Bases de datos NoSQL: los pros y los contras del alto rendimiento y la inconsistencia

Los sistemas NoSQL suelen ser más rápidos que las bases de datos relacionales tradicionales porque no requieren la sobrecarga de mantener uniones complejas. Sin embargo, esto puede ocurrir a expensas de la coherencia de lectura. En una base de datos NoSQL, es posible que una operación de lectura devuelva datos que aún no se han confirmado o que se han confirmado parcialmente. Esto puede generar problemas de inconsistencia si la aplicación no está diseñada para manejarlo. Por ejemplo, si un usuario lee datos que se han confirmado parcialmente, es posible que vea datos incorrectos. O bien, si un usuario lee datos que aún no se han confirmado, es posible que vea datos que luego se revierten. Hay algunas maneras de lidiar con esto. Una es simplemente diseñar la aplicación para que sea tolerante a la inconsistencia. Esto puede significar que la aplicación no realiza ciertas operaciones, o que las realiza en un orden diferente, si detecta que los datos son inconsistentes. Otra forma de lidiar con la inconsistencia es usar una técnica llamada "consistencia eventual". Con una coherencia eventual, la aplicación seguirá funcionando, incluso si los datos son incoherentes. La desventaja es que es posible que la aplicación no pueda garantizar que todos los datos estén actualizados. Eventualmente, los datos serán consistentes, pero no hay garantía de cuánto tiempo tomará. Las bases de datos NoSQL pueden ser una excelente opción para las aplicaciones que necesitan un alto rendimiento y pueden tolerar algunas inconsistencias. Sin embargo, es importante comprender las compensaciones involucradas antes de elegir una base de datos NoSQL.

La API de Oracle NoSQL Database permite a los programadores especificar cuánta consistencia debe tener cada columna en cada solicitud. Hay cuatro valores posibles que van desde el más flexible hasta el más estricto. Si lee del maestro de replicación, siempre devolverá el valor más reciente. De acuerdo con Time, cualquier réplica dentro de un Delta de tiempo determinado del maestro puede devolver un valor. Esto no implica que se pueda utilizar ninguna réplica (es decir, no se pueden ofrecer garantías). La aplicación MongoDB puede especificar un nivel de consistencia de lectura utilizando la función de preocupación de escritura. Al bloquear una aplicación hasta que se cumpla una condición específica, puede limitar la capacidad de su aplicación para procesar una escritura específica. Una escritura exitosa siempre que se comunique a un servidor maestro se considerará exitosa. Puede bloquear la escritura indefinidamente si no se propaga a la mayoría de los nodos en su conjunto de réplicas.

Cuando dos copias de los mismos datos están en el mismo sistema de base de datos replicado, su consistencia se define por el grado en que las copias difieren entre sí. Cuando las lecturas de un objeto de datos determinado no se corresponden con la actualización más reciente de ese objeto de datos, se trata de una anomalía constante.

¿Qué es la consistencia eventual en NoSQL? Una de las principales ventajas de una base de datos eventualmente consistente es su compatibilidad con un modelo NoSQL de alta disponibilidad. No es hasta que las bases de datos son consistentes que la importancia de la disponibilidad cambia a la consistencia.

Las bases de datos NoSQL, a diferencia de las bases de datos SQL, no proporcionan el mismo nivel de coherencia de datos en función del modelo de coherencia eventual . Es posible que no sean la mejor opción para transacciones que requieren integridad inmediata, como las que se realizan en bancos y cajeros automáticos, porque los datos pueden ser inconsistentes en ocasiones.

Por lo general, se obtiene una copia consistente de los datos dentro de un segundo de haber sido copiados. Esta es una lectura muy consistente , y me pareció muy fácil de leer en Amazon. DynamoDB devuelve un resultado que refleja todas las respuestas escritas que recibieron una respuesta positiva antes de la lectura. Al especificar parámetros opcionales en una solicitud, puede asegurarse de que sus resultados de lectura sean consistentes.

¿Cómo mantiene Nosql la consistencia?

Las bases de datos Nosql mantienen la consistencia a través de un proceso llamado escrituras de quórum. Las escrituras de quórum requieren que la mayoría de los nodos en la base de datos estén de acuerdo con los datos que se escriben. Esto garantiza que todos los datos sean coherentes en toda la base de datos.

Es una excelente opción para actualizaciones rápidas y ad-hoc, así como para la carga rápida de datos. Sin embargo, si necesita realizar consultas e informes complejos, SQL es una mejor opción. Debido a la gran consistencia de datos que brinda MongoDB, es ideal para entornos de consulta exigentes.

Nosql vs. Rdbms: ¿Cuál es la mejor opción?

MongoDB es ideal para aplicaciones que requieren resultados consistentes y al mismo tiempo no requieren el rendimiento de un RDBMS tradicional. Cuando MongoDB utiliza el bloqueo y el control de concurrencia, los clientes no pueden modificar los mismos datos al mismo tiempo, y cuando MongoDB escribe en un documento, realiza una acción total o parcial. Los clientes pueden estar seguros de que siempre verán datos consistentes. Es cierto que NoSQL no proporciona garantías de integridad de datos como los RDBMS tradicionales, pero proporciona una flexibilidad y un rendimiento significativos. Además, NoSQL permite un escalado simple porque los datos se pueden agregar o eliminar sin afectar la consistencia de la base de datos en su conjunto.

¿Qué es la consistencia de lectura en Nosql?

La coherencia de lectura es un concepto de base de datos que garantiza que todas las lecturas realizadas dentro de una transacción devolverán datos coherentes entre sí. Esto significa que si se realizan varias lecturas desde diferentes partes de la base de datos, todas devolverán los mismos datos.

Se presenta una instantánea de la base de datos a una consulta en un momento específico mediante el uso de versiones múltiples. La consulta muestra los cambios realizados por transacciones que ocurrieron antes del período de tiempo especificado, así como los cambios realizados por transacciones posteriores o no confirmadas. El objetivo de la lectura coherente es mantener este nivel de coherencia a lo largo del tiempo. Cuando utilice una lectura coherente, debe asegurarse de que todos los nodos de Cassandra que leerán y escribirán los datos estén configurados para hacerlo. A diferentes espacios de teclas en Edge se les puede asignar un nivel de consistencia diferente. Las lecturas consistentes en Cassandra se pueden usar para mejorar el rendimiento porque elimina la necesidad de leer datos de múltiples fuentes. También es posible reducir las inconsistencias de datos.

¿Qué es la coherencia de lectura?

La coherencia es un componente clave de la coherencia de lectura a nivel de transacción. Todas las transacciones dentro de una transacción tienen los mismos datos para un momento dado, excepto que los cambios en los datos causados ​​por una transacción serializable no aparecen en los datos para un momento dado.

¿Nosql proporciona consistencia?

Debido a esto, las bases de datos NoSQL tienen un alto nivel de coherencia, lo que las hace más difíciles de mantener. Como resultado, en lugar de proporcionar una fuerte consistencia, brindan un camino hacia la consistencia a lo largo del tiempo. Significa que un almacén de datos que garantiza la seguridad básica puede fallar ocasionalmente al devolver el WYRITE más reciente.

¿Es Nosql mejor para lectura pesada?

La capacidad de admitir sistemas de lectura y escritura en bases de datos NoSQL es flexible. El uso de técnicas hash y hashing consistentes es extremadamente importante para determinar qué fragmentos/servidores enrutarán las consultas de la aplicación a través de la gran cantidad de datos que pueden recibir.

¿Por qué Nosql no es consistente?

Hay algunas razones por las que las bases de datos NoSQL no son consistentes. Una razón es que las bases de datos NoSQL a menudo se distribuyen, lo que significa que se distribuyen en varios servidores. Esto puede llevar a que los datos se almacenen en diferentes lugares, lo que puede dificultar el seguimiento. Otra razón es que las bases de datos NoSQL a menudo están diseñadas para ser escalables, lo que significa que pueden manejar grandes cantidades de datos. Esto puede dificultar el seguimiento de todos los datos que se almacenan.

La tarea de arreglar la implementación de un almacén de datos de documentos es mucho más difícil que arreglar un modelo relacional. La refactorización de datos de un almacenamiento en vuelo, además de ser mucho más difícil que las transformaciones de RDBMS, es un desafío común. Si los desarrolladores y arquitectos no entienden o temen perder sus trabajos si no se comportan correctamente, no podrán participar. Dividirán las transacciones atómicas en partes procesalmente lógicas en lugar de reconocer que la replicación y la latencia son reales o, peor aún, que están arrastrando sistemas de terceros a actividades transaccionales. Eventualmente, todo el sistema será subcontratado y alguien más se hará cargo de las funciones del departamento.

¿Qué es la consistencia en Nosql?

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de la base de datos NoSQL específica en cuestión. Sin embargo, en general, la coherencia en una base de datos NoSQL se refiere a la garantía de que los datos son correctos y están actualizados en todos los nodos del sistema. Esto generalmente significa que las lecturas y las escrituras siempre son coherentes entre sí, pero los detalles específicos pueden variar según la base de datos.

Un conjunto de valores con los que se deben alinear todos los puntos de datos en un sistema de base de datos se conoce como consistencia. C08846024, que es leído por C08846024, devuelve un error porque el valor ingresado fue un Alpha 8 Numeric, que es, en esencia, una forma de datos inconsistentes. El formato de los datos, no la consistencia de la base de datos, determina cómo se muestra. Cree reglas/valores que eviten que los datos inconsistentes entren en bases de datos primarias y réplicas para que sus operaciones funcionen sin problemas. Todos los datos que ingresan a la base de datos deben ser consistentes para poder ser vistos. Una sólida coherencia de la base de datos es importante porque garantiza que cualquier cliente que intente acceder a los datos siempre verá los datos actualizados más recientes que se adhieren a las reglas de la base de datos. Un nivel consistente se define como un valor precondicionado que establece cuántas réplicas o nodos deben responder antes de que pueda considerarse una transacción válida.

Una de las características de ACID es la separación de datos de una red de base de datos específica, que separa un dato de todos los demás datos. La consistencia del proceso de actualización eventualmente dará como resultado que todos los nodos donde se almacenan los datos sean consistentes con los datos que se han actualizado. Una tabla en una base de datos puede evitar que sus datos se desordenen. Si bien la distribución geográfica activa-activa de Redis Enterprise brinda consistencia, carece de consistencia en Redis de código abierto.

La inconsistencia de las bases de datos Nosql

Debido a que los sistemas NoSQL normalmente no admiten transacciones, no es tan confiable como tener una base de datos consistente. Las bases de datos NoSQL, de hecho, con frecuencia compensan la coherencia final para lograr los mejores resultados de rendimiento y escala. Como resultado, se supone que todas las actualizaciones se replicarán en todas las réplicas en un futuro cercano, aunque no hay garantía de que esto suceda tan rápido como debería. Además, si una entrada de datos no cumple con los valores precondicionados, se producirá un conflicto.

Consistencia eventual Mongodb

Si los datos son inconsistentes en este momento pero cambiarán con el tiempo, esto indica que todavía son consistentes. Esto sucede cuando usa cualquiera de las readPreferences que pueden leer fuentes secundarias.

El protocolo de replicación de datos de MongoDB siempre es asíncrono, independientemente de si es primario o secundario. Una preocupación de escritura predeterminada para MongoDB es w1: (escritura exitosa en el primario), y el registro en diario se desactiva en j: falso. Debido a que la replicación asincrónica provoca inconsistencias en las particiones al perder el primario o quedar aislado en el lado minoritario, es común que una partición pierda el primario o quede aislada en el lado minoritario. Ajustar los valores w y j nos permite lograr diferentes niveles de latencia durante la no partición y garantías de inconsistencia durante la PARTICIÓN. Cuando una escritura es *w:1, j:false*: las escrituras son más rápidas cuando no hay partición porque las escrituras no esperan a que se complete la replicación. El siguiente es un ejemplo de cómo leer/no leer de secundarios afecta los niveles de coherencia en todas las demás combinaciones de w. MongoDB proporciona los siguientes niveles de consistencia: cuando no hay partición o cuando todos los nodos están presentes, MongoDB es un método confiable para escribir cuando no hay partición y tiene baja latencia.

Hay una partición en la aplicación y el primario activo se pierde, lo que genera un mensaje de error (tiempo de espera de escritura erróneo). Debido a que MongoDB brinda disponibilidad de mejor esfuerzo, siempre perderemos una parte del clúster, al menos una parte, si se particiona. Como resultado de *w:majority, *j:true* y *read from primary only, MongoDB se puede clasificar como CP en CAP y CP/EC en el Teorema PACELC.

¿Cuál es la diferencia entre eventual y consistente?

¿Cuál es la diferencia entre 'tiempo' y 'porcentaje' de éxito?
Un sistema distribuido puede lograr una consistencia eventual al garantizar que todos los nodos del sistema puedan mostrar el mismo valor para un elemento de datos. Un valor constante en el elemento de datos indica que su valor se ha mantenido constante en todo momento desde la última vez que se actualizó.