Das CAP-Theorem: Was es ist und was es für Sie bedeutet

In der Computertechnik besagt das CAP-Theorem, auch als Brewer-Theorem bekannt, dass es für einen verteilten Datenspeicher unmöglich ist, gleichzeitig mehr als zwei der drei folgenden Garantien zu bieten: Konsistenz: Jeder Lesevorgang erhält den letzten Schreibvorgang oder einen Fehler Verfügbarkeit: Jede Anfrage erhält eine (fehlerfreie) Antwort – ohne Garantie, dass sie den letzten Schreibvorgang enthält Das CAP-Theorem besagt, dass ein verteilter Datenspeicher nur zwei der folgenden drei Garantien bieten kann: Konsistenz, Verfügbarkeit oder Partitionstoleranz.

Gemäß dem CAP-Theorem sind sich Systemdesigner der Kompromisse beim Design von vernetzten Shared-Data-Systemen bewusst. Dieses Buch behandelt die Grundlagen von NoSQL-Datenbanken in Bezug auf Anforderungen. Gemäß dem CAP-Theorem sind wir auf zwei Drittel von drei Garantien für eine Datenbank beschränkt: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Eine Partition ist eine Kommunikationsunterbrechung in einem verteilten System zwischen Knoten. Wenn ein Knoten keine Nachrichten von einem anderen Knoten innerhalb des Systems empfangen kann, wird es zwischen den beiden Knoten aufgeteilt. Sobald eine Partition heilt, können verteilte Systeme, die Partitionstoleranz garantieren, problemlos in ihren vorherigen Zustand zurückkehren. Designer müssen beim Entwerfen oder Auswählen einer verteilten Datenbank das CAP-Theorem berücksichtigen.

Das CAP-Theorem definiert die beiden Systeme in MongoDB als CP und AP. Das CAP-Theorem bietet eine vereinfachte Sicht auf die heutigen verteilten Systeme wie MongoDB und Cassandra. Der normale Betrieb ermöglicht eine flexible Verfügbarkeit und Konsistenz sowie die Fähigkeit, spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Das CAP-Theorem (CP) ist ein mathematisches Theorem, dessen Anwendung mit MongoDB und anderen ähnlichen Anwendungen untersucht werden kann. Es wird häufig in Echtzeitanwendungen verwendet, um an mehreren Standorten ausgeführt zu werden und große Datenmengen zu verarbeiten. Das CAP-Theorem besagt, dass MongoDB ein CP-Datenspeicher ist, der Netzwerkpartitionen verwaltet, indem er die Konsistenz aufrechterhält und gleichzeitig die Verfügbarkeit beeinträchtigt.

Was ist das Cap-Theorem in Nosql?

Bei NoSQL sind Konsistenz und Hochverfügbarkeit nicht miteinander zu erreichen. Brewer hat dies in erster Linie im CAP-Theorem festgestellt. Das CAP-Theorem oder Eric-Brewers-Theorem besagt, dass eine Datenbank nur zwei von drei Garantien erreichen kann: Konsistenz, Verfügbarkeit und Konsistenz.

Das CAP-Theorem besteht aus drei Komponenten, wenn es um verteilte Datenspeicher geht. Normale Operationen führen dazu, dass alle drei Funktionen von Ihrem Datenspeicher ausgeführt werden. Wenn jedoch eine verteilte Datenbank auf Netzwerkprobleme stößt, können Sie gemäß dem CAP-Theorem entweder Konsistenz oder Verfügbarkeit bereitstellen. Das Ergebnis ist eine bunte Mischung. Die Tatsache, dass ein Datenbanktyp, wie z. B. NoSQL oder nicht orientiert, Hochverfügbarkeit oder hohe Konsistenz unterstützen kann, ist ein wichtiger Faktor, der bei der Auswahl berücksichtigt werden muss. Wenn Datenrückgaben präzise zurückgegeben werden müssen, ist es wichtig, konsistente Datenbanken zu verwenden. Banking-Apps sollten so schnell wie möglich den genauen Wert der Informationen eines Benutzers zurückgeben.

Eine Verfügbarkeitsdatenbank kann verwendet werden, wenn der Dienst wichtiger ist als die Informationen. Wie hochverfügbar eine Datenbank sein kann, können E-Commerce-Unternehmen mit ihrer Nutzung demonstrieren. Ein Benutzer kann den Knopf in Datenbanken wie Cosmos oder Cassandra ändern, um anzugeben, ob er Stabilität oder Verfügbarkeit bevorzugt.

Mit anderen Worten, selbst wenn eine Partitionierung stattfindet, bleiben alle im CAP-Sinne gespeicherten Daten erhalten. In CAP gibt es keine Konsistenz in Datensicherungssystemen, die nur für eine einzelne Partition vorgesehen sind.
Dies bedeutet, dass ein System den Dienst für seine Clients aufrechterhalten kann, selbst wenn einige Knoten nicht verfügbar sind. Es ist mit dem CAP nicht vereinbar, ein System zu betreiben, das eine Partitionstoleranz zulässt, aber keine Daten bewahrt.
In einem verteilten System mit Datenreplikation gibt es keine Garantie dafür, dass alle drei wünschenswerten Eigenschaften – Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz – gleichzeitig aufrechterhalten werden. Obwohl partitionierte Knoten nicht immer verfügbar sind, können Knoten im CAP dennoch lesen und schreiben. Ein System, das einige, aber nicht alle seiner Knoten lese- und schreibfähig hält, ist im Sinne von CAP nicht verfügbar, unabhängig davon, ob es für Clients verfügbar bleibt und seine SLAs erfüllt.
Der CAP-Sinn impliziert, dass selbst wenn eine Partition auftritt, alle Daten auf dem Host verbleiben.

Das Cap-Theorem: Ist es ein Problem?

Je nachdem, wie man es betrachtet, kann es eine schwierige Entscheidung sein. Das CAP-Theorem kann aus einer Webanwendung entfernt werden, bei der Verfügbarkeit und Skalierbarkeit wichtiger sind als Konsistenz, wenn das zugrunde liegende Datenbanksystem verteilt ist.

Folgt Nosql dem Cap-Theorem?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies davon abhängt, wie Sie das CAP-Theorem interpretieren. Einige Leute argumentieren, dass nosql-Datenbanken nicht dem CAP-Theorem folgen, weil sie keine Konsistenz garantieren, während andere argumentieren, dass nosql-Datenbanken dem CAP-Theorem folgen, weil sie keine Verfügbarkeit garantieren.

Was ist ein Cap-Theorem-Beispiel?

Das CAP-Theorem ist eine Theorie der Informatik, die besagt, dass es für ein verteiltes Computersystem unmöglich ist, gleichzeitig mehr als zwei der drei folgenden Garantien zu bieten:
1. Konsistenz: Jeder Lesevorgang erhält den letzten Schreibvorgang oder einen Fehler
2. Verfügbarkeit: Jede Anfrage erhält eine (fehlerfreie) Antwort – ohne Garantie, dass sie den neuesten Schreibvorgang enthält
3. Partitionstoleranz: Das System arbeitet weiter, obwohl eine willkürliche Anzahl von Nachrichten vom Netzwerk zwischen Knoten fallen gelassen (oder verzögert) werden
Mit anderen Worten, das CAP-Theorem besagt, dass es für ein verteiltes System unmöglich ist, im Falle einer Netzwerkpartition sowohl konsistent als auch verfügbar zu sein.

Beim Entwerfen einer Cloud-Anwendung sind alle Cloud-Apps verteilte Systeme, daher ist das Erlernen des CAP-Theorems unerlässlich. CAP-Konsistenz bedeutet, dass alle Clients unabhängig von den verbundenen Knoten die gleichen Daten erhalten. Die Partitionstoleranz in einem Cluster bedeutet, dass der Cluster selbst dann nicht unterbrochen wird, wenn einige Knotenkommunikation fehlschlägt. Eine NoSQL-Datenbank wird nach dem CAP-Theorem nicht als CA-Datenbank betrachtet. CA-Datenbanken bieten Konsistenz und Verfügbarkeit, können jedoch keine Fehlertoleranz garantieren, wenn zwei beliebige Knoten innerhalb eines Systems über separate Partitionszuordnungen verfügen. Zu den AP-Datenbanken gehören CouchDB, Cassandra und ScyllaDB. Nach dem CAP-Theorem ist eine CA-verteilte Datenbank theoretisch möglich, aber derzeit nicht verfügbar.

Eine NoSQL-Datenbank gilt als AP-System, da sie Verfügbarkeits- und Partitionstoleranz auf Kosten der Konsistenz aufweist. Eine verteilte Datenbank wie PACELC fügt verteilten Systemen zusätzlich zu Latenz und Konsistenz Latenz und Konsistenz hinzu. Ist es angesichts der Leistung machbar, dieses Versprechen einzulösen, ohne Kompromisse in anderen kritischen Bereichen einzugehen? ScyllaDB ist ein hochverfügbares, partitionstolerantes System mit geringer Latenz, das auf vielfältige Weise konfiguriert werden kann. Das traditionelle CAP-Theorem bietet keine Latenz oder Leistung. Als Cloud-native Anwendungen erfordern sie vorhersehbare niedrige Latenzzeiten und hohe Verfügbarkeit. CylonDB übertrifft verteilte NewSQL-Datenbanken wie CockroachDB bei weitem.

Dateninkonsistenz ist die einzige Ursache für Probleme mit der Dienstverfügbarkeit, die das CAP-Theorem anzugehen versucht. Darüber hinaus können andere Faktoren wie Hardwarefehler oder menschliche Fehler dazu führen, dass Daten nicht verfügbar sind. Das CAP-Theorem, ein bekanntes Datenbankdesign-Theorem , besagt, dass kein Datenspeicher mit allen drei Eigenschaften Stabilität, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz partitioniert werden kann. Es ist einem Unternehmen möglich, sowohl Konsistenz als auch Verfügbarkeit zu erreichen, aber es ist nicht immer möglich. Dr. Mohammad Hashim und Dr. Amnon Shashua schlugen das Theorem in einem Artikel mit dem Titel „Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores“ vor. Das Theorem befasst sich mit der Dateninkonsistenz als einzige Ursache von Verfügbarkeitsproblemen, indem es Kompromisse zwischen diesen drei Eigenschaften anspricht. Es ist bekannt, dass das Theorem nicht alle Ursachen der Nichtverfügbarkeit oder Lösungen dafür anspricht. Daher ist es entscheidend, alle Ursachen der Nichtverfügbarkeit zu verstehen und Lösungen für diese Probleme zu identifizieren und zu entwickeln. Als Ergebnis kann ein Data Warehouse verwendet werden, um dieses Unterfangen zu unterstützen. Sie können ein Data Warehouse verwenden, um Inkonsistenzen zwischen Ihren Daten und diesen besser zu verstehen und zu beheben.

Das Cap-Theorem

Wenn Ihre Anwendung konsistent sein soll, muss sie verfügbar sein. Wenn Ihre Anwendung eine häufige Verfügbarkeit erfordert, muss sie bereit sein, ein Partitionslimit zu akzeptieren. Wenn Ihre Anwendung schließlich eine Partitionstoleranz benötigt, muss Konsistenz geopfert werden.
Wenn eine Netzwerkpartition zum Verlust von Daten führt, die auf einem einzelnen Peer gespeichert sind, besagt das CAP-Theorem, dass die maximale Datenmenge, die auf einem einzelnen Peer gespeichert werden kann, begrenzt ist.

Cap Theorem Nosql-Beispiel

Ein primärer Knoten verarbeitet die Schreibvorgänge von MongoDB. In Fällen, in denen ein primärer Knoten fehlt, muss das System ihn ersetzen, und währenddessen verhindert das System, dass Clients darauf schreiben, bis der primäre Knoten verfügbar wird.

Die Vor- und Nachteile hybrider Nosql-Datenbanken

SPO-Datenbanken haben den Vorteil, eher Konsistenz als Verfügbarkeit bereitzustellen. Die hybride NoSQL-Datenbank hingegen fällt in die zweite Kategorie der NoSQL-Datenbanken, die in keine dieser Kategorien genau passen. CP- und SPO-Datenbanken werden in diese Datenbanken zusammengeführt, die sowohl CP- als auch SPO-Daten enthalten. Das Beste aus beiden Welten hat hybride NoSQL-Datenbanken zu einer immer beliebteren Option gemacht. Sie reduzieren das Risiko von Dateninkonsistenzen und Datenverlusten aufgrund ihrer Wartungsfreundlichkeit und Verfügbarkeit.

Cap-Theorem in Blockchain

Das CAP-Theorem, auch als Brewer-Theorem bekannt, besagt, dass es für ein verteiltes System unmöglich ist, gleichzeitig mehr als zwei der folgenden drei Garantien zu bieten:
– Konsistenz (alle Knoten sehen gleichzeitig die gleichen Daten)
– Verfügbarkeit (jede Anfrage erhält eine Antwort)
– Partitionstoleranz (das System läuft weiter, auch wenn einige Knoten ausfallen)
In einem Blockchain-System sind die Knoten verteilt und die Daten werden über alle Knoten repliziert. Das CAP-Theorem gilt daher für Blockchain-Systeme.

Gemäß dem CAP-Theorem können verteilte Datenspeicher (z. B. ein Blockchain-Netzwerk) nicht mehr als zwei Garantien bieten: Konsistenz und Verfügbarkeit. Auch wenn ein Netzwerk aufgrund von Netzwerkpartitionierung (ausfallende Knoten) nicht garantieren kann, dass es auf dem neuesten Stand ist, wird jede Anfrage beantwortet. Wenn Sie Bitcoin senden, ist es nicht sicher, ob die Transaktion akzeptiert wird. Ein Block wird innerhalb von fünf Minuten nach Eingabe der Transaktion gebildet. Wenn Sie zu lange warten, wird Ihre Transaktion in einen anderen Block übertragen und die Blöcke, die sie umgeben, beginnen sich zu akkumulieren. Es gab noch nie eine Transaktion, die mehr als fünf Stunden nach Abschluss abgewickelt wurde.

Es kann zu Netzwerkausfallzeiten kommen, aber es gibt keinen Hinweis darauf, dass dies zu Inkonsistenzen oder Verfügbarkeit führt. Gemäß dem CAP-Theorem, einer theoretischen Computertheorie, kann dies erreicht werden. Da die zwei wichtigsten Funktionen einer verteilten Datenbank koexistieren können, sind Konsistenz und Verfügbarkeit die einzigen beiden Funktionen, die koexistieren können. Basierend auf dem spezifischen Anwendungsfall unseres Systems können wir die beiden verfügbaren Funktionen abwägen.
Wenn wir beispielsweise ein System benötigen, um auf einen Brand zu reagieren, könnten wir Verfügbarkeit statt Konsistenz wählen. Aus diesem Grund wissen wir, dass das System im Brandfall zur Verfügung gestellt werden muss, auch wenn noch einige Informationen fehlen. Wir hätten lieber ein System, das konsistent ist, als eines, das verfügbar ist. Wir wissen das, weil wir wissen, dass Benutzer unabhängig von einem Netzwerkausfall Zugriff auf dieselben Daten benötigen.
Das CAP-Theorem erfordert ein gründliches Verständnis von netzwerkverbundenen gemeinsam genutzten Datensystemen, um sie zu entwerfen. In diesem Fall können wir es verwenden, um Kompromisse zwischen den drei Funktionen einzugehen und das System an die spezifischen Bedürfnisse der Benutzer anzupassen.

Das Cap-Theorem: Warum es heute noch relevant ist

Das CAP-Theorem ist trotz seiner Weiterentwicklung und überarbeiteten Algorithmen seit Jahrzehnten ein relevantes Konzept geblieben. Das Theorem beschreibt ein verteiltes System mit zwei der drei Eigenschaften – Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionierung – und ist ein grundlegendes Prinzip im Systemdesign. Wenn eine Partition vorhanden ist, drückt das CAP-Theorem einen Kompromiss zwischen Verfügbarkeit und Konsistenz aus. Ein Theorem ist ein nützliches Werkzeug, um die Kompromisse zwischen diesen Eigenschaften zu verstehen und bei der Systemoptimierung zu helfen.

Cap-Theorem in Big Data

In Bezug auf Big Data besagt das CAP-Theorem, dass es für ein verteiltes System unmöglich ist, gleichzeitig mehr als zwei der folgenden drei Garantien zu bieten:
1. Konsistenz: Alle Knoten im System sehen zur gleichen Zeit die gleichen Daten.
2. Verfügbarkeit: Jeder Knoten im System kann erreicht und nach Daten abgefragt werden.
3. Partitionstoleranz: Das System kann weiter betrieben werden, auch wenn einige Knoten nicht verfügbar sind.
Das CAP-Theorem wird oft als Grund angeführt, warum Big-Data-Systeme nicht wirklich konsistent sein können und stattdessen so konzipiert werden müssen, dass sie letztendlich konsistent sind.

Brewers Theorem, auch bekannt als Cap Theorem, ist ein mathematisches Konzept, das Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz beschreibt. Der Austausch zwischen einem Framework und einem Austausch beginnt in einem stabilen Zustand, in dem das Framework konsistent ist. Um sicherzustellen, dass das Framework zu 100 % verfügbar ist, muss es betriebsbereit bleiben. Das Konzept der verteilten Datenbanken beinhaltet die Interaktion mehrerer PCs oder Knoten, um Clients eine einzigartige operierende Datenbankeinheit bereitzustellen. Im Falle einer Datenwiederherstellung verbindet sich der Client mit dem Knoten, der dem Knoten am nächsten liegt, von dem er die Informationen abrufen muss. Die Verwendung der horizontalen Skalierung verringert die Kosten und die Geschwindigkeit der Informationsreplikation. Datenbank NoSQL (nicht relationale) Datenbanken können für verteilte Netzwerkanwendungen verwendet werden.

In einem schnell wachsenden Netzwerk können sie horizontal verteilt und mithilfe einer einfachen Hierarchie leicht zugänglich gemacht werden. Eine NoSQL-Datenbank kann entweder als AP- oder als CP-Datenbank beschrieben werden. Partitionstoleranz und Zugänglichkeit sind zwei CAP-Merkmale, die von dieser Branche sehr geschätzt werden. Durch die Verwendung verteilter Frameworks können wir eine erhebliche Menge an Rechenleistung und Zugänglichkeit erreichen, die in der Vergangenheit nicht möglich gewesen wäre. Wenn verteilte Frameworks in Servern verwendet werden, die über einen längeren Zeitraum laufen, bieten sie eine höhere Leistung, Inertheit und eine Betriebszeit von nahezu 100 %. Das Ziel der horizontalen Skalierung besteht darin, mehr über verteilte Frameworks und die damit verbundenen Herausforderungen zu erfahren sowie Kompromisse in die CAP einzupassen.

Warum ist das Cap-Theorem wichtig?

In Datenbanksystemen besagt das CAP-Theorem, dass es für ein verteiltes System unmöglich ist, gleichzeitig mehr als zwei der folgenden drei Garantien zu bieten: Konsistenz: Jeder Lesevorgang erhält den letzten Schreibvorgang oder einen Fehler. Verfügbarkeit: Jede Anfrage erhält eine (nicht error) response – ohne Garantie, dass es den letzten Schreibvorgang enthält 2000. Es ist auch als CAP-Kompromiss bekannt. Das CAP-Theorem ist wichtig, weil es Entwicklern und Architekten hilft, die Einschränkungen verteilter Systeme zu verstehen. Es ist für ein verteiltes System nicht möglich, alle drei CAP-Garantien gleichzeitig bereitzustellen. Entwickler und Architekten müssen entscheiden, welche zwei Garantien für ihre Anwendung wichtiger sind, und das System entsprechend gestalten.

Gemäß dem CAP-Theorem sind verteilte Datenspeicher nicht in der Lage, die folgenden wünschenswerten Funktionen gleichzeitig bereitzustellen: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionierungstoleranz. Unabhängig davon, ob einige Knoten im System nicht verfügbar sind, erhält jeder mit der Datenbank verbundene Client immer eine gültige Anfrage vom Datenbanksystem. In einem verteilten Datenbanksystem werden Daten häufig auf mehrere Knoten aufgeteilt. Bei diesem Vorgang tritt eine Scherung auf, die auch als horizontale Partitionierung bezeichnet wird. Es ist wichtig, die horizontale Skalierung in NoSQL-Datenbanksystemen beizubehalten. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel extrem anpassungsfähig, mit einer großen Anzahl von Clients und strengen Service-Level-Anforderungen. Der Status jedes Replikanten in einem System kann von einem zentralen Datenbankknoten verwaltet werden.

Wenn ein Knoten Daten anfordert oder aktualisiert, benachrichtigt er den zentralen Knoten, bevor er die angeforderten Daten überträgt. Wenn dieses Modell auf ein hochverfügbares und partitionstolerantes Datenbanksystem angewendet wird, kann es helfen, die Gesamtkonsistenz zu erhöhen. Wenn diese Antwort keine veralteten Daten oder überhaupt keine Daten enthält, verletzt sie weiterhin die atomare Konsistenz. Wenn auf Knoten in einem teilweise synchronen Modell zugegriffen werden kann, ist es möglich, ein schließlich konsistentes oder verzögert konsistentes System zu erstellen. Als Teil eines solchen Systems werden Daten schließlich an genügend Knoten repliziert, sodass das System Konsistenz erreicht, sobald alle Datenbits an jeden Knoten geliefert wurden.

Jede Schreibanforderung ist an jedem Knoten verfügbar. A und B können durch zwei beliebige Knoten A und B geteilt werden, indem ein unabhängiger Satz von Knoten C vorhanden ist, der die meisten A- oder B-Ausfälle verarbeiten kann, und jeder Knoten in C nur einen Ausfall von A oder B tolerieren kann. Der Satz kann verallgemeinert werden zu willkürlichen Datenstrukturen und willkürlichen Konsistenzgarantien In einem verteilten System ist es entscheidend, einen konsistenten Datensatz zu pflegen, um sicherzustellen, dass er immer auf dem neuesten Stand ist. Da ein verteiltes System eine Sammlung von Knoten ist, kann nicht garantiert werden, dass alle Knoten über die neuesten Schreibdaten verfügen. Ein weiteres wichtiges Merkmal der Datenverfügbarkeit ist, dass sie jederzeit zum Lesen verfügbar sind. Es ist wichtig, die Partitionstoleranz auf dem neuesten Stand zu halten, um sicherzustellen, dass das System eine beliebige Anzahl von Ausfällen bewältigen kann. Nach dem CAP-Theorem kann jeder Datenspeicher nur zwei Dinge garantieren: Daten bleiben immer konstant oder es wird ein Fehler erzeugt, wenn sich Daten ändern. In ähnlicher Weise zeigt die Verfügbarkeitsaussage an, dass alle Schreibanforderungen auf allen Knoten verfügbar sind. Wenn ein Knoten ausfällt, sind die Daten für die anderen Knoten zugänglich. Darüber hinaus besagt die Partitionstoleranz, dass selbst wenn zwei Knoten gleichzeitig ausfallen, das gesamte System immer noch in der Lage ist, den Ausfall gleichzeitig zu tolerieren. Das CAP-Theorem ist ein Theorem der theoretischen Informatik, das hilft zu verstehen, wie verteilte Systeme funktionieren. Daten werden häufig verteilt, daher ist es wichtig, dies in praktischen Anwendungen wie Webanwendungen zu implementieren. Das CAP-Theorem stellt nicht nur sicher, dass die Daten immer korrekt aktualisiert werden und dass Ausfälle angemessen gehandhabt werden, sondern kann auch bei der Datenwiederherstellung helfen.

Cap Theorem Sql

Das CAP-Theorem ist eine Theorie der Informatik, die besagt, dass es für ein verteiltes System unmöglich ist, gleichzeitig mehr als zwei der folgenden drei Garantien zu bieten:
Konsistenz: Alle Benutzer sehen zur gleichen Zeit die gleichen Daten.
Verfügbarkeit: Alle Benutzer können jederzeit Daten lesen und schreiben.
Partitionstoleranz: Das System kann weiter betrieben werden, auch wenn einige Netzwerkknoten nicht verfügbar sind.

Gemäß dem CAP-Theorem gibt es kein verteiltes System, wenn ein System nicht sowohl bei Vorhandensein von Partitionen als auch standardmäßig konsistent und verfügbar sein kann. Konsistenz wird von CockroachDB in der Definition eines CP-Systems im CAP-Theorem ausgewählt. Da das Netzwerk über eine Vielzahl von Partitionen verfügt, sind einige CAP-konsistente Systeme möglicherweise zeitweise nicht verfügbar, können aber dennoch überall gefunden werden. Das CAP-Theorem beschreibt einen engen Kompromiss zwischen Konsistenz und Verfügbarkeit. Das CAP-Theorem berücksichtigt keine Faktoren wie die Auswirkungen des Klimawandels, die für Ausfälle verantwortlich gemacht werden können. Im Vergleich zu verfügbarer GAP kaufen GAP-Käufe sehr wenig in Bezug auf Effektivität. Da die Konsistenz verloren geht, ist folglich eine beträchtliche Menge an Code erforderlich.

Wenn Sie sich für die Verwendung von CockroachDB entscheiden, können Sie je nach Ihren Anforderungen den Modus mit höherer Verfügbarkeit und geringerer Zuverlässigkeit nutzen. Wenn Sie nur minimal veraltete Lesevorgänge von der nächstgelegenen Replik haben, ohne widersprüchliche Transaktionen zu blockieren, sollten Sie die Verfügbarkeit Ihrer Replik erhöhen. Trotz der Tatsache, dass Latenzen länger sein können, sind die meisten Anwendungen, die konsistente CAP-kompatible Datenbanken erfordern, wie z. B. CockroachDB, mit einer CAP-kompatiblen Datenbank oft besser dran.

Cap Theorem Beweis

Es gibt keinen endgültigen Beweis des Cap-Theorems. Es gibt jedoch einige wichtige Einsichten, die helfen zu erklären, warum das Theorem wahr ist.
Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass es beim Cap-Theorem wirklich um Kompromisse geht. In jedem verteilten System wird es immer Kompromisse zwischen Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz geben.
Zweitens ist das Theorem eigentlich eine Aussage darüber, was in einem verteilten System möglich ist. Es ist keine Aussage darüber, was wünschenswert oder optimal ist.
Drittens stützt sich der Beweis des Cap-Theorems auf einige sehr grundlegende Ideen aus der Informatik, einschließlich des Konzepts eines verteilten Systems und des Konzepts eines Konsensalgorithmus.

In einem verteilten System ist das CAP-Theorem ein fundamentales Theorem. Tatsächlich kann jedes verteilte System zwei oder mehr der folgenden drei Merkmale aufweisen. Wir untersuchen ein einfaches verteiltes System und zeigen Ihnen, wie Sie es zum Laufen bringen, indem wir erklären, was es für konsistent, verfügbar und partitionstolerant macht. Wenn unser Client in einem verfügbaren System eine Anfrage an einen Server sendet, der nicht abgestürzt ist, wird der Server dem Client so schnell wie möglich antworten. Wenn wir partitionstolerant sein wollen, müssen wir in der Lage sein, mit beliebigen Netzwerkpartitionen korrekt zu funktionieren. Laut unserer Studie kann ein System nicht alle drei gleichzeitig haben.

Das Cap-Theorem

Gemäß der theoretischen Informatik ist es unmöglich, einen verteilten Datenspeicher zu verwenden, um die folgenden drei wünschenswerten Funktionen gleichzeitig bereitzustellen: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz sind alle in CAP enthalten.
Da das CAP-Theorem besagt, dass kein System alle drei Eigenschaften gleichzeitig bereitstellen kann, ist dies wahr. Wenn wir Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz bereitstellen wollen, müssen wir bei einer der drei Spezifikationen einen Kompromiss eingehen.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanksysteme, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, die besser für moderne Datenspeicherungs- und -abrufanforderungen geeignet sind. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und einfacher zu verwenden als relationale Datenbanken, was sie zu einer beliebten Wahl für viele Webanwendungen macht.

Dokumentdatenbanken speichern Daten in einem Dokument und nicht in einer relationalen Datenbank. Um den Anforderungen moderner Unternehmen gerecht zu werden, sind sie anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage, schnell auf Datenverwaltungsanforderungen zu reagieren. Dokument-NoSQL-Datenbanken werden in vier Typen eingeteilt: reine Dokumentdatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Global-2000-Unternehmen setzen zunehmend NoSQL-Datenbanken ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Das liegt an fünf Trends, die so schwer zu handhaben sind, dass relationale Datenbanken sie nicht mehr bewältigen können. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Hindernis für die agile Entwicklung. Es wird als das Anwendungsmodell von NoSQL definiert.

Daten können beliebig in Knoten modelliert werden, ohne statisch zu sein. Im Kontext einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON das De-facto-Format zum Speichern von Daten. Infolgedessen übernehmen ORM-Frameworks nicht länger die Overhead-Anforderungen der Anwendungsentwicklung. N1QL (ausgesprochen „Nickel“) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, die in Couchbase Server 4.0 enthalten ist und die Konvertierung von SQL in JSON ermöglicht. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen. NoSQL-Datenbanken sind einfach zu verwenden, da sie mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurden und keinen Single Point of Failure aufweisen. Für Unternehmen wird es immer wichtiger, Kundenwünsche online erfüllen zu können, da immer mehr Aufgaben auf mobilen Geräten und Webseiten erledigt werden.

NoSQL-Datenbanken sind einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu skalieren, was sie zu einem idealen Werkzeug für die Datenverwaltung macht. Sie sollen als Lese-, Schreib- und Speichersystem fungieren. Darüber hinaus können Cluster unterschiedlicher Größe und in verschiedenen Betriebsstadien verwaltet und überwacht werden. Es muss keine separate Software für die Replikation zwischen Datenbanken installiert werden, da NoSQL-Datenbanken verteilt sind. Darüber hinaus ermöglicht es Anwendungen, ihre eigene Ausfallzeit nach Bedarf durch die Verwendung von Hardware-Routern durchzuführen – Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem entdeckt, und ihre eigene Ausfallzeit durchführen. Es wird immer häufiger, dass NoSQL-Datenbanken moderne Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen unterstützen.

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenbanken

Die zunehmende Popularität von NoSQL-Datenbanken ist auf die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken zurückzuführen, Daten auf andere Weise zu speichern, was eine schnellere und effizientere Zugriffsmethode ermöglicht. Auf diesen Plattformen können eine Vielzahl von Anwendungen ausgeführt werden, darunter Webanwendungen, Big Data und Internet of Things (IoT). Dokumentbasierte NoSQL-Datenbanken wie Cassandra sind ideal für große Datenmengen, auf die nicht einfach zugegriffen werden kann. Es ist einfach, Daten mit ihnen zu mutieren, was für die Aktualisierung von Daten in Echtzeit nützlich sein kann.
Redis ist eine Schlüssel-Wert-Datenbank, die verwendet werden kann, um kleine Datenmengen zu speichern, die einen schnellen Zugriff erfordern. Mit ihnen lassen sich Daten durch einen einfachen Blick auf den Schlüssel schnell abrufen.
Durch die Verwendung breitspaltiger Datenbanken wie Neo4j können Sie große Datenmengen einfach indizieren und durchsuchen. Aufgrund dieser Funktionen können der Datenbank schnell Spalten hinzugefügt werden.
Graph-Datenbanken wie Neo4j sind ideal, um Daten flach zu organisieren, auf die sonst nur schwer zugegriffen werden könnte. Mit Hilfe dieser API können Sie Daten einfach und effizient abfragen.

Relationale DB-Säure

Eine relationale Datenbank ist eine digitale Datenbank, die auf dem relationalen Datenmodell basiert, wie es 1970 von Edgar F. Codd vorgeschlagen wurde. Ein Softwaresystem, das zur Verwaltung relationaler Datenbanken verwendet wird, ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS). Viele relationale Datenbanksysteme haben die Möglichkeit, das Acid-Transaktionsmodell (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) zu verwenden.

Dies ist der Satz von Eigenschaften, der garantiert, dass Datenbanktransaktionen zuverlässig verarbeitet werden, indem ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) festgelegt wird. Die ACID-Funktion einer Datenbank besteht darin, einen Fehler zu beheben, der während der Verarbeitung einer Transaktion auftreten kann. Trotz aller Fehler sind die Daten der Datenbank immer noch genau und konsistent. Daten werden nicht geändert, wenn eine Transaktion fehlschlägt, bevor sie abgeschlossen ist. Eine Transaktion kann aufgrund einer schlechten Eingabe oder in einigen Fällen aufgrund einer Verletzung der Konsistenz fehlschlagen. Möglicherweise liegt dies an einer Zeitüberschreitung oder einem Deadlock im Datenbankverwaltungssystem. Medienfehler hingegen bezieht sich auf den Fehler eines Speichergeräts (z. B. einer Festplatte), Daten zu lesen und zu schreiben.

Ist Rdbms Acid-konform?

Transaktionsdaten müssen ACID-konform sein, was von vielen gängigen RDBMS wie Oracle, SQL Server, PostgreSQL und MySQL unterstützt wird.

Welche Db folgt den Säureeigenschaften?

MySQL, PostgreSQL, Oracle und Microsoft SQL garantieren alle ACID-Eigenschaften für Transaktionen.

Hat Rdbms saure Eigenschaften?

Im Gegensatz zu verteilten Daten haben RDBMs ACID-Eigenschaften, die schwierig zu warten sind. RDBMs gewährleisten auch Konsistenz und Verfügbarkeit über Skalierbarkeit gemäß dem CAP-Theorem (Gilbert und Lynch, 2002), das besagt, dass ACID für jede verarbeitete Transaktion erforderlich ist, z. B. gleichzeitige Transaktionen.