Was ist kausale Konsistenz in Nosql

NoSQL-Datenbanken sind in den letzten Jahren immer beliebter geworden, da Unternehmen nach Alternativen zu herkömmlichen relationalen Datenbanken suchen. Ein wesentlicher Vorteil von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie ein hohes Maß an Flexibilität in Bezug auf die Speicherung und den Zugriff auf Daten bieten können. Diese Flexibilität hat jedoch ihren Preis, und einer der Kompromisse besteht darin, dass die kausale Konsistenz oft nicht garantiert ist. Kausale Konsistenz ist ein starkes Konsistenzmodell, das häufig in verteilten Systemen verwendet wird. In einem kausal konsistenten System müssen alle kausal zusammenhängenden Schreibvorgänge von allen Clients in derselben Reihenfolge gesehen werden. Dies bedeutet, dass, wenn zwei Clients Schreibvorgänge ausführen, die in ursächlichem Zusammenhang stehen, diese Schreibvorgänge von allen anderen Clients in derselben Reihenfolge gesehen werden müssen. Der Nachteil dieser Flexibilität ist, dass die kausale Konsistenz in NoSQL-Datenbanken oft nicht garantiert ist. Wenn also zwei Clients kausal zusammenhängende Schreiboperationen ausführen, gibt es keine Garantie dafür, dass diese Schreibvorgänge von allen anderen Clients in derselben Reihenfolge gesehen werden. Dies kann zu Inkonsistenzen in den in der Datenbank gespeicherten Daten führen. Es gibt eine Reihe von Faktoren, die zu kausalen Inkonsistenzen in einer NoSQL-Datenbank beitragen können. Eine davon ist die Verwendung von Eventual Consistency, einem Konsistenzmodell, das häufig in NoSQL-Datenbanken verwendet wird. In einem irgendwann konsistenten System sind Schreibvorgänge möglicherweise nicht sofort für alle Clients sichtbar, aber sie werden schließlich an alle Repliken weitergegeben. Dies bedeutet, dass es ein Zeitfenster gibt, in dem Schreibvorgänge von verschiedenen Clients in der falschen Reihenfolge gesehen werden können. Ein weiterer Faktor, der zu kausalen Inkonsistenzen beitragen kann, ist die Verwendung von Last-Writer-Wins-Konfliktlösungen. Wenn in einem Last-Writer-Wins-System zwei Clients Schreiboperationen ausführen, die miteinander in Konflikt stehen, hat die Schreiboperation des Clients, der die Operation zuletzt ausgeführt hat, Vorrang. Dies kann zu Inkonsistenzen führen, wenn die Reihenfolge, in der die Schreibvorgänge ausgeführt werden, nicht auf allen Clients gleich ist. Die Last-Writer-Wins-Konfliktlösung wird häufig in Systemen verwendet, die letztendlich konsistent sind, da sie dazu beitragen kann, sicherzustellen, dass der letzte Schreibvorgang derjenige ist, der für alle Clients sichtbar ist. Es kann aber auch zu Inkonsistenzen führen, wenn die Reihenfolge, in der die Schreibvorgänge durchgeführt werden, nicht auf allen Clients gleich ist. Im Allgemeinen besteht der Kompromiss für die Flexibilität von NoSQL-Datenbanken darin, dass sie keine kausale Konsistenz garantieren. Dadurch besteht die Gefahr von Inkonsistenzen in den gespeicherten Daten

In diesem Artikel werde ich demonstrieren, wie die kausalen Konsistenzgarantien von MongoDB in Echtzeit gebrochen werden können. Die Mehrheit wird auch verwendet, um das zu beheben, wobei der erste Versuch darin besteht, Mehrheitslese- und -schreibvorgänge zu verwenden. Anschließend betrachten wir logische Taktintervalle und chaotische Sitzungen in Mongo. Ich werde in diesem Fall den Mongo C#-Treiber zum Codieren verwenden, aber das liegt ganz bei mir. Die Mehrheit der Replikatsatzmitglieder hat die Daten bestätigt, die von einer Abfrage in einem Mehrheitslesevorgang zurückgegeben wurden. Der Gedanke, ein Majority Write gefolgt von einem Majority Read zu verwenden, mag als ansprechende Lösung für unser Write-Your-Write-Problem erscheinen. Wenn die Mehrheitsschreibvorgänge verstanden werden, behält jeder sekundäre Server einen In-Memory-Snapshot des letzten Mehrheitsschreibvorgangs.

Jedem Objekt wird im kausalen Konsistenzmodell ein mehrteiliger Zeitstempel zugeordnet, der durch dessen Verwendung implementiert wird. Diese Zeitstempel werden in einem Vektor gespeichert, der die Versionsnummer des Objekts bei jeder Replik enthält.

Es gibt eine Definition. Konsistenz stellt sicher, dass alle Prozesse kommutative Operationen in der gleichen Reihenfolge beobachten, indem alle möglichen kausalen Beziehungen zwischen Operationen erfasst werden. Mit anderen Worten, alle Prozesse im System haben ein gemeinsames Verständnis davon, wie die ursächlich zusammenhängenden Operationen durchzuführen sind.

Das Folgende sind Schritte zur sequentiellen Konsistenz: a) konsistente Reihenfolge von sequentiellen Schreibvorgängen; b) konsistente Reihenfolge sequentieller Schreibvorgänge; und c) konsistente Reihenfolge sequentieller Schreibvorgänge. Beim Schreiben in kausaler Konsistenz ist es notwendig, die kausal zusammenhängenden Lesevorgänge in derselben Reihenfolge zu halten.

Was ist Konsistenz in Nosql?

Infolgedessen erfordern NoSQL-Datenbanken ein erhebliches Maß an Konsistenz, um eine hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten. Sie erreichen keine starke Konsistenz; vielmehr führen sie zu langfristiger Konsistenz. Es kann gelegentlich vorkommen, dass das Ergebnis des letzten Schreibvorgangs nicht zurückgegeben wird, da Datenspeicher, die die Basisfunktionalität garantieren, dies möglicherweise nicht tun können.

Die Implementierung eines Dokumentendatenspeichers ist weitaus schwieriger zu ändern als die Implementierung eines relationalen Modells. Darüber hinaus ist die Komplexität des Refactorings von Daten in einem Inflight Store erheblich größer als die von einfachen ETL-Transformationen von RDBMS. Entwickler und Architekten, die sich dessen nicht bewusst sind oder es nicht verstehen oder befürchten, ihren Job zu verlieren, wenn sie einen Fehler machen, werden diese Gelegenheit verpassen. Sie werden atomare Transaktionen in logische Teile zerlegen, anstatt sich daran zu erinnern, dass Replikation und Latenz Prozesse sind, und, schlimmer noch, Systeme von Drittanbietern in den Prozess hineinzuziehen. Es wird schließlich ausgelagert und jemand anderes wird die Abteilung weiterführen.

Inkonsistenzen in Datenbanken werden durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht, darunter falsche oder unvollständige Daten, fehlende Einschränkungen, ungültige Trigger oder falsch konfigurierte Kaskaden. Aufgrund all dieser Probleme können falsche Daten in der Datenbank gespeichert werden. Dies kann erhebliche Konsequenzen für die Genauigkeit und Effektivität von Analysen und Entscheidungsfindung haben. Ein vollständiges und konsistentes Datenbankschema ist der wichtigste Schritt, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Darüber hinaus stellt ein gut definiertes Schema sicher, dass Daten korrekt in eine Datenbank eingegeben werden und dass die Regeln, denen die Daten unterliegen, richtig interpretiert werden. Dadurch können Analysen die Daten in der Datenbank genau widerspiegeln, indem Inkonsistenzen verhindert werden.

Nosql-Datenbanken sind nicht gut für Bank- und Geldautomatentransaktionen geeignet

Die Datenbankzuverlässigkeit ist bei nosql nicht so reibungslos wie bei SQL, da die meisten von ihnen das spätere Konsistenzmodell verwenden. Daher sind sie für Transaktionen wie Bankgeschäfte und Geldautomatenabhebungen nicht gut geeignet, da die Daten manchmal nicht immer konsistent sind.

Was ist gleichzeitige und kausal verwandte Konsistenz?

Gleichzeitige und kausal verwandte Konsistenz ist eine Art von Konsistenz, die besteht, wenn zwei oder mehr Ereignisse gleichzeitig stattfinden und miteinander in Beziehung stehen. Diese Art von Konsistenz ist in vielen Bereichen wie Physik und Ingenieurwesen wichtig, wo sichergestellt werden muss, dass Ereignisse auf konsistente Weise ablaufen.

Ein verteiltes System besteht aus vielen Rechenknoten, auf denen Daten geteilt und repliziert werden. Konsistenz ist eine verteilte Systemeigenschaft, die sicherstellt, dass Knoten und Replikate gleichzeitig dieselbe Ansicht der Daten haben. Es ist eine experimentelle Methode zur Aufrechterhaltung der Ordnung in kausal zusammenhängenden Vorgängen durch Verwendung einer schwachen Form der Konsistenz. Der Hauptunterschied zwischen kausaler Konsistenz und sequentieller Konsistenz besteht darin, dass kausale Konsistenz keine Gesamtgrößenordnung erfordert. Ein intuitives Konsistenzgefühl impliziert, dass Lesevorgänge nur dann aktuell sind, wenn die Schreibvorgänge kausal abhängig sind. Nachfolgend wird ein Beispiel eines verteilten Systems bereitgestellt, das aus vier Prozessen besteht: P1, P2, P3 und P4.

Es ist eine Eigenschaft, die berechnet werden kann, indem die Anzahl der Prozesse genommen wird, die sich auf die Reihenfolge der Operationen einigen, die die Aufgabe der Kausalitätsfeststellung ausführen. Jeder Prozess, der die folgenden Anforderungen erfüllt, wird als konsistent bezeichnet: Für zwei beliebige Prozesse P und Q, wenn P Q verursacht und Q R verursacht, dann verursacht P R in jedem anderen Prozess. Es ist ein Maß für die Anzahl der Prozesse, die sich auf die Reihenfolge einigen, in der alle kausal zusammenhängenden Operationen ausgeführt werden. Ein Prozess ist konsistent, wenn er die folgenden Anforderungen erfüllt: P verursacht Q und Q verursacht R, dann verursacht P R. Die Konsistenzanforderung ist eine der Anforderungen. Konsistente Prozesse führen eher zu den richtigen Schlussfolgerungen, wenn sie auf konsistente Weise verwendet werden. Die Konsistenz eines Prozesses kann auf verschiedene Weise gemessen werden. Eine Betrachtungsweise besteht darin, zu überlegen, wie viele Prozesse sich auf die Reihenfolge geeinigt haben, in der kausal verwandte Operationen auftreten. Als Ergebnis gibt es einen Konsistenzindex . Der Konsistenzindex ist ein Maß dafür, wie konsistent ein Prozess aufrechterhalten wird. Um konsistent zu sein, muss ein Prozess die folgenden Anforderungen erfüllen: Für zwei beliebige Prozesse verursacht P Q und Q verursacht R, also verursacht P sowohl R als auch Q und Q. Der Konsistenzindex eines Prozesses ist ein Maß dafür, wie stabil er ist. Wenn ein Prozess diese Anforderungen erfüllt, gilt er als konsistent mit dem Folgenden: Wenn P Q verursacht und Q R verursacht, verursacht P R für zwei beliebige Prozesse P und Q. Wenn ein Prozess die Konsistenzanforderung nicht erfüllt, wird er berücksichtigt inkonsistent. Ein inkonsistenter Prozess führt eher zu einer falschen Schlussfolgerung. Mit dem Konsistenzindex kann beurteilt werden, wie konsistent ein Prozess ist. Es ist eine Methode, um die Konsistenz eines Prozesses zu messen und Prozesse zu identifizieren, die genauere kausale Schlussfolgerungen liefern.

Kausale Konsistenz vs. eventuelle Konsistenz

Es gibt zwei Haupttypen von Konsistenz in verteilten Systemen: kausale Konsistenz und eventuelle Konsistenz. Die kausale Konsistenz garantiert, dass zwei Ereignisse, die miteinander in Beziehung stehen, von allen Prozessen in derselben Reihenfolge gesehen werden. Eventual Consistency garantiert, dass bei ausreichender Zeit alle Prozesse den gleichen Endzustand des Systems sehen, auch wenn sie nicht die gleichen Zwischenzustände sehen.

Kausale Konsistenz in verteilten Systemen

Ein Konsistenzkriterium der Konsistenz kann verwendet werden, um die Kausalität [1] in verteilten Datenbanken zu bestimmen. Wenn eine Operation ursächlich zusammenhängt, zeigt jeder Knoten eines verteilten Systems dieselben Daten in derselben Reihenfolge an, in der sie gelesen und geschrieben werden.

Andere Konsistenzmodelle wie Eventual und Causal sind ebenfalls bekannt. In verteilten Systemen sind sie häufiger als in traditionellen Datenbanken. Ein konsistentes Modell ist eine ausgefallene Art zu sagen, dass ein System und seine Benutzer eine konsistente Vereinbarung haben. Wenn eine Interaktion auftritt, beschreiben diese Merkmale, wie sich das System verhalten wird. Wenn unser System behauptet, serialisierbar zu sein, muss es als ein einziger globaler Standort erscheinen, wobei alle Operationen für alle Prozesse in ihrer globalen Reihenfolge erscheinen, unabhängig vom Standort. Es ist zulässig, Operationen zu verschachteln, wie es das System für richtig hält. Obwohl die tatsächliche Reihenfolge des Prozesses nicht garantiert ist (gemäß der Definition), ist sie sichergestellt, wenn eine Operationsreihenfolge beibehalten wird.

Es ist möglich, dass einige Operationen sogar so aussehen, als wären sie vor Jahren passiert. Die Tatsache, dass Operationen (Schreiben/Schreiben) kausal zusammenhängen, bedeutet, dass die Reihenfolge, in der sie verteilt werden, für alle Prozesse einheitlich sein sollte. Es gibt keine Reihenfolgegarantie, da beide Prozesse unterschiedliche Werte in x schreiben, wie in der Abbildung unten gezeigt. Wenn wir aufhören, neue Schreibvorgänge zu schreiben, wird das System schließlich zu einem konsistenteren Zustand konvergieren. Die eventuelle Konsistenzgarantie besagt, dass keine Aktualisierungen (Schreibvorgänge) am System vorgenommen werden und alle Clients genau sehen können, wie es funktioniert. Wenn Sie monotone Zeichen auf ein 100-Dollar-Konto schreiben, werden Ihnen 165 Dollar berechnet. Wenn ein Client ein Element im Read of Your Writes (RYW) aktualisiert, wird der Wert dieses Elements zurückgegeben, nachdem die Aktualisierung abgeschlossen ist. PRAM ist eine Art Pipeline-Speicher, der es Prozessen ermöglicht, alle Operationen eines einzelnen Prozesses auf die gleiche Weise zu betrachten.

Mongodb Endgültige Konsistenz

Dies bedeutet, dass die Daten, die Sie lesen, im Moment möglicherweise nicht konsistent sind, dies jedoch irgendwann der Fall sein wird. Dies wird erreicht, indem eine der readPreferences verwendet wird, die von einer sekundären lesen kann.

In MongoDB werden Primärdaten immer asynchron repliziert, während Sekundärdaten gleichzeitig repliziert werden. MongoDB ist standardmäßig w1: (erfolgreich in Primärdatenbank schreiben) und j:false für Journaling. Aufgrund der asynchronen Replikation tritt normalerweise ein Konsistenzverlust auf, wenn eine Partition auf der Minority-Seite partitioniert wird oder ihre primäre Partition verliert. Während der Partitionierung können wir die w- und j-Werte anpassen, um unterschiedliche Latenzniveaus und konsistente Garantien auf der ganzen Linie zu erreichen. Wenn keine Partition vorhanden ist, nimmt die Schreibgeschwindigkeit ab, und wenn ein Schreibvorgang vorhanden ist, wartet der Schreibvorgang nicht auf die Replikation. Wenn Sie eine Kombination aus w & j verwenden, kann Lesen/Nicht-Lesen von Secondaries einen erheblichen Einfluss auf die Konsistenzniveaus haben. MongoDB hat vier verschiedene Konsistenzstufen.

Die beste Zeit zum Schreiben ist, wenn keine Partition vorhanden ist und alle Knoten aktiv sind; MongoDB ist konsistent und hat eine geringe Latenz. Wenn die aktive primäre Partition verloren gegangen ist und die Partition ausgefüllt wurde, ist dies der häufigste Schreibtyp, der fehlschlägt (irrtümlich WriteTimeout). Wir haben die Best-Effort-Verfügbarkeit in MongoDB, weil wir unabhängig davon, wie wir den Cluster partitionieren, immer einen Teil davon verlieren werden – zumindest einen Prozentsatz. In CAP und CP/EC des PACELC-Theorems können w:majority, j:true und READ from primary only verwendet werden, um MongoDB als CP zu kategorisieren.

Wie sorgt Mongodb für Konsistenz?

Mehrere Clients können dieselben MongoDB-Daten gleichzeitig lesen und schreiben. MongoDB verwendet Sperren und Parallelitätsverwaltung, um zu verhindern, dass seine Clients dieselben Daten gleichzeitig ändern. Wenn wir in ein einzelnes Dokument schreiben, schreiben wir es entweder vollständig oder gar nicht, und der Kunde sieht immer konsistente Ergebnisse.

Was ist eventuelle Konsistenz in Nosql?

Das Konzept der letztendlichen Konsistenz bei der Datenmodellierung besteht darin, sicherzustellen, dass Änderungen an NoSQL-Datenbanken, die auf mehrere Knoten verteilt sind, in allen widergespiegelt werden. Als Ergebnis liefert dieselbe Datenbankabfrage im Laufe der Zeit dieselben Ergebnisse.