結果整合性がデータ ストアに不可欠な理由

結果整合性はデータ ストアのプロパティであり、ストアに書き込まれたデータをすぐに読み取ることができない場合があります。 ストアは最終的にデータを読み取り可能にする可能性がありますが、そうする保証はありません。 結果整合性を示すデータ ストア システムは、ネットワーク パーティションに直面した場合のパフォーマンスの向上や可用性の確保など、さまざまな理由でそうする場合があります。

ドキュメント データ ストアの実装を実現することは、リレーショナル モデルを実現することよりもはるかに困難です。 さらに、インフライト ストア データは、RDBMS データよりも変換がはるかに困難です。 開発者やアーキテクトは、自分の過ちの結果を恐れたり、認識していなかったりして、この機会を逃しています。 彼らは、アトミック トランザクションが構成されるべきものを論理的な断片に分解し、レプリケーションとレイテンシーが問題であることを忘れ、サードパーティ システムをそれらにドラッグします。 ある時点で、すべてのシステムが外部委託され、部門が最終的に解散されると、他の誰かが引き継ぐことになります。

その結果、NoSQL データベースは、一定の一貫性ではなく段階的な一貫性をサポートすることがよくあります。 データベース トランザクションをサポートしていないため、強力なデータ整合性は必要ありません。 すべての更新がすべてのレプリカに同時に配信されるようにすることで、常に結果整合性を実現できます。

結果整合性がプライマリ ノードとセカンダリ ノード間のレプリケーション プロセスを指すという事実、およびアプリケーションがデータの読み取りで常に最新であるとは限らないという事実により、プライマリ読み取りが進むべき道になります。

NoSQL データベースが結果整合性モデルを使用する場合、SQL データベースと同じレベルのデータ整合性は提供されません。 データに一貫性がない場合、即時の整合性が必要な銀行取引や ATM 取引などの取引には適していません。

Nosqlで結果整合性とはどういう意味ですか?

結果整合性は、データの一部に対して新しい更新が行われない場合、最終的にそのデータへのすべてのアクセスが最後に更新された値を返すことを保証するものです。 これは、読み取りごとに最新の書き込みを受け取る必要がある強整合性とは対照的です。

最終的に一貫した動作の概念は、1970 年代後半に最初に注目を集めました。 Amazon は 10 年前に DynamoDB をリリースし、この用語の人気に拍車をかけました。 Database NoSQL は、ソーシャル メディアやストリーミング サービスを強化するために開発されました。 写真、ビデオ、オーディオ ファイルなどの非構造化データを簡単に管理できます。 Volt Active Data モデルを使用すると、データが複数のデータベース間でリアルタイムに複製されるようにすることができます。 データ プラットフォームはすぐに一貫性が保たれ、一貫性のない書き込みと読み取りが防止されます。 その結果、このプロセスを迅速に処理することで、5G の遅延要件を満たすことができます。

一貫性は、分散システムの貴重な機能です。 複数のノードが同時に更新されるかどうかに関係なく、値が複数のノードによって一貫して格納およびアクセスされることが保証されます。 ドメイン ネーム システムなどのシステムでは、データの一貫したビューを保持できることが重要です。
プロジェクトの完了に伴う一貫性は、達成するのが難しい場合があります。 さまざまな方法が利用できるため、すべてのノードが同じ更新を受け取ることを保証するのは難しい場合があります。 一貫性の価値は否定できないものであり、一貫性を使用するシステムは、長期的には信頼性が高くなる可能性があります。

Cassandra の結果整合性とは何ですか?

Cassandra は、本番環境でのパフォーマンス、信頼性、スケーラビリティ、および可用性の要件を満たすことができる一貫したストレージ システムを使用して、これらすべての機能を実現します。 最後に、一貫性とは、すべての更新が最終的にすべてのレプリカと共有されることを意味します。

一貫性は、Cassandra が調整可能な一貫性によって実現できるものです。 N がノードの数である場合、R=w <=N の結果は一貫している必要があります。 一貫性を保つために、各列と各列のフィールドは Cassandra によってバックアップされます。 この状態の背後には、一貫性を保つためのメカニズムがあります。 R + W は、N が一貫して固体である場合に固体です。 クライアントは、適切な一貫性レベル(ゼロ、任意、1、クォーラム、またはなし) を選択する必要があります。 レプリケーション係数が 1:1 であるにもかかわらず、書き込みは送信先のノードでバッファリングされるため、整合性はすぐには発生しません。

Cassandra はコンシステント ハッシュを採用しています。つまり、一連のキーが同じアルゴリズムとハッシュ関数パラメーターを使用してハッシュされる場合、ハッシュ関数は常に同じ結果を生成します。
これは、何かと衝突することを心配することなく、キーを複数のバケットに保持できるため、重要です。
その結果、Cassandra が同じ容量のスペースにより多くのデータを格納できるため、コンシステント ハッシュの方が効率的であると考えられています。
強い一貫性を実現したい場合は、書き込みと読み取りのカウントが一貫していることを確認する必要があります。 Cassandra の一貫性は、最新の書き込みデータを自動的に取得することによって、すべてのクライアント読み取りが常に最新の状態に保たれるという前提に基づいて構築されています。 2 つの異なるキーが同じアルゴリズムとハッシュ関数パラメーターを使用して一緒にハッシュされる場合、ハッシュ関数が常に同じ結果を生成することを保証するために、一貫性のあるハッシュが使用されます。 衝突は問題にならないため、キーを複数のバケットに保持することが重要です。 Cassandra は、一貫したハッシュで同じ量のスペースにより多くのデータを保持できるため、より高いパフォーマンス率を実現します。

Cassandra のデフォルトの整合性レベルは?

QUBEDBUILDER を呼び出すだけで、Java ドライバーを使用できます。 各挿入の整合性レベルが insertInto に設定されるように、ConsistencyLevel を設定します。 書き込みと読み取りの場合、一貫性レベル 1 がすべての操作に割り当てられます。

Cassandra でデータの整合性を確保する方法

これの主な理由は、キーがハッシュされるまでキーがバケットに格納されないことです。 また、Cassandra は、キーとバケットへのポインターをテーブルの同じ行に格納します。 Cassandra は、キーの行とキー値の上の値のポインターを比較して、どの行がどのキーに対応するかを判断します。 両方が true の場合、Cassandra はポインターの位置にあるバケットから値を取得します。 キーの値は、同じ行に格納されている限り、何度要求されても常に同じ行に格納されます。 読み取りが複数回繰り返される場合、データは一定のままです。 現在のセッションの一貫性レベルを変更する場合は、単純に cassandra シェル (CQLSH) からCONSISTENCY コマンドを使用します。 一貫性レベルにどれだけ進んでいるかを確認したい場合は、CONSISTENCY を使用できます。 シェルから。 [保護された電子メール] | 一貫性: 一貫性 現在の一貫性レベルは 1 です。

Nosqlの更新の一貫性とは

NoSQL での更新の一貫性は、 NoSQL データベース内の複数のノードにわたってデータを更新するプロセスです。 このプロセスにより、データベース内のすべてのノードが同じデータを持ち、データがすべてのノードで一貫していることが保証されます。

Nosqlの更新の一貫性とは?

同じ複製データベース システム [1] 内の同じデータのコピーの一貫性は、データの変更方法とは対照的に、単純に選択の問題です。 これは、特定のデータ オブジェクトの読み取り値が前回の更新と一致しない場合に発生します。

データベースの更新の整合性とは?

データベース システムにおける一貫性の概念には、特定のデータベース トランザクションが、許可された方法でのみ影響を受けるデータの変更を許可するという要件が伴います。 データベースに書き込まれたデータは、制約、カスケード、トリガー、およびこれらの任意の組み合わせなど、定義されたすべてのルールに従う必要があります。

結果整合性 Mongodb

結果整合性は技術用語で、読み取っているデータが常に一貫しているとは限らないことを意味します。 ただし、時間の経過とともに改善されます。 これを行う唯一の方法は、セカンダリ ソースから読み取ることができる readPreferences のいずれかを使用してセカンダリから読み取ることです。

最初のステップとして、 Causal Consistency Guaranteeに違反する実際の MongoDB コード例をいくつか見ていきます。 これを解決するための最初の試行では、多数決の読み取りと書き込みの方法が使用されます。 その結果、Mongo の論理クロックと相関セッションを見ていきます。 このアプリケーションには Mongo C# ドライバーを使用しますが、そのままにしておきます。 クエリからのデータが承認された場合、レプリカ セット メンバーの過半数がマジョリティ読み取りに署名する必要があります。 マジョリティ読み取りに続いてマジョリティ書き込みを使用すると、「Read Your Write」の問題を解決できるように見える場合があります。 セカンダリ サーバーは、最新のマジョリティ書き込みのインメモリ スナップショットを維持します。

Mongodb の Readconcern 設定

クライアントは、readConcern を満たし始める前に、readConcern を満たすために読み取りを許可する必要があるデータの量を決定する必要があります。 MongoDB では、readConcern を maxRead に設定することをお勧めします。

結果整合性と強い整合性

他のテクノロジーよりも短い待ち時間で最新のデータを提供しますが、高度な永続性も必要とします。 データベースはすべてのノードで更新されたデータを持っていない可能性があるため、結果整合性は低レイテンシーを提供する可能性がありますが、古いデータで読み取り要求に常に応答するとは限りません。

一貫性とは、一般に、データの整合性を維持しながらトランザクションを処理するデータベースの機能を指します。 ACID 規制に準拠したデータベース システムは通常、低速で、拡張が難しく、維持と運用に法外な費用がかかります。 一部の RDBMS システムでは、ACID の保証が緩和されます。 NoSQL データベースの基本保証は、その NoSQL アルゴリズムとして知られています。 その結果、ベースを使用して可用性を高めながら、厳格な基準を緩和することもできます。 その結果、NoSQL データベースをより安定させるには、かなりの量の一貫性が必要になります。 DynamoDB の結果整合性がリング トポロジによって決定されると、Cassandra になります。

一貫した結果を処理するために、Redis ではマスター/スレーブ トポロジが使用されます。 ScyllaDB は、オランダに本拠を置くリアルタイム ビッグ データ データベース企業です。 さらに、各操作 (読み取りまたは書き込み) の整合性レベルを指定するために使用できます。 データはコーディネーター ノードで変更されている可能性がありますが、必要なすべてのレプリカにはまだ記録および保存されていないため、ScyllaDB クラスターは一貫した結果を提供します。

コンピュータ システムの一貫性の最も重要な側面の 1 つは、その一貫性です。 一貫性が確保されるため、データの保存方法に関係なく、この方法でデータを処理できます。 その結果、たとえば金融機関は、長期にわたって一貫性のあるシステムを頻繁に採用しています。 このプロセスの結果として、ほとんどの取引は可能な限り迅速に完了します。 トランザクションの処理には最大 24 時間かかる場合がありますが、これは保証されていません。 この現象は、最終的に存在する一貫したシステムの一般的なパターンによって引き起こされます。

データの一貫性: ニーズに合った適切なタイプを選択する方法

データには、強いものと弱いものがあります。
ノード内のすべてのデータは一貫しているため、データがどこにあるかに関係なく、常に同じです。 この方法は、データの一貫性を維持する最も信頼性の高い方法ですが、実装が難しい場合があります。
一貫性の欠如は、すべてのノードが同時に同じデータを持つという保証がないことを示しています。 この一貫性は破損しやすくなりますが、より効率的な場合もあります。

結果整合性 Cassandra

結果整合性は、分散システムで使用される整合性モデルです。 結果整合性システムでは、操作が伝播されてすべてのノードに表示されるまでに時間がかかる場合があります。 書き込み操作は、それが発行されたノードで永続的である場合、成功したと見なされます。 読み取り操作は、最新の書き込み操作が返されたときに成功したと見なされます。 結果整合性は、複数のデータ センターに分散されたシステムでよく使用されます。 これらのシステムでは、待ち時間が長くなり、障害が発生する可能性があるため、強力な一貫性を維持することは現実的ではありません。 結果整合性により、システムは障害が発生した場合でも動作を継続できます。 Cassandra は、結果整合性を使用する分散データベースです。 Cassandra は、高可用性で大量のデータを処理するように設計されています。 Cassandra は、Facebook、Netflix、Instagram など、世界最大級の企業で使用されています。

これは、可用性が高くスケーラブルなアーキテクチャを備えたオープンソースの NoSQL データベースです。 Cassandra で高可用性を実現するには、クラスター間でのデータのレプリケーションが必要です。 SimpleStrategy と NetworkTopology の 2 つのレプリケーション戦略を使用できます。 データの各行がレプリカによってどのように表現されるかの一貫性は、レプリカがどれだけ最新で同期されているかを反映しています。 一貫性レベルは、コーディネーターがデータをクライアントに正常に送り返す前に、最新の一貫性のあるデータに応答する必要があるレプリカ ノードの数を示します。 クライアントによって指定された整合性のレベルに応じて、各書き込みクエリの整合性レベルまたは各グローバル クエリの整合性レベルを設定できます。 書くときは、一貫性レベル (CL) に注意してください。

5.1 では、1 つのレプリカ ノードのみがデータを返しますが、5.2 では、すべてのデータセンターのレプリカ ノードの 51% がデータを返します。 最初に、Cassandra の書き込みと読み取りに必要な一貫性レベル (CL) を定義しました。 その結果、最新の書き込みから次の書き込みまでの時間に関係なく、最後に書き込まれたデータがクラスターに読み込まれます。 一貫性を確保するために、グローバルまたは書き込みクエリの一貫性レベルを指定できます。 以下の図に示すように、読み取り時の CL の例をいくつか示します。

マイクロサービスにおける結果整合性とは

実際、結果整合性は、非同期通信によってデータの整合性と可用性を維持する方法であり、特定のプロセスのエラーがプロセスの前の状態に戻ることなく解決されることを保証します。

ほとんどの場合、ソフトウェア システムでデータの不整合の問題が発生しています。 分散型アプローチに基づいており、自然に触発されています。 クラウド コンピューティング、エラスティック コンピューティング、およびストレージの普及が進み、コンテナ テクノロジとオーケストレーションの普及が進むにつれて、マイクロサービス アーキテクチャ スタイルを使用して大量の新しいアプリケーションが構築されています。 アトミック トランザクションが複数のサービスにまたがる場合、それらは各サービス レベルで単純なアトミック ローカル トランザクションのチェーンと見なされます。 特定の状況の結果としてこのチェーンで 1 つのトランザクションが失敗すると、基本的に元に戻す操作がトリガーされます。 補償コールまたはトランザクションも失敗する可能性があります。 データの整合性と統合は、Kafka と CDC である、データ管理への最も一般的なアプローチの 2 つです。

CDC は過度にパフォーマンス指向ではないため、大規模な分散アーキテクチャに適しています。 スキーマの変更に関する CDC の柔軟性の欠如は、最も重大な欠点の 1 つです。 これにより、サービス DB スキーマの進化が大幅に制限されます。