¿Qué es la consistencia causal en Nosql?

Las bases de datos NoSQL se han vuelto cada vez más populares en los últimos años a medida que las organizaciones buscan alternativas a las bases de datos relacionales tradicionales. Una ventaja clave de las bases de datos NoSQL es que pueden proporcionar un alto grado de flexibilidad en términos de cómo se almacenan y acceden los datos. Sin embargo, esta flexibilidad tiene un costo, y una de las ventajas y desventajas es que la consistencia causal a menudo no está garantizada. La consistencia causal es un modelo de consistencia fuerte que se usa a menudo en sistemas distribuidos. En un sistema que es causalmente consistente, todos los clientes deben ver todas las escrituras que están causalmente relacionadas en el mismo orden. Esto significa que si dos clientes realizan operaciones de escritura que están causalmente relacionadas, todos los demás clientes deben ver esas escrituras en el mismo orden. La contrapartida de esta flexibilidad es que la coherencia causal a menudo no está garantizada en las bases de datos NoSQL. Esto significa que si dos clientes realizan operaciones de escritura que están causalmente relacionadas, no hay garantía de que todos los demás clientes vean esas escrituras en el mismo orden. Esto puede conducir a inconsistencias en los datos que se almacenan en la base de datos. Hay una serie de factores que pueden contribuir a las incoherencias causales en una base de datos NoSQL. Uno es el uso de la consistencia eventual, que es un modelo de consistencia que se usa a menudo en las bases de datos NoSQL. En un sistema eventualmente coherente, es posible que las escrituras no sean visibles inmediatamente para todos los clientes, pero eventualmente se propagarán a todas las réplicas. Esto significa que hay una ventana de tiempo en la que diferentes clientes pueden ver las escrituras fuera de orden. Otro factor que puede contribuir a las inconsistencias causales es el uso de la resolución de conflictos en la que el último escritor gana. En un sistema de último escritor, gana, cuando dos clientes realizan operaciones de escritura que entran en conflicto entre sí, tendrá prioridad la escritura del cliente que realizó la última operación. Esto puede generar incoherencias si el orden en que se realizan las escrituras no es el mismo en todos los clientes. La resolución de conflictos del último escritor gana a menudo se usa en sistemas que finalmente son consistentes, ya que puede ayudar a garantizar que la escritura más reciente sea la que sea visible para todos los clientes. Sin embargo, también puede generar incoherencias si el orden en que se realizan las escrituras no es el mismo en todos los clientes. En general, la contrapartida de la flexibilidad de las bases de datos NoSQL es que no garantizan la coherencia causal. Esto significa que existe el riesgo de inconsistencias en los datos que se almacenan

En este artículo, demostraré cómo se pueden romper las garantías de consistencia causal de MongoDB en tiempo real. La mayoría también se usa para arreglar eso, siendo el primer intento usar lecturas y escrituras mayoritarias. Después de esto, veremos los intervalos de reloj lógicos y las sesiones caóticas en Mongo. Usaré el controlador Mongo C# para codificar en este caso, pero depende totalmente de mí. La mayoría de los miembros del conjunto de réplicas han reconocido los datos que se han devuelto de una consulta en una lectura mayoritaria. La idea de usar una Escritura mayoritaria seguida de una Lectura mayoritaria puede parecer una solución atractiva para nuestro problema Escribe tu escritura. Cuando se comprende la escritura mayoritaria, cada servidor secundario mantiene una instantánea en memoria de la escritura mayoritaria más reciente.

A cada objeto se le asigna una marca de tiempo de varias partes en el modelo de consistencia causal , que se implementa al usarlo. Estas marcas de tiempo se almacenan en un vector que contiene el número de versión del objeto en cada réplica.

Hay una definición. La consistencia asegura que todos los procesos observen operaciones conmutativas en el mismo orden al capturar cualquier posible relación causal entre operaciones. En otras palabras, todos los procesos en el sistema tienen un entendimiento común de cómo realizar las operaciones relacionadas causalmente.

Los siguientes son pasos hacia la consistencia secuencial: a) orden consistente de escrituras secuenciales; b) orden consistente de escrituras secuenciales; yc) orden consistente de escrituras secuenciales. Al escribir con consistencia causal, es necesario mantener las lecturas relacionadas causalmente en el mismo orden.

¿Qué es la consistencia en Nosql?

Como resultado, las bases de datos NoSQL requieren una gran cantidad de consistencia para mantener una alta disponibilidad. No logran una consistencia fuerte; más bien, conducen a una consistencia a largo plazo. En ocasiones, puede ocurrir que no se devuelva el resultado de la escritura más reciente, ya que es posible que los almacenes de datos que garantizan la funcionalidad básica no puedan hacerlo.

La implementación de un almacén de datos de documentos será mucho más difícil de modificar que la implementación de un modelo relacional. Además, la complejidad de la refactorización de datos en un almacenamiento en tránsito es significativamente mayor que la de las transformaciones ETL simples de RDBMS. Los desarrolladores y arquitectos que desconocen o no entienden o temen perder sus trabajos si cometen un error perderán esta oportunidad. Descompondrán las transacciones atómicas en partes lógicas en lugar de recordar que la replicación y la latencia son procesos y, lo que es peor, arrastrar sistemas de terceros al proceso. Eventualmente se subcontratará y alguien más continuará dirigiendo el departamento.

Las inconsistencias en las bases de datos son causadas por una variedad de factores, incluidos datos incorrectos o incompletos, restricciones faltantes, disparadores no válidos o cascadas configuradas incorrectamente. Debido a todos estos problemas, es posible que se almacenen datos incorrectos en la base de datos. Como resultado, puede haber consecuencias significativas para la precisión y eficacia de los análisis y la toma de decisiones. Un esquema de base de datos completo y coherente es el paso más importante para garantizar la precisión y coherencia de los datos. Además, un esquema bien definido garantizará que los datos se ingresen correctamente en una base de datos y que las reglas que rigen los datos se interpreten correctamente. Esto permite que el análisis refleje con precisión los datos en la base de datos al evitar inconsistencias.

Las bases de datos Nosql no son adecuadas para transacciones bancarias y de cajeros automáticos

La confiabilidad de la base de datos no es tan fluida con nosql como lo es con SQL porque la mayoría de ellos usan el modelo de consistencia posterior. Como resultado, no son adecuados para transacciones tales como retiros bancarios y de cajeros automáticos, ya que los datos pueden no ser siempre consistentes en ocasiones.

¿Qué es la consistencia concurrente y causalmente relacionada?

La consistencia concurrente y causalmente relacionada es un tipo de consistencia que existe cuando dos o más eventos están sucediendo al mismo tiempo y están relacionados entre sí. Este tipo de consistencia es importante en muchos campos, como la física y la ingeniería, donde es necesario garantizar que los eventos sucedan de manera consistente.

Un sistema distribuido se compone de muchos nodos informáticos donde los datos se comparten y replican. La coherencia es una propiedad del sistema distribuido que garantiza que los nodos y las réplicas tengan la misma vista de los datos al mismo tiempo. Es un método experimental para mantener el orden en operaciones que están causalmente relacionadas usando una forma débil de consistencia. La distinción principal entre consistencia causal y consistencia secuencial es que la consistencia causal no necesita un orden de magnitud total. Un sentido intuitivo de consistencia implica que las lecturas son recientes solo cuando las escrituras son causalmente dependientes. A continuación se proporciona un ejemplo de un sistema distribuido, que se compone de cuatro procesos: P1, P2, P3 y P4.

Es una propiedad que se puede calcular tomando el número de procesos que concuerdan en el orden de las operaciones que llevan a cabo la tarea de establecer la causalidad. Cualquier proceso que satisfaga los siguientes requisitos se dice que es consistente: para cualesquiera dos procesos P y Q, si P causa Q y Q causa R, entonces P causa R en cualquier otro proceso. Es una medida del número de procesos que concuerdan en el orden en que se realizan todas las operaciones causalmente relacionadas. Un proceso es consistente si cumple con los siguientes requisitos: P causa Q y Q causa R, luego P causa R. El requisito de consistencia es uno de los requisitos. Es más probable que los procesos consistentes produzcan las conclusiones correctas cuando se usan de manera consistente. La consistencia de un proceso se puede medir de varias maneras. Una forma de verlo es considerar cuántos procesos coincidieron en el orden en que ocurren las operaciones relacionadas causalmente. Como resultado, hay un índice de consistencia . El índice de coherencia es una medida de la coherencia con la que se mantiene un proceso. Para ser consistente, un proceso debe satisfacer los siguientes requisitos: para dos procesos cualesquiera, P causa Q y Q causa R, por lo que P causa R, así como Q y Q. El índice de consistencia de un proceso es una medida de cuán estable es. Si un proceso cumple con estos requisitos, se dice que es consistente con lo siguiente: si P causa Q y Q causa R, P causa R para cualquiera de los dos procesos P y Q. Si un proceso no cumple con el requisito de consistencia, se considera inconsistente. Un proceso inconsistente es más probable que resulte en una conclusión incorrecta. El índice de coherencia se puede utilizar para evaluar la coherencia de un proceso. Es un método para medir la consistencia de un proceso e identificar procesos que producen conclusiones causales más precisas.

Consistencia Causal Vs Consistencia Eventual

Hay dos tipos principales de consistencia en los sistemas distribuidos: consistencia causal y consistencia eventual. La consistencia causal garantiza que si dos eventos están relacionados, todos los procesos los verán en el mismo orden. La coherencia eventual garantiza que, dado el tiempo suficiente, todos los procesos verán el mismo estado final del sistema, incluso si no ven los mismos estados intermedios.

Consistencia causal en el sistema distribuido

Se puede utilizar un criterio de consistencia de consistencia para determinar la causalidad [1] en bases de datos distribuidas. Si una operación está causalmente relacionada, cada nodo de un sistema distribuido muestra los mismos datos en el mismo orden en que se leen y se escriben.

También son bien conocidos otros modelos de consistencia, como el eventual y el causal. En los sistemas distribuidos, son más comunes que en las bases de datos tradicionales. Un modelo consistente es una forma elegante de decir que un sistema y sus usuarios tienen un acuerdo consistente. Cuando ocurre una interacción, estas características describen cómo se comportará el sistema. Si nuestro sistema afirma ser serializable, debe aparecer como una única ubicación global con todas las operaciones apareciendo en todos los procesos en su orden global, independientemente de la ubicación. Es permisible intercalar operaciones como el sistema lo crea conveniente. Si bien no se garantiza el orden real del proceso (según la definición), se asegura cuando se conserva un orden de operación.

Es posible que algunas operaciones incluso se vean como si hubieran ocurrido hace años. El hecho de que las operaciones (escritura/escritura) estén causalmente relacionadas significa que el orden en el que se distribuyen debe ser uniforme para todos los procesos. No hay garantía de pedido porque ambos procesos escriben valores diferentes en x, como se muestra en la imagen a continuación. Cuando dejemos de escribir nuevas escrituras, el sistema eventualmente convergerá a un estado más consistente. La eventual garantía de coherencia establece que no se realizarán actualizaciones (escrituras) en el sistema y que todos los clientes podrán ver exactamente cómo funciona. Si escribe caracteres monótonos en una cuenta de $100, se le cobrará $165. Cuando un cliente actualiza un elemento en la lectura de sus escrituras (RYW), el valor de ese elemento se devuelve una vez que se completa la actualización. PRAM es un tipo de memoria de canalización que permite que los procesos observen todas las operaciones de un solo proceso de la misma manera.

Consistencia eventual de Mongodb

Significa que los datos que está leyendo pueden no ser consistentes en este momento, pero eventualmente lo serán. Esto se obtiene mediante el uso de cualquiera de las readPreferences que pueden leer desde un secundario.

En MongoDB, los datos primarios siempre se replican de forma asíncrona, mientras que los datos secundarios se replican simultáneamente. MongoDB tiene por defecto w1: (escribir con éxito en el primario) y j:false para el registro en diario. Debido a la replicación asíncrona , cuando una partición se particiona en el lado minoritario o pierde su principal, suele haber una pérdida de consistencia. Durante la partición, podemos ajustar los valores de w y j para lograr diferentes niveles de latencia y garantías consistentes en todos los ámbitos. Cuando no hay partición, la velocidad de escritura disminuye y cuando hay una escritura, la escritura no espera la replicación. Si está utilizando una combinación de w & j, leer/no leer de secundarios puede tener un impacto significativo en los niveles de consistencia. MongoDB tiene cuatro niveles diferentes de consistencia.

El mejor momento para escribir es cuando no hay particiones y todos los nodos están activos; MongoDB es consistente y tiene baja latencia. Cuando se ha perdido el primario activo y se ha rellenado la partición, es el tipo más común de escritura que falla (error writeTimeout). Tenemos la disponibilidad de mejor esfuerzo en MongoDB porque, independientemente de cómo dividamos el clúster, siempre perderemos una parte, al menos un porcentaje. En CAP y CP/EC del Teorema de PACELC, w:majority, j:true y READ from primary only pueden usarse para categorizar MongoDB como CP.

¿Cómo mantiene Mongodb la consistencia?

Varios clientes pueden leer y escribir los mismos datos de MongoDB al mismo tiempo. MongoDB emplea la gestión de bloqueo y concurrencia para evitar que sus clientes modifiquen los mismos datos al mismo tiempo. Cuando escribimos en un solo documento, lo escribimos por completo o no lo escribimos en absoluto, y el cliente siempre ve resultados consistentes.

¿Qué es la consistencia eventual en Nosql?

El concepto de coherencia final en el modelado de datos es garantizar que los cambios realizados en las bases de datos NoSQL que se distribuyen en varios nodos se reflejen en todos ellos. Como resultado, la misma consulta de la base de datos devolverá los mismos resultados a lo largo del tiempo.