Por qué Nosql no es consistente

Las bases de datos Nosql son conocidas por su alto rendimiento y escalabilidad. Sin embargo, a menudo son criticados por ser “inconsistentes”. En este artículo, exploraremos las razones por las que las bases de datos nosql no siempre son consistentes. Una de las principales razones por las que las bases de datos nosql no son consistentes es porque están diseñadas para sacrificar la coherencia por el rendimiento. Esto significa que las bases de datos nosql pueden ofrecer alto rendimiento y escalabilidad, pero es posible que no siempre sean precisas. Otra razón por la que las bases de datos nosql no son consistentes es porque a menudo usan modelos finalmente consistentes. Esto significa que los datos en la base de datos pueden no ser inmediatamente consistentes, pero eventualmente convergerán en un solo estado. Finalmente, las bases de datos nosql también pueden ser menos consistentes porque a menudo están distribuidas. Esto significa que los datos se distribuyen entre varios servidores, lo que puede generar incoherencias. En general, las bases de datos nosql no siempre son consistentes. Sin embargo, ofrecen alto rendimiento y escalabilidad.

En la mayoría de las bases de datos NoSQL, se prioriza la consistencia sobre la consistencia fuerte. Las transacciones de bases de datos no se admiten porque no pueden garantizar la coherencia de los datos . Cuando todas las actualizaciones son consistentes, las posibilidades de llegar a todas las réplicas son bajas.

Con NoSQL, puede almacenar todo tipo de datos sin tener que recordar qué datos desea conservar. Debe escalar hacia arriba y hacia abajo sus datos a medida que crecen. Como se indicó anteriormente, NoSQL le brinda mucha más flexibilidad y la capacidad de ajustar sus costos a medida que cambian sus datos.

La base de datos NoSQL se refiere a las bases de datos que no usan algoritmos y almacenan datos de manera diferente a las bases de datos tradicionales como SQL. Según un modelo de datos, las bases de datos NoSQL se pueden clasificar en varios tipos. Las formas de documento, clave-valor, columna ancha y gráfico son las más comunes.

Además, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente, lo que significa que pueden manejar un mayor tráfico simplemente agregando más servidores. Las bases de datos NoSQL son cada vez más populares a medida que evolucionan los conjuntos de datos, lo que les permite volverse más grandes y potentes.

¿Por qué la base de datos Nosql no es consistente?

Las bases de datos Nosql no son consistentes porque no usan las mismas reglas que las bases de datos relacionales . Las bases de datos Nosql están diseñadas para ser más flexibles y escalables que las bases de datos relacionales, pero esto tiene un costo de consistencia.

También existe un lenguaje de consulta, CQL, que es bastante familiar para SQL (pero un poco más limitado). También proporciona consistencia ajustable, lo que significa que para ciertos bits de datos, puede lograr una consistencia total. El almacén de valores clave de Cassandra se basa en un conjunto de pares de valores clave ordenados. Se pueden crear particiones (fragmentos) de datos utilizando el valor de clave de nivel superior. Este método le permite organizar y guardar datos de series temporales de forma más eficaz. Sin embargo, no garantiza el uso de motores de búsqueda de texto completo. Sin embargo, no es raro que se combine con motores de búsqueda como Lucene y Solr.

Bases de datos Nosql: no tan escalables o confiables como podría pensar

Las capacidades de escalado de las bases de datos nosql están en peligro porque carecen de compatibilidad con transacciones ACID. Además, debido a que las bases de datos nosql no están tan estrechamente integradas con el sistema operativo como las bases de datos tradicionales, son menos confiables.

¿Es consistente Nosql?

Como resultado, las bases de datos NoSQL deben reducir su consistencia para mantener una alta disponibilidad. En lugar de proporcionar una gran consistencia, sirven como base para el éxito continuo. Como resultado, un almacén de datos que garantiza valores base de forma regular ocasionalmente no devolverá el resultado de una ESCRITURA reciente.

Para corregir la implementación de un almacén de datos de documentos en un modelo relacional, deberá entrar en muchos detalles. Además, los datos de un almacenamiento en tránsito deben factorizarse de una manera mucho más compleja que los datos de un RDBMS. Aquellos que no entiendan o teman perder su trabajo si cometen un error no podrán participar. No notarán que lo que deberían ser transacciones atómicas se divide en varios fragmentos y, en cambio, continuarán replicándose y con latencia como resultado, arrastrando a terceros a la transacción. Cuando llegue ese día, se desechará todo el sistema y se subcontratará el departamento, y la responsabilidad del mantenimiento se trasladará a una parte externa.

Los almacenes de documentos, los almacenes de valores clave, los almacenes de gráficos y los motores de búsqueda son ejemplos de bases de datos NoSQL. Los almacenes de documentos, por ejemplo, permiten el almacenamiento de documentos de manera organizada, y cada documento tiene varios campos. El gráfico almacena datos de almacenamiento en gráficos, mientras que el valor clave almacena valores de almacenamiento en orden clave. Existen numerosas ventajas para las bases de datos NoSQL sobre las bases de datos relacionales. También procesan y actualizan los datos de manera más rápida, lo que los convierte en una operación más eficiente. Además, son más escalables, lo que significa que pueden manejar más datos sin ralentizarse. Al igual que las bases de datos relacionales, no funcionan bien con datos que deben manipularse de una manera específica. Para ciertos tipos de datos, las bases de datos NoSQL se destacan en comparación con las bases de datos relacionales.

¿Cuál es la diferencia entre la hora y la versión al leer desde una réplica?

Cuando se realiza una lectura desde una réplica en el clúster en el momento en que se realiza, se denomina lectura de tiempo. Se refiere a la lectura de la réplica basada en la versión más reciente de los datos. Este clúster no permite la lectura de ninguna réplica.
Existe una restricción estricta en la configuración Absoluta, que garantiza que cada proceso de cliente siempre sea seguido por una réplica. Con la configuración de Hora, los procesos del cliente leerán de la réplica con la marca de tiempo más reciente. Cuando se establece la configuración de Versión, los procesos del cliente podrán leer datos de la réplica en función de la versión más reciente. Cuando no se establece la configuración, todos los procesos habilitados para réplica en el clúster leerán los procesos del cliente.

¿Por qué Nosql no es confiable?

Existen algunas razones por las que las bases de datos NoSQL pueden no ser tan confiables como las bases de datos SQL. En primer lugar, las bases de datos NoSQL suelen ser menos maduras que las bases de datos SQL y, por lo tanto, pueden tener más errores. En segundo lugar, las bases de datos NoSQL a veces usan esquemas menos definidos, lo que puede generar problemas de integridad de datos. Finalmente, algunas bases de datos NoSQL no admiten transacciones, lo que significa que los datos podrían perderse si hay un corte de energía u otra falla del sistema.

Los desarrolladores pueden crear bases de datos NoSQL sin tener que convertir sus estructuras en memoria en bases de datos relacionales. El hecho de que no proporcionen un alto nivel de seguridad de datos es una gran preocupación para las empresas de TI de hoy. No hay bases de datos que puedan automatizar el proceso de fragmentación, que separa grandes bases de datos en partes más pequeñas, más rápidas y más manejables. Los datos se dividen en múltiples clústeres de nodos en bases de datos NoSQL, lo que les permite usarse para escalar selectivamente grandes conjuntos de datos con grandes recursos informáticos. La evolución de las bases de datos relacionales las ha hecho capaces de manejar los requisitos de escalabilidad, confiabilidad y disponibilidad que las aplicaciones modernas les imponen. Los inconvenientes de NoSQL se pueden evitar o superar mediante el uso de una variedad de métodos.

Las ventajas de las bases de datos NoSQL sobre las bases de datos tradicionales son numerosas. Además, la escalabilidad, la simplicidad y el código son factores importantes. La tecnología NoSQL es menos madura, más propensa a errores y requiere menos instrucciones SQL.
Como resultado, las bases de datos NoSQL no pueden diseñarse para escalar por sí solas y pueden requerir infraestructura adicional para manejar transacciones de gran volumen. Las bases de datos NoSQL tienen menos flexibilidad que las bases de datos SQL y la compatibilidad con problemas de consultas de trabajo es más compleja. Debido a la falta de estandarización, las bases de datos NoSQL son difíciles de integrar con otros sistemas.

¿Cómo garantiza la consistencia de Nosql?

La consistencia de Nosql generalmente se logra mediante el uso de un quórum, que es la mayoría de los nodos en el sistema. Esto significa que si más de la mitad de los nodos del sistema están de acuerdo en el valor de un elemento de datos en particular, ese valor se considera el valor correcto. Esto asegura que los datos en el sistema sean consistentes, incluso en caso de fallas en los nodos.

Bases de datos y consistencia eventual

MongoDB es un buen ejemplo de una base de datos que se mantiene a lo largo del tiempo. En caso de que falle un miembro principal, el clúster de MongoDB preserva la consistencia al suspender las escrituras hasta que se elija un nuevo miembro principal. La reversión de escrituras no recuperables en el servidor primario fallido ocurre cuando el servidor primario fallido regresa al clúster como secundario. Los clientes no podrán ver los datos del principal fallido.
Un concepto de modelado de datos conocido como consistencia eventual garantiza que las actualizaciones de las bases de datos NoSQL distribuidas siempre se reflejen en el clúster en general. Si ambas consultas a la base de datos son idénticas, los resultados de cada una se devolverán después de un cierto período de tiempo. Hay algunas aplicaciones que pueden beneficiarse de ello, aunque no siempre es necesario. Una base de datos MongoDB es un excelente ejemplo de una base de datos que eventualmente puede proporcionar consistencia y también puede ser útil en algunas situaciones.

Coherencia Nosql

Las bases de datos NoSQL suelen ofrecer una consistencia más flexible que sus contrapartes relacionales. El teorema CAP establece que es imposible que una base de datos distribuida proporcione simultáneamente más de dos de las siguientes tres garantías:
– Coherencia: cada lectura recibe la escritura más reciente o un error
– Disponibilidad: cada solicitud recibe una respuesta (sin error), sin garantía de que contenga la escritura más reciente
– Tolerancia de partición: el sistema sigue funcionando a pesar de que la red descarta o retrasa un número arbitrario de mensajes.

La consistencia y la alta disponibilidad son imposibles con NoSQL. Eric Brewer utilizó por primera vez esta expresión en el teorema CAP. De acuerdo con el teorema CAP, solo podemos lograr dos de tres garantías para una base de datos. Las tres garantías son tan únicas que ningún sistema puede garantizar más de dos de ellas. RDBMS, o sistema de gestión de datos de registro, es el primero de ellos. Este tipo de sistema es extremadamente versátil porque hay varias máquinas disponibles para soportarlo. Además, tales sistemas son tolerantes a la partición porque si una máquina falla, otras máquinas estarán disponibles para reemplazarla.

¿Son las bases de datos Sql muy consistentes?

El modelo de coherencia ACID se utiliza en bases de datos SQL (coherencia fuerte o coherencia de escritura). Este sistema se adapta mejor a un sistema con datos estructurados y un formato de datos conocido, como un sistema transaccional o un sistema de auditoría.

Mongodb ofrece datos más consistentes que una base de datos tradicional

La consistencia, sin embargo, no siempre es fácil o deseable. Considere una aplicación web construida alrededor de una base de datos relacional . Una aplicación web tampoco estaría disponible si la base de datos dejara de estar disponible. A diferencia de una base de datos tradicional, MongoDB es un proyecto de MongoDB. Los datos de esta base de datos se almacenan en documentos en lugar de tablas, que es una base de datos orientada a documentos. MongoDB puede proporcionar un nivel de coherencia superior al que está disponible en una base de datos estándar si todos los clientes leen y escriben los mismos datos al mismo tiempo.

Base Nosql

Las bases de datos Nosql son un tipo de base de datos que no utiliza el modelo relacional tradicional que utilizan las bases de datos SQL. Las bases de datos Nosql se utilizan a menudo para el almacenamiento de datos a gran escala y suelen ser más escalables y eficaces que las bases de datos SQL.

Muchas organizaciones continúan usando bases de datos relacionales, pero no son tan malas como la gente cree que son hoy en día. NoSQL está destinado a llenar los vacíos que RDBMS no puede llenar. Para encontrar una respuesta, consulte la base de datos, que devolverá un resultado relevante. SQL es el lenguaje de consulta utilizado para esta consulta. Es posible que las relaciones entre tablas o adiciones a una tabla cambien de alguna manera. La propiedad ACID de una base de datos es su atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. Cada columna adicional, por ejemplo, requiere que todas las filas anteriores contengan valores.

Se puede agregar una columna a una partición de fila en Cassandra. MongoDB es un acrónimo que significa no solo SQL, sino también bases de datos no relacionales. Las bases de datos NoSQL se dividen en cuatro categorías. Las tres tiendas de valor clave son Riak, Voldemort y Redis. Cassandra y HBase tienen columnas grandes. Las bases de datos de documentos incluyen bases de datos MongoDB Graph, bases de datos Neo4J y bases de datos HyperGraphDB. Un almacén de documentos es similar a una base de datos de valores clave en que almacena datos en un formato semiestructurado.

Las bases de datos de gráficos solo se requieren para almacenar datos una vez (una o dos veces), y las relaciones entre los nodos son predeterminables. A diferencia de cambiar una relación entre dos nodos, cambiar una relación persistente lleva mucho menos tiempo. Debe entender esto como el primer paso para aprender NoSQL.

Mongodb: una base de datos Nosql

Las bases de datos NoSQL orientadas a documentos, como MongoDB, se distinguen por su estructura basada en columnas. Una base de datos que no cumpla con ACID puede no ser la mejor opción para usted si está buscando una base de datos que pueda manejar transacciones de varias partes. MongoDB es una opción popular para aplicaciones que requieren una base de datos rápida y sencilla.

Sql contra Nosql

Las bases de datos SQL son escalables verticalmente, mientras que las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Una base de datos SQL es una base de datos basada en tablas, mientras que una base de datos NoSQL es un documento, clave-valor, gráfico o base de datos de almacenamiento de columna ancha. En transacciones de varias filas, las bases de datos SQL funcionan mejor que las bases de datos NoSQL, mientras que las bases de datos NoSQL pueden manejar mejor los datos no estructurados, como documentos y JSON.

Los datos son la base de todos los subcampos de la ciencia de datos. Un sistema de administración de bases de datos (DBMS) es la forma más común de almacenar datos. Para interactuar y comunicarse con el DBMS, debe usar su lenguaje. Los DBMS interactúan con SQL (lenguaje de consulta estructurado). En los últimos años, ha surgido un nuevo término en el desarrollo de bases de datos: bases de datos NoSQL. Los datos no se pueden almacenar en tablas o registros de una base de datos no relacional. En lugar de una estructura de almacenamiento de datos, está diseñado y optimizado para satisfacer las necesidades de usuarios específicos.

Las tablas orientadas a columnas, las tablas orientadas a documentos, los pares clave-valor y las bases de datos de gráficos son las más utilizadas. MongoDB es un ejemplo de una base de datos orientada a documentos que se puede usar en Python. En general, se piensa que una base de datos NoSQL le brinda más flexibilidad en el desarrollo de su estructura de datos. La estructura de una base de datos SQL es más rígida y menos flexible, mientras que la estructura de una base de datos relacional es más flexible. Comenzar con SQL y avanzar hasta NoSQL pueden ser las mejores opciones para un principiante. Existen numerosas ventajas y desventajas para cada uno, y debe elegir el que sea adecuado para usted en función de sus datos, la aplicación y lo que hace que sea más fácil de usar. Es cierto que SQL no es tan bueno como NoSQL o la forma en que se escribe hoy. Cuando examine sus datos, tomará la mejor decisión.

Una empresa con una gran cantidad de clientes en los 600 podría ser un buen ejemplo. Debido a que es simple vincular todos los puntajes de crédito, los datos en una base de datos relacional serían una excelente opción para almacenar esta información. Debido a la falta de uniones, una base de datos no relacional como MongoDB puede no ser adecuada para esta tarea.
MongoDB tiene el potencial de almacenar datos, pero no podría unirlos de una manera que los hiciera adecuados para realizar consultas. Esto significa que la empresa tendría que generar una consulta por separado para determinar el número de clientes con un puntaje de crédito de 600 o más.
La base de datos relacional se adapta mejor a esta situación. Es ideal para consultas complejas que requieren la integración de múltiples datos.

Bases de datos Nosql: pros y contras

El aumento de la popularidad de las bases de datos NoSQL se puede atribuir al hecho de que son de naturaleza más analítica. Están diseñados para manejar grandes cantidades de datos de manera más eficiente que las bases de datos relacionales tradicionales. Si bien las bases de datos NoSQL tienen algunas ventajas sobre las bases de datos tradicionales, también tienen algunas desventajas. Como primer paso, no se admite la jerarquía de almacenamiento de datos . En segundo lugar, el almacenamiento de clave-valor es significativamente más lento en una base de datos SQL.