesevorgang verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass alle Cassandra-Knoten, die die Daten lesen und schreiben, dafür eingerichtet sind. Unterschiedlichen Schlüsselräumen am Edge kann ein unterschiedliches Konsistenzniveau zugewiesen werden. Konsistente Lesevorgänge in Cassandra können verwendet werden, um die Leistung zu verbessern, da Daten nicht mehr aus mehreren Quellen gelesen werden müssen. Es ist auch möglich, Dateninkonsistenzen zu reduzieren.

Was ist Lesekonsistenz?

Konsistenz ist eine Schlüsselkomponente der Lesekonsistenz auf Transaktionsebene. Alle Transaktionen innerhalb einer Transaktion haben für einen bestimmten Zeitpunkt die gleichen Daten, außer dass Änderungen an den Daten, die durch eine serialisierbare Transaktion verursacht werden, nicht in den Daten für einen bestimmten Zeitpunkt erscheinen.

Bietet Nosql Konsistenz?

Aus diesem Grund haben NoSQL-Datenbanken ein hohes Maß an Konsistenz, was ihre Wartung erschwert. Infolgedessen bieten sie, anstatt eine starke Konsistenz zu bieten, einen Weg zur Konsistenz im Laufe der Zeit. Dies bedeutet, dass ein Datenspeicher, der die Basissicherheit garantiert, gelegentlich nicht das neueste WYRITE zurückgeben kann.

Ist Nosql besser für Read Heavy?

Die Fähigkeit, sowohl lese- als auch schreibintensive Systeme in NoSQL-Datenbanken zu unterstützen, ist flexibel. Die Verwendung konsistenter Hashing- und Hashing-Techniken ist äußerst wichtig, um zu bestimmen, welche Shards/Server Anwendungsabfragen über die große Datenmenge weiterleiten, die sie empfangen können.

Warum ist Nosql nicht konsistent?

Es gibt einige Gründe, warum NoSQL-Datenbanken nicht konsistent sind. Ein Grund dafür ist, dass NoSQL-Datenbanken oft verteilt, also auf mehrere Server verteilt sind. Dies kann dazu führen, dass Daten an unterschiedlichen Orten gespeichert werden, was die Übersicht erschweren kann. Ein weiterer Grund ist, dass NoSQL-Datenbanken oft so konzipiert sind, dass sie skalierbar sind, was bedeutet, dass sie große Datenmengen verarbeiten können. Dies kann es schwierig machen, den Überblick über alle gespeicherten Daten zu behalten.

Die Aufgabe , die Implementierung eines Dokumentdatenspeichers zu reparieren, ist viel schwieriger als die Reparatur eines relationalen Modells. Das Refactoring von Daten aus einem Bordspeicher ist nicht nur viel schwieriger als Transformationen von RDBMS, sondern auch eine häufige Herausforderung. Wenn Entwickler und Architekten das nicht verstehen oder befürchten, ihren Job zu verlieren, wenn sie sich nicht richtig verhalten, können sie nicht teilnehmen. Sie werden atomare Transaktionen in prozedural logische Teile aufteilen, anstatt anzuerkennen, dass Replikation und Latenz real sind, oder schlimmer noch, dass sie Drittsysteme in Transaktionsaktivitäten hineinziehen. Irgendwann wird das gesamte System ausgelagert und jemand anderes übernimmt die Aufgaben der Abteilung.

Was ist Konsistenz in Nosql

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der jeweiligen NoSQL-Datenbank abhängt. Im Allgemeinen bezieht sich Konsistenz in einer NoSQL-Datenbank jedoch auf die Garantie, dass Daten über alle Knoten im System hinweg korrekt und aktuell sind. Dies bedeutet normalerweise, dass Lese- und Schreibvorgänge immer konsistent sind, aber die spezifischen Details können je nach Datenbank variieren.

Als Konsistenz wird eine Reihe von Werten bezeichnet, an denen alle Datenpunkte in einem Datenbanksystem ausgerichtet werden müssen. C08846024, das von C08846024 gelesen wird, gibt einen Fehler zurück, weil der eingegebene Wert ein Alpha-8-Numeric war, was im Wesentlichen eine Form inkonsistenter Daten ist. Das Format der Daten, nicht die Datenbankkonsistenz, bestimmt, wie sie angezeigt werden. Erstellen Sie Regeln/Werte, die verhindern, dass inkonsistente Daten in primäre Datenbanken und Replikate gelangen, damit deren Betrieb reibungslos abläuft. Alle Daten, die in die Datenbank gelangen, müssen konsistent sein, um gesehen zu werden. Eine starke Datenbankkonsistenz ist wichtig, da sie sicherstellt, dass jeder Client, der versucht, auf die Daten zuzugreifen, immer die neuesten aktualisierten Daten sieht, die den Regeln der Datenbank entsprechen. Eine konsistente Ebene ist als ein vorkonditionierter Wert definiert, der festlegt, wie viele Replikate oder Knoten antworten müssen, bevor eine gültige Transaktion betrachtet werden kann.

Eines der Merkmale von ACID ist die Trennung von Daten von einem bestimmten Datenbanknetzwerk, das ein Datenelement von allen anderen Daten trennt. Die Konsistenz des Aktualisierungsprozesses wird schließlich dazu führen, dass alle Knoten, in denen Daten gespeichert sind, die sie speichern, konsistent mit Daten sind, die einer Aktualisierung unterzogen wurden. Eine Tabelle in einer Datenbank kann verhindern, dass Ihre Daten unübersichtlich werden. Während Active–Active GeoDistribution von Redis Enterprise Konsistenz bietet, fehlt es ihr an Konsistenz in Open-Source-Redis.

Die Inkonsistenz von Nosql-Datenbanken

Da NoSQL-Systeme normalerweise keine Transaktionen unterstützen, ist dies nicht so zuverlässig wie eine konsistente Datenbank. NoSQL-Datenbanken tauschen tatsächlich häufig die eventuelle Konsistenz aus, um die besten Ergebnisse für Leistung und Skalierbarkeit zu erzielen. Daher wird davon ausgegangen, dass alle Updates in naher Zukunft auf alle Replikate repliziert werden, obwohl es keine Garantie dafür gibt, dass dies so schnell geschieht, wie es sollte. Außerdem führt ein Dateneintrag, der die vorkonditionierten Werte nicht erfüllt, zu einem Konflikt.

Eventuelle Konsistenz Mongodb

Wenn die Daten derzeit inkonsistent sind, sich aber im Laufe der Zeit ändern, weist dies darauf hin, dass sie immer noch konsistent sind. Dies geschieht, wenn Sie eine der readPreferences verwenden, die sekundäre Quellen lesen können.

Das MongoDB-Datenreplikationsprotokoll ist immer asynchron, unabhängig davon, ob es primär oder sekundär ist. Ein Standard-Schreibproblem für MongoDB ist w1: (erfolgreich auf primär schreiben), und das Journaling wird bei j:false deaktiviert. Da die asynchrone Replikation Inkonsistenzen in Partitionen verursacht, indem sie die primäre Partition verliert oder auf der Minoritätsseite isoliert wird, ist es üblich, dass eine Partition die primäre Partition verliert oder auf der Minoritätsseite isoliert wird. Das Anpassen der w- und j-Werte ermöglicht es uns, unterschiedliche Latenzniveaus während der Nichtpartitionierung und Inkonsistenzgarantien während der PARTITION zu erreichen. Wenn ein Schreibvorgang *w:1, j:false* ist – Schreibvorgänge sind schneller, wenn keine Partition vorhanden ist, da die Schreibvorgänge nicht auf den Abschluss der Replikation warten. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie sich das Lesen/Nichtlesen von Secondaries auf die Konsistenzgrade über alle anderen w-Kombinationen hinweg auswirkt. MongoDB bietet die folgenden Konsistenzebenen: Wenn keine Partition vorhanden ist oder wenn alle Knoten vorhanden sind, ist MongoDB eine zuverlässige Methode zum Schreiben, wenn keine Partition vorhanden ist, und es hat eine geringe Latenz.

Es gibt eine Partition in der Anwendung und die aktive Primärpartition geht verloren, was zu einer Fehlermeldung führt (errored writeTimeout). Da MongoDB Best-Effort-Verfügbarkeit bietet, verlieren wir immer einen Teil des Clusters – zumindest einen Teil – wenn er partitioniert ist. Aufgrund von *w:majority, *j:true* und *read from primary only kann MongoDB in CAP als CP und im PACELC-Theorem als CP/EC klassifiziert werden.

Was ist der Unterschied zwischen Eventual und Consistent?

Was ist der Unterschied zwischen „Zeit“ und „Prozentsatz“ des Erfolgs?
Ein verteiltes System kann letztendlich Konsistenz erreichen, indem sichergestellt wird, dass alle Knoten im System in der Lage sind, denselben Wert für ein Datenelement anzuzeigen. Ein konsistenter Wert im Datenelement zeigt an, dass sein Wert seit der letzten Aktualisierung immer konstant geblieben ist.