Warum Nosql nicht konsistent ist

Nosql-Datenbanken sind bekannt für ihre hohe Leistung und Skalierbarkeit. Sie werden jedoch oft als „inkonsistent“ kritisiert. In diesem Artikel werden wir die Gründe untersuchen, warum nosql-Datenbanken nicht immer konsistent sind. Einer der Hauptgründe, warum nosql-Datenbanken nicht konsistent sind, ist, dass sie darauf ausgelegt sind, die Konsistenz zugunsten der Leistung zu opfern. Dies bedeutet, dass nosql-Datenbanken eine hohe Leistung und Skalierbarkeit bieten können, aber möglicherweise nicht immer genau sind. Ein weiterer Grund, warum nosql-Datenbanken nicht konsistent sind, liegt darin, dass sie häufig schlussendlich konsistente Modelle verwenden. Dies bedeutet, dass die Daten in der Datenbank möglicherweise nicht sofort konsistent sind, aber schließlich zu einem einzigen Zustand konvergieren. Schließlich können nosql-Datenbanken auch weniger konsistent sein, da sie oft verteilt sind. Dadurch verteilen sich die Daten auf mehrere Server, was zu Inkonsistenzen führen kann. Insgesamt sind nosql-Datenbanken nicht immer konsistent. Sie bieten jedoch eine hohe Leistung und Skalierbarkeit.

In den meisten NoSQL-Datenbanken hat Konsistenz Vorrang vor starker Konsistenz. Datenbanktransaktionen werden nicht unterstützt, da sie die Datenkonsistenz nicht gewährleisten können. Wenn alle Aktualisierungen konsistent sind, sind die Chancen, alle Replikate zu erreichen, gering.

Mit NoSQL können Sie alle Arten von Daten speichern, ohne sich merken zu müssen, welche Daten Sie behalten möchten. Sie müssen Ihre Daten vergrößern und verkleinern, wenn sie wachsen. Wie bereits erwähnt, bietet Ihnen NoSQL weitaus mehr Flexibilität und die Möglichkeit, Ihre Kosten anzupassen, wenn sich Ihre Daten ändern.

Datenbank NoSQL bezieht sich auf Datenbanken, die keine Algorithmen verwenden und Daten anders speichern als herkömmliche Datenbanken wie SQL. Basierend auf einem Datenmodell können NoSQL-Datenbanken in mehrere Typen eingeteilt werden. Dokument-, Schlüsselwert-, Breitspalten- und Diagrammformulare sind die gängigsten.

Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar, was bedeutet, dass sie erhöhten Datenverkehr einfach durch Hinzufügen weiterer Server bewältigen können. NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da sich Datensätze weiterentwickeln, wodurch sie größer und leistungsfähiger werden.

Warum sind Nosql-Datenbanken nicht konsistent?

Nosql-Datenbanken sind nicht konsistent, da sie nicht die gleichen Regeln wie relationale Datenbanken verwenden . Nosql-Datenbanken sind flexibler und skalierbarer als relationale Datenbanken, aber das geht zu Lasten der Konsistenz.

Es gibt auch eine Abfragesprache, CQL, die mit SQL ziemlich vertraut ist (aber etwas eingeschränkter). Es bietet auch einstellbare Konsistenz – was bedeutet, dass Sie für bestimmte Datenbits volle Konsistenz erreichen können. Der Schlüsselwertspeicher von Cassandra basiert auf einer Reihe geordneter Schlüsselwertpaare. Unter Verwendung des Schlüsselwerts der obersten Ebene können Partitionen (Shards) von Daten erstellt werden. Mit dieser Methode können Sie Zeitreihendaten effektiver organisieren und speichern. Sie garantiert jedoch nicht die Verwendung von Volltextsuchmaschinen. Nicht selten wird es aber auch mit Suchmaschinen wie Lucene und Solr kombiniert.

Nosql-Datenbanken: Nicht so skalierbar oder zuverlässig, wie Sie vielleicht denken

Die Skalierungsfähigkeiten von nosql-Datenbanken sind gefährdet, da ihnen ACID-Transaktionsunterstützung fehlt. Da nosql-Datenbanken außerdem nicht so eng in das Betriebssystem integriert sind wie herkömmliche Datenbanken, sind sie weniger zuverlässig.

Ist Nosql konsistent?

Folglich müssen NoSQL-Datenbanken ihre Konsistenz reduzieren, um eine hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten. Anstatt für starke Konsistenz zu sorgen, dienen sie als Grundlage für anhaltenden Erfolg. Infolgedessen kann ein Datenspeicher, der regelmäßig Basiswerte garantiert, gelegentlich das Ergebnis eines kürzlich durchgeführten WRITE nicht zurückgeben.

Um die Implementierung eines Dokumentdatenspeichers in einem relationalen Modell zu korrigieren, müssen Sie sehr ins Detail gehen. Außerdem müssen Daten aus einem Inflight Store viel komplexer verarbeitet werden als Daten aus einem RDBMS. Diejenigen, die das nicht verstehen oder befürchten, ihren Arbeitsplatz zu verlieren, wenn sie einen Fehler machen, können nicht teilnehmen. Sie werden nicht bemerken, dass Transaktionen, die atomar sein sollten, in verschiedene Teile zerlegt werden, und werden sich stattdessen weiterhin replizieren und verzögern, wodurch Dritte in die Transaktion hineingezogen werden. Wenn dieser Tag kommt, wird das gesamte System weggeworfen und die Abteilung wird ausgelagert, wobei die Verantwortung für die Wartung an eine externe Partei verlagert wird.

Dokumentenspeicher, Schlüsselwertspeicher, Graphspeicher und Suchmaschinen sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Dokumentenspeicher ermöglichen zum Beispiel die organisierte Speicherung von Dokumenten, wobei jedes Dokument mehrere Felder hat. Diagrammspeicher speichern Daten in Diagrammen, während Schlüsselwertspeicher Werte in Schlüsselreihenfolge speichern. Es gibt zahlreiche Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken. Außerdem verarbeiten und aktualisieren sie Daten schneller, was sie zu einem effizienteren Betrieb macht. Darüber hinaus sind sie skalierbarer, was bedeutet, dass sie mehr Daten verarbeiten können, ohne langsamer zu werden. Wie relationale Datenbanken funktionieren sie nicht gut mit Daten, die auf eine bestimmte Weise manipuliert werden müssen. Bei bestimmten Datentypen stechen NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken hervor.

Was ist der Unterschied zwischen Zeit und Version beim Lesen von einer Replik?

Wenn ein Lesevorgang von einem Replikat im Cluster zu dem Zeitpunkt erfolgt, an dem er ausgeführt wird, wird dies als Zeitlesevorgang bezeichnet. Es bezieht sich auf das Lesen aus dem Replikat basierend auf der neuesten Version der Daten. Dieser Cluster lässt kein Lesen von Replikaten zu.
Es gibt eine strenge Einschränkung in der Einstellung „Absolut“, die sicherstellt, dass jedem Client-Prozess immer ein Replikat folgt. Mit der Zeiteinstellung lesen die Clientprozesse von der Replik mit dem neuesten Zeitstempel. Wenn die Versionseinstellung festgelegt ist, können Clientprozesse Daten basierend auf der neuesten Version aus dem Replikat lesen. Wenn die Einstellung „no“ festgelegt ist, lesen alle replikatfähigen Prozesse im Cluster von Clientprozessen.

Warum ist Nosql nicht zuverlässig?

Es gibt einige Gründe, warum NoSQL-Datenbanken möglicherweise nicht so zuverlässig sind wie SQL-Datenbanken. Erstens sind NoSQL-Datenbanken oft weniger ausgereift als SQL-Datenbanken und können daher mehr Fehler aufweisen. Zweitens verwenden NoSQL-Datenbanken manchmal weniger gut definierte Schemas, was zu Problemen mit der Datenintegrität führen kann. Schließlich unterstützen einige NoSQL-Datenbanken keine Transaktionen, was bedeutet, dass Daten bei einem Stromausfall oder einem anderen Systemausfall verloren gehen können.

Entwickler können NoSQL-Datenbanken erstellen, ohne ihre In-Memory-Strukturen in relationale Datenbanken umwandeln zu müssen. Die Tatsache, dass sie kein hohes Maß an Datensicherheit bieten, ist ein großes Problem für heutige IT-Unternehmen. Es gibt keine Datenbanken, die den Sharding-Prozess automatisieren können, der große Datenbanken in kleinere, schnellere und besser zu verwaltende Teile aufteilt. Daten werden in NoSQL-Datenbanken in mehrere Knotencluster partitioniert, sodass sie verwendet werden können, um große Datensätze mit großen Rechenressourcen selektiv zu skalieren. Die Entwicklung relationaler Datenbanken hat sie in die Lage versetzt, die Anforderungen an Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit zu erfüllen, die moderne Anwendungen an sie stellen. Die Nachteile von NoSQL können durch verschiedene Methoden vermieden oder überwunden werden.

Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen Datenbanken sind zahlreich. Darüber hinaus sind Skalierbarkeit, Einfachheit und Code wichtige Faktoren. Die NoSQL-Technologie ist weniger ausgereift, fehleranfälliger und erfordert weniger SQL-Anweisungen.
Infolgedessen können NoSQL-Datenbanken nicht für eine eigenständige Skalierung entwickelt werden, und sie erfordern möglicherweise eine zusätzliche Infrastruktur, um Transaktionen mit hohem Volumen zu verarbeiten. NoSQL-Datenbanken sind weniger flexibel als SQL-Datenbanken, und die Unterstützung bei Arbeitsabfrageproblemen ist komplexer. Aufgrund fehlender Standardisierung lassen sich NoSQL-Datenbanken nur schwer mit anderen Systemen integrieren.

Wie stellt Nosql-Konsistenz sicher?

Nosql-Konsistenz wird normalerweise durch die Verwendung eines Quorums erreicht, das aus einer Mehrheit von Knoten im System besteht. Dies bedeutet, dass, wenn mehr als die Hälfte der Knoten im System sich auf den Wert eines bestimmten Datenelements einigen, dieser Wert als der richtige Wert angesehen wird. Damit ist sichergestellt, dass die Daten im System auch bei Knotenausfällen konsistent sind.

Datenbanken und eventuelle Konsistenz

MongoDB ist ein gutes Beispiel für eine Datenbank, die im Laufe der Zeit gewartet wird. Falls ein primäres Mitglied ausfällt, bewahrt der MongoDB-Cluster die Konsistenz, indem es Schreibvorgänge aussetzt, bis ein neues primäres Mitglied gewählt wird. Das Rollback von nicht wiederherstellbaren Schreibvorgängen auf den ausgefallenen Primärknoten erfolgt, wenn der ausgefallene Primärknoten als Sekundärknoten zum Cluster zurückkehrt. Clients werden daran gehindert, die Daten des ausgefallenen Primärservers zu sehen.
Ein als Eventual Consistency bekanntes Datenmodellierungskonzept stellt sicher, dass Aktualisierungen an verteilten NoSQL-Datenbanken immer im gesamten Cluster widergespiegelt werden. Wenn beide Datenbankabfragen identisch sind, werden die Ergebnisse von jeder nach einer bestimmten Zeit zurückgegeben. Es gibt einige Anwendungen, die davon profitieren können, auch wenn es nicht immer notwendig ist. Eine MongoDB-Datenbank ist ein hervorragendes Beispiel für eine Datenbank, die schließlich Konsistenz bieten kann, und sie kann in manchen Situationen auch nützlich sein.

Nosql-Konsistenz

NoSQL-Datenbanken bieten in der Regel eine lockerere Konsistenz als ihre relationalen Gegenstücke. Das CAP-Theorem besagt, dass es für eine verteilte Datenbank 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 (fehlerfreie) Antwort – ohne Garantie, dass sie den neuesten Schreibvorgang enthält
– Partitionstoleranz: Das System arbeitet weiter, obwohl eine beliebige Anzahl von Nachrichten vom Netzwerk verworfen oder verzögert werden

Konsistenz und Hochverfügbarkeit sind mit NoSQL unmöglich. Eric Brewer verwendete diesen Ausdruck erstmals im CAP-Theorem. Nach dem CAP-Theorem können wir nur zwei von drei Garantien für eine Datenbank erreichen. Die drei Garantien sind so einzigartig, dass kein System mehr als zwei davon garantieren kann. RDBMS oder Record Data Management System ist das erste davon. Diese Art von System ist äußerst vielseitig, da mehrere Maschinen zur Unterstützung verfügbar sind. Darüber hinaus sind solche Systeme partitionstolerant, da beim Ausfall einer Maschine andere Maschinen verfügbar sind, um sie zu ersetzen.

Sind SQL-Datenbanken stark konsistent?

Das ACID-Konsistenzmodell wird in SQL-Datenbanken verwendet (Strong Consistency oder Write Consistency). Dieses System eignet sich am besten für ein System mit strukturierten Daten und einem bekannten Datenformat, wie z. B. einem Transaktionssystem oder einem Auditing-System.

Mongodb bietet konsistentere Daten als eine herkömmliche Datenbank

Konsistenz ist jedoch nicht immer einfach oder wünschenswert. Stellen Sie sich eine Webanwendung vor, die um eine relationale Datenbank herum aufgebaut ist. Eine Webanwendung wäre auch nicht verfügbar, wenn die Datenbank nicht verfügbar wäre. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Datenbank ist MongoDB ein MongoDB-Projekt. Die Daten in dieser Datenbank werden in Dokumenten und nicht in Tabellen gespeichert, was eine dokumentenorientierte Datenbank ist. MongoDB kann ein höheres Maß an Konsistenz bieten als eine Standarddatenbank, wenn alle Clients dieselben Daten gleichzeitig lesen und schreiben.

Nosql-Basis

Nosql-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der nicht das traditionelle relationale Modell verwendet, das von SQL-Datenbanken verwendet wird. Nosql-Datenbanken werden häufig für die Datenspeicherung in großem Umfang verwendet und sind oft skalierbarer und leistungsfähiger als SQL-Datenbanken.

Viele Organisationen verwenden weiterhin relationale Datenbanken, aber sie sind nicht so schlecht, wie die Leute heutzutage glauben. NoSQL soll die Lücken füllen, die RDBMS nicht füllen kann. Um eine Antwort zu finden, fragen Sie die Datenbank ab, die ein relevantes Ergebnis zurückgibt. SQL ist die Abfragesprache, die für diese Abfrage verwendet wird. Es ist möglich, dass sich die Beziehungen zwischen Tabellen oder Ergänzungen zu einer Tabelle in irgendeiner Weise ändern. Die ACID-Eigenschaft einer Datenbank ist ihre Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit. Jede zusätzliche Spalte erfordert beispielsweise, dass alle vorhergehenden Zeilen Werte enthalten.

Einer Zeilenpartition in Cassandra kann eine Spalte hinzugefügt werden. MongoDB ist ein Akronym, das für nicht nur SQL, sondern auch nicht relationale Datenbanken steht. NoSQL-Datenbanken fallen in vier Kategorien. Die drei wichtigsten Wertspeicher sind Riak, Voldemort und Redis. Cassandra und HBase haben große Spalten. Dokumentdatenbanken umfassen MongoDB Graph-Datenbanken, Neo4J-Datenbanken und HyperGraphDB-Datenbanken. Ein Dokumentenspeicher ähnelt einer Schlüsselwertdatenbank, da er Daten in einem halbstrukturierten Format speichert.

Graphdatenbanken müssen Daten nur einmal (ein- oder zweimal) speichern, und die Beziehungen zwischen Knoten sind vorbestimmbar. Im Gegensatz zum Ändern einer Beziehung zwischen zwei Knoten nimmt das Ändern einer dauerhaften Beziehung viel weniger Zeit in Anspruch. Sie sollten dies als den ersten Schritt beim Erlernen von NoSQL verstehen.

Mongodb: Eine Nosql-Datenbank

Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB zeichnen sich durch ihre spaltenbasierte Struktur aus. Eine Datenbank ohne ACID-Konformität ist möglicherweise nicht die beste Option für Sie, wenn Sie nach einer Datenbank suchen, die mehrteilige Transaktionen verarbeiten kann. MongoDB ist eine beliebte Wahl für Anwendungen, die eine schnelle und einfache Datenbank benötigen.

SQL vs. Nosql

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, während NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert sind. Eine SQL-Datenbank ist eine tabellenbasierte Datenbank, während eine NoSQL-Datenbank eine Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide- Column-Store-Datenbank ist . Bei mehrzeiligen Transaktionen schneiden SQL-Datenbanken besser ab als NoSQL-Datenbanken, während unstrukturierte Daten wie Dokumente und JSON von NoSQL-Datenbanken besser verarbeitet werden können.

Daten sind die Grundlage aller datenwissenschaftlichen Teilbereiche. Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist die gebräuchlichste Art, Daten zu speichern. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, müssen Sie seine Sprache verwenden. DBMS interagieren mit SQL (Structured Query Language). In den letzten Jahren ist ein neuer Begriff in der Datenbankentwicklung aufgetaucht: NoSQL-Datenbanken. Daten können nicht in Tabellen oder Datensätzen einer nicht relationalen Datenbank gespeichert werden. Anstelle einer Datenspeicherstruktur ist es so konzipiert und optimiert, dass es die Bedürfnisse bestimmter Benutzer erfüllt.

Spaltenorientierte Tabellen, dokumentorientierte Tabellen, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken werden am häufigsten verwendet. MongoDB ist ein Beispiel für eine dokumentenorientierte Datenbank, die in Python verwendet werden kann. Es wird allgemein angenommen, dass eine NoSQL-Datenbank Ihnen mehr Flexibilität bei der Entwicklung Ihrer Datenstruktur bietet. Die Struktur einer SQL-Datenbank ist starrer und weniger flexibel, während die Struktur einer relationalen Datenbank flexibler ist. Mit SQL zu beginnen und sich bis zu NoSQL hochzuarbeiten, sind möglicherweise die besten Optionen für einen Anfänger. Jedes hat zahlreiche Vor- und Nachteile, und Sie müssen das für Sie richtige auswählen, basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und dem, was die Verwendung erleichtert. Es stimmt, dass SQL nicht so gut ist wie NoSQL oder wie es heute geschrieben wird. Wenn Sie Ihre Daten prüfen, treffen Sie die beste Entscheidung.

Ein Unternehmen mit einer großen Anzahl von Kunden in den 600ern könnte ein gutes Beispiel sein. Da es einfach ist, alle Kredit-Scores miteinander zu verknüpfen, wären die Daten in einer relationalen Datenbank eine ausgezeichnete Wahl, um diese Informationen zu speichern. Aufgrund fehlender Verknüpfungen ist eine nicht relationale Datenbank wie MongoDB für diese Aufgabe möglicherweise nicht geeignet.
MongoDB hat das Potenzial, Daten zu speichern, wäre aber nicht in der Lage, sie so zusammenzuführen, dass sie für Abfragen geeignet wären. Das bedeutet, dass das Unternehmen eine separate Abfrage generieren müsste, um die Anzahl der Kunden mit einer Kreditwürdigkeit von 600 oder höher zu ermitteln.
Die relationale Datenbank ist für diese Situation besser geeignet. Es ist ideal für komplexe Abfragen, die die Integration mehrerer Datenelemente erfordern.

Nosql-Datenbanken: Vor- und Nachteile

Die zunehmende Popularität von NoSQL-Datenbanken lässt sich darauf zurückführen, dass sie eher analytischer Natur sind. Sie sind darauf ausgelegt, große Datenmengen effizienter zu verarbeiten als herkömmliche relationale Datenbanken. Während NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen Datenbanken einige Vorteile haben, haben sie auch einige Nachteile. Als erster Schritt wird die Datenspeicherhierarchie nicht unterstützt. Zweitens ist die Speicherung von Schlüsselwerten in einer SQL-Datenbank erheblich langsamer.