NoSQL データベース: 高いパフォーマンスと矛盾の長所と短所

公開: 2022-11-22

NoSQL システムは、複雑な結合を維持するオーバーヘッドを必要としないため、多くの場合、従来のリレーショナル データベースよりも高速です。 ただし、これは読み取りの一貫性を犠牲にする可能性があります。 NoSQL データベースでは、読み取り操作で、まだコミットされていないデータ、または部分的にコミットされたデータが返される可能性があります。 アプリケーションがそれを処理するように設計されていない場合、これにより不整合の問題が発生する可能性があります。 たとえば、部分的にコミットされたデータをユーザーが読み取ると、誤ったデータが表示される場合があります。 または、まだコミットされていないデータをユーザーが読み取ると、後でロールバックされるデータが表示される場合があります。 これに対処するにはいくつかの方法があります。 1 つは、不整合を許容するようにアプリケーションを単純に設計することです。 これは、アプリケーションが特定の操作を実行しないこと、またはデータに矛盾があることが検出された場合に別の順序で実行することを意味する場合があります。 不整合に対処するもう 1 つの方法は、「結果整合性」と呼ばれる手法を使用することです。 結果整合性では、データに一貫性がない場合でも、アプリケーションは引き続き動作します。 トレードオフは、アプリケーションがすべてのデータが最新であることを保証できない可能性があることです。 最終的にはデータの一貫性が保たれますが、それがどのくらいかかるかは保証されません。 NoSQL データベースは、高いパフォーマンスを必要とし、多少の不整合を許容できるアプリケーションに最適なオプションです。 ただし、NoSQL データベースを選択する前に、関連するトレードオフを理解することが重要です。

Oracle NoSQL Database APIを使用すると、プログラマは各リクエストで各列にどの程度の一貫性を持たせる必要があるかを指定できます。 最も緩いものから最も厳しいものまで、4 つの可能な値があります。 レプリケーション マスターから読み取ると、常に最新の値が返されます。 Time に従って、マスターの特定の時間 Delta 内の任意のレプリカに値を返すことができます。 これは、任意のレプリカを使用できることを意味するものではありません (つまり、保証はできません)。 MongoDB アプリケーションは、書き込み懸念機能を使用して読み取り一貫性のレベルを指定できます。 特定の条件が満たされるまでアプリケーションをブロックすることで、特定の書き込みを処理するアプリケーションの機能を制限できます。 マスターサーバーに通信されている限り成功した書き込みは、成功したと見なされます。 レプリカ セット内の大部分のノードに反映されない場合は、書き込みを無期限にブロックできます。

同じデータの 2 つのコピーが同じ複製データベース システムにある場合、それらの一貫性は、コピーが互いにどの程度異なっているかによって定義されます。 特定のデータ オブジェクトの読み取り値が、そのデータ オブジェクトの最新の更新に対応していない場合、これは一貫した異常です。

NoSQL の結果整合性とは何ですか? 結果整合性データベースの主な利点の 1 つは、高可用性 NoSQL モデルのサポートです。 可用性の重要性が一貫性に移行するのは、データベースの一貫性が確保されるまでです。

NoSQL データベースは、SQL データベースとは異なり、結果整合性モデルに基づく同じレベルのデータ整合性を提供しません。 銀行や ATM で実行されるトランザクションなど、即時の整合性が必要なトランザクションには、データが一貫していない場合があるため、最適な選択ではない可能性があります。

データの一貫したコピーは、通常、コピーされてから 1 秒以内に取得されます。 これは非常に一貫性のある読み物であり、Amazon では非常に読みやすいことがわかりました。 DynamoDB は、読み取り前に肯定応答を受け取ったすべての書き込み応答を反映した結果を返します。 リクエストでオプションのパラメーターを指定すると、読み取り結果の一貫性を確保できます。

Nosql はどのように一貫性を維持していますか?

Nosql データベースは、クォーラム書き込みと呼ばれるプロセスを通じて一貫性を維持します。 クォーラム書き込みでは、データベース内のノードの大部分が書き込まれるデータに同意する必要があります。 これにより、データベース全体ですべてのデータの一貫性が保証されます。

これは、高速なアドホック更新や高速データ アップロードに最適です。 ただし、複雑なクエリやレポートを実行する必要がある場合は、SQL を選択することをお勧めします。 MongoDB は優れたデータ整合性を提供するため、要求の厳しいクエリ環境に最適です。

Nosql対。 Rdbms: どちらがより良い選択ですか?

MongoDB は、従来の RDBMS のパフォーマンスを必要とせずに、一貫した結果を必要とするアプリケーションに最適です。 MongoDB がロックと同時実行制御を使用する場合、クライアントは同じデータを同時に変更することはできず、MongoDB が 1 つのドキュメントに書き込むときは、完全または部分的なアクションを実行します。 クライアントは、一貫したデータが常に表示されることを確信できます。 NoSQL が従来の RDBMS のようにデータの整合性を保証しないことは事実ですが、大幅な柔軟性とパフォーマンスを提供します。 さらに、NoSQL では、データベース全体の一貫性に影響を与えることなくデータを追加または削除できるため、単純なスケーリングが可能です。

Nosqlの読み取り一貫性とは?

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読み取りの一貫性は、トランザクション内で行われるすべての読み取りが互いに一貫性のあるデータを返すことを保証するデータベースの概念です。 これは、データベースの異なる部分から複数の読み取りが行われた場合、それらはすべて同じデータを返すことを意味します。

データベースのスナップショットは、マルチバージョニングを使用して特定の時点でクエリに提示されます。 クエリは、指定された期間の前に発生したトランザクションによって行われた変更と、それ以降またはコミットされていないトランザクションによって行われた変更を表示します。 一貫性のある読み取りの目標は、この一貫性レベルを長期間維持することです。 一貫性のある読み取りを使用する場合は、データの読み取りと書き込みを行うすべての Cassandra ノードがそのように設定されていることを確認する必要があります。 Edge の異なるキースペースには、異なる整合性レベルを割り当てることができます。 Cassandra の一貫した読み取りを使用すると、複数のソースからデータを読み取る必要がなくなるため、パフォーマンスを向上させることができます。 また、データの不整合を減らすこともできます。

読み取り一貫性とは

一貫性は、トランザクション レベルの読み取りの一貫性の重要な要素です。 トランザクション内のすべてのトランザクションは、特定の時点で同じデータを持ちます。ただし、シリアル化可能なトランザクションによって引き起こされたデータへの変更は、特定の時点のデータには現れません。

Nosql は一貫性を提供しますか?

このため、NoSQL データベースは一貫性が高く、維持がより困難になります。 その結果、強力な一貫性を提供するのではなく、時間の経過とともに一貫性への道を提供します。 これは、基本セキュリティを保証するデータストアが、最新の WYRITE を返さない場合があることを意味します。

Nosql は読み取り負荷が高い場合に適していますか?

NoSQL データベースで読み取りと書き込みが多いシステムの両方をサポートする機能は柔軟です。 どのシャード/サーバーが、受信できる大量のデータ全体でアプリケーション クエリをルーティングするかを決定するには、一貫したハッシュとハッシュ技術を使用することが非常に重要です。


Nosql に一貫性がないのはなぜですか?

NoSQL データベースが一貫していない理由はいくつかあります。 理由の 1 つは、NoSQL データベースが分散していることが多いためです。つまり、複数のサーバーに分散されています。 これにより、データがさまざまな場所に保存される可能性があり、追跡が困難になる可能性があります。 もう 1 つの理由は、NoSQL データベースは多くの場合、スケーラブルになるように設計されているためです。つまり、大量のデータを処理できます。 これにより、保存されているすべてのデータを追跡することが難しくなる可能性があります。

ドキュメント データ ストアの実装を修正するタスクは、リレーショナル モデルを修正するよりもはるかに困難です。 インフライト ストアからのデータのリファクタリングは、RDBMS の変換よりもはるかに難しいだけでなく、一般的な課題です。 開発者やアーキテクトが、適切に行動しないと仕事を失うことを理解していない、または恐れている場合、参加できません。 彼らは、レプリケーションと遅延が現実のものであること、またはサードパーティのシステムをトランザクション活動に引きずり込んでいることを認めるのではなく、原子的なトランザクションを手続き的に論理的な部分に分割します。 最終的には、システム全体が外部委託され、別の誰かが部門の機能を引き継ぐことになります。

Nosqlの一貫性とは

問題の特定の NoSQL データベースに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、一般に、NoSQL データベースの一貫性とは、システム内のすべてのノードでデータが正しく最新であることを保証することを意味します。 これは通常、読み取りと書き込みが常に互いに一貫していることを意味しますが、特定の詳細はデータベースによって異なる場合があります。

データベース システム内のすべてのデータ ポイントが整合しなければならない一連の値は、整合性と呼ばれます。 C08846024 によって読み取られる C08846024 は、入力された値が 1 つの Alpha 8 Numeric であり、本質的に矛盾したデータの形式であるため、エラーを返します。 データベースの一貫性ではなく、データの形式によって、データの表示方法が決まります。 一貫性のないデータがプライマリ データベースとレプリカに入らないようにするルール/値を作成して、その操作がスムーズに実行されるようにします。 データベースに入力されるすべてのデータは、表示されるために一貫性がなければなりません。 データにアクセスしようとするすべてのクライアントが、データベースのルールに準拠した最新の更新されたデータを常に参照できるようにするため、強力なデータベースの一貫性は重要です。 整合レベルは、有効なトランザクションと見なされる前に応答する必要があるレプリカまたはノードの数を確立する事前条件付きの値として定義されます。

ACID の特徴の 1 つは、特定のデータベース ネットワークからデータを分離することです。これにより、データの一部が他のすべてのデータから分離されます。 更新プロセスの一貫性により、最終的には、データが保存されているすべてのノードが更新されたデータと一致するようになります。 データベース内のテーブルにより、データが乱雑になるのを防ぐことができます。 Redis Enterprise の Active–Active GeoDistribution は一貫性を提供しますが、オープン ソースの Redis では一貫性に欠けます。

Nosql データベースの矛盾

通常、NoSQL システムはトランザクションをサポートしていないため、一貫したデータベースを持つほど信頼性が高くありません。 実際、NoSQL データベースは、パフォーマンスとスケールに関して最良の結果を得るために、結果整合性を犠牲にすることがよくあります。 その結果、近い将来、すべての更新がすべてのレプリカにレプリケートされると想定されますが、これが本来の速さで行われるという保証はありません。 さらに、データ エントリが前提条件の値を満たさない場合、競合が発生します。

結果整合性 Mongodb

現時点ではデータに一貫性がなく、時間の経過とともに変化する場合、これはまだ一貫性があることを示しています。 これは、セカンダリ ソースを読み取ることができる readPreferences のいずれかを使用する場合に発生します。

MongoDB データ レプリケーション プロトコルは、プライマリかセカンダリかに関係なく、常に非同期です。 MongoDB のデフォルトの書き込み懸念は w1: (プライマリへの書き込みに成功) であり、ジャーナリングは j:false でオフになります。 非同期複製では、プライマリーが失われるかマイノリティ側で分離されることによってパーティションの不整合が生じるため、パーティションがプライマリーを失うかマイノリティ側で分離されるのはよくあることです。 w と j の値を調整することで、非パーティション中のさまざまなレベルのレイテンシと、PARTITION 中の不整合の保証を実現できます。 書き込みが *w:1, j:false* の場合 – 書き込みはレプリケーションの完了を待たないため、パーティションがない場合の方が高速です。 以下は、セカンダリからの読み取り/非読み取りが、他のすべての w の組み合わせで一貫性レベルにどのように影響するかの例です。 MongoDB は、次の整合性レベルを提供します。パーティションがない場合、またはすべてのノードが存在する場合、MongoDB は、パーティションがない場合の信頼できる書き込み方法であり、待ち時間が短くなります。

アプリケーションにパーティションがあり、機能しているプラ​​イマリが失われ、エラー メッセージ (errored writeTimeout) が表示されます。 MongoDB はベストエフォート型の可用性を提供するため、クラスターが分割されている場合、クラスターの一部 (少なくとも一部) が常に失われます。 *w:majority、*j:true*、および *read from primary only の結果として、MongoDB は CAP では CP に、PACELC 定理では CP/EC に分類できます。

最終的と一貫性の違いは何ですか?

「時間」と「成功率」の違いは何ですか?
分散システムは、システム内のすべてのノードがデータ項目に対して同じ値を表示できるようにすることで、結果整合性を実現できます。 データ項目の一貫した値は、その値が最後に更新されてから常に一定のままであることを示します。