Bases de données NoSQL : les avantages et les inconvénients des hautes performances et de l'incohérence

Les systèmes NoSQL sont souvent plus rapides que les bases de données relationnelles traditionnelles car ils ne nécessitent pas la surcharge de maintenance des jointures complexes. Cependant, cela peut se faire au détriment de la cohérence de lecture. Dans une base de données NoSQL, il est possible qu'une opération de lecture renvoie des données qui ne sont pas encore validées ou qui ont été partiellement validées. Cela peut entraîner des problèmes d'incohérence si l'application n'est pas conçue pour le gérer. Par exemple, si un utilisateur lit des données qui ont été partiellement validées, il peut voir des données incorrectes. Ou, si un utilisateur lit des données qui n'ont pas encore été validées, il peut voir des données qui sont ultérieurement annulées. Il existe plusieurs façons de gérer cela. L'une consiste simplement à concevoir l'application pour qu'elle tolère les incohérences. Cela peut signifier que l'application n'effectue pas certaines opérations, ou qu'elle les exécute dans un ordre différent, si elle détecte que les données sont incohérentes. Une autre façon de gérer l'incohérence consiste à utiliser une technique appelée "cohérence éventuelle". Avec une éventuelle cohérence, l'application continuera à fonctionner, même si les données sont incohérentes. Le compromis est que l'application peut ne pas être en mesure de garantir que toutes les données sont à jour. Finalement, les données deviendront cohérentes, mais il n'y a aucune garantie quant au temps que cela prendra. Les bases de données NoSQL peuvent être une excellente option pour les applications qui ont besoin de hautes performances et peuvent tolérer certaines incohérences. Cependant, il est important de comprendre les compromis impliqués avant de choisir une base de données NoSQL.

L' API Oracle NoSQL Database permet aux programmeurs de spécifier le degré de cohérence que chaque colonne doit avoir dans chaque requête. Il existe quatre valeurs possibles allant de la plus lâche à la plus stricte. Si vous lisez à partir du maître de réplication, vous renverrez toujours la valeur la plus récente. Selon Time, toute réplique dans un certain délai Delta du maître peut recevoir une valeur. Cela n'implique pas que n'importe quelle réplique puisse être utilisée (c'est-à-dire qu'aucune garantie ne peut être donnée). L'application MongoDB peut spécifier un niveau de cohérence de lecture à l'aide de la fonctionnalité de préoccupation d'écriture. En bloquant une application jusqu'à ce qu'une condition spécifique soit remplie, vous pouvez limiter la capacité de votre application à traiter une écriture spécifique. Une écriture réussie tant qu'elle est communiquée à un serveur maître sera considérée comme réussie. Vous pouvez bloquer l'écriture indéfiniment si elle n'est pas propagée à la majorité des nœuds de votre jeu de répliques.

Lorsque deux copies des mêmes données se trouvent dans le même système de base de données répliqué, leur cohérence est définie par le degré auquel les copies diffèrent l'une de l'autre. Lorsque les lectures d'un objet de données donné ne correspondent pas à la mise à jour la plus récente de cet objet de données, il s'agit d'une anomalie cohérente.

Qu'est-ce que la cohérence éventuelle dans NoSQL ? L'un des principaux avantages d'une base de données cohérente à terme est sa prise en charge d'un modèle NoSQL à haute disponibilité. Ce n'est que lorsque les bases de données sont cohérentes que l'importance de la disponibilité passe à la cohérence.

Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données SQL, ne fournissent pas le même niveau de cohérence des données en fonction du modèle de cohérence à terme . Ils peuvent ne pas être le meilleur choix pour les transactions qui nécessitent une intégrité immédiate, telles que celles effectuées dans les banques et les distributeurs automatiques de billets, car les données peuvent parfois être incohérentes.

Une copie cohérente des données est généralement obtenue dans la seconde suivant la copie. C'est une lecture très cohérente , et je l'ai trouvé très facile à lire sur Amazon. DynamoDB renvoie un résultat qui reflète toutes les réponses écrites ayant reçu une réponse positive avant la lecture. Lorsque vous spécifiez des paramètres facultatifs dans une requête, vous pouvez vous assurer que vos résultats de lecture sont cohérents.

Comment Nosql maintient-il la cohérence ?

Les bases de données Nosql maintiennent la cohérence grâce à un processus appelé écritures de quorum. Les écritures de quorum nécessitent une majorité de nœuds dans la base de données pour s'accorder sur les données en cours d'écriture. Cela garantit que toutes les données sont cohérentes dans la base de données.

C'est un excellent choix pour les mises à jour rapides et ponctuelles ainsi que pour le téléchargement rapide des données. Toutefois, si vous devez effectuer des requêtes et des rapports complexes, SQL est un meilleur choix. En raison de la grande cohérence des données fournie par MongoDB, il est idéal pour les environnements de requête exigeants.

Nosql Vs. Rdbms : quel est le meilleur choix ?

MongoDB est idéal pour les applications qui nécessitent des résultats cohérents tout en ne nécessitant pas les performances d'un SGBDR traditionnel. Lorsque MongoDB utilise le verrouillage et le contrôle de la concurrence, les clients ne peuvent pas modifier les mêmes données en même temps, et lorsque MongoDB écrit dans un document, il prend une action complète ou partielle. Les clients peuvent être assurés qu'ils verront toujours des données cohérentes. Il est vrai que NoSQL ne fournit pas de garanties d'intégrité des données comme le SGBDR traditionnel, mais il offre une flexibilité et des performances importantes. De plus, NoSQL permet une mise à l'échelle simple car les données peuvent être ajoutées ou supprimées sans affecter la cohérence de la base de données dans son ensemble.

Qu'est-ce que la cohérence de lecture dans Nosql ?

La cohérence de lecture est un concept de base de données qui garantit que toutes les lectures effectuées dans une transaction renverront des données cohérentes les unes avec les autres. Cela signifie que si plusieurs lectures sont effectuées à partir de différentes parties de la base de données, elles renverront toutes les mêmes données.

Un instantané de la base de données est présenté à une requête à un moment précis à l'aide du multi-versioning. La requête affiche les modifications apportées par les transactions qui se sont produites avant la période spécifiée, ainsi que les modifications apportées par les transactions ultérieures ou non validées. L'objectif d'une lecture cohérente est de maintenir ce niveau de cohérence dans le temps. Lorsque vous utilisez une lecture cohérente, vous devez vous assurer que tous les nœuds Cassandra qui liront et écriront les données sont tous configurés pour le faire. Différents espaces de clés à l'Edge peuvent se voir attribuer un niveau de cohérence différent. Les lectures cohérentes dans Cassandra peuvent être utilisées pour améliorer les performances, car elles éliminent le besoin de lire des données à partir de plusieurs sources. Il est également possible de réduire les incohérences de données.

Qu'est-ce que la cohérence de lecture ?

La cohérence est un élément clé de la cohérence de lecture au niveau des transactions. Toutes les transactions au sein d'une transaction ont les mêmes données pour un instant donné, sauf que les modifications apportées aux données causées par une transaction sérialisable n'apparaissent pas dans les données pour un instant donné.

Nosql fournit-il de la cohérence ?

De ce fait, les bases de données NoSQL ont un haut niveau de cohérence, ce qui les rend plus difficiles à maintenir. Par conséquent, plutôt que de fournir une cohérence forte, ils fournissent un chemin vers la cohérence dans le temps. Cela signifie qu'un magasin de données qui garantit la sécurité de base peut parfois ne pas renvoyer le WYRITE le plus récent.

Nosql est-il meilleur pour la lecture lourde ?

La capacité à prendre en charge les systèmes lourds en lecture et en écriture dans les bases de données NoSQL est flexible. L'utilisation de techniques de hachage et de hachage cohérentes est extrêmement importante pour déterminer quels fragments/serveurs achemineront les requêtes d'application à travers la grande quantité de données qu'ils peuvent recevoir.

Pourquoi Nosql n'est-il pas cohérent ?

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL ne sont pas cohérentes. L'une des raisons est que les bases de données NoSQL sont souvent distribuées, ce qui signifie qu'elles sont réparties sur plusieurs serveurs. Cela peut entraîner le stockage des données à différents endroits, ce qui peut rendre difficile le suivi. Une autre raison est que les bases de données NoSQL sont souvent conçues pour être évolutives, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer de grandes quantités de données. Cela peut rendre difficile le suivi de toutes les données stockées.

La tâche de réparer une implémentation de magasin de données de document est beaucoup plus difficile que de réparer un modèle relationnel. La refactorisation des données d'un magasin en vol, en plus d'être beaucoup plus difficile que les transformations de SGBDR, est un défi commun. Si les développeurs et les architectes ne comprennent pas ou craignent de perdre leur emploi s'ils ne se comportent pas correctement, ils ne pourront pas participer. Ils diviseront les transactions atomiques en éléments procéduraux logiques plutôt que de reconnaître que la réplication et la latence sont réelles, ou pire, qu'ils entraînent des systèmes tiers dans des activités transactionnelles. Finalement, l'ensemble du système sera externalisé et quelqu'un d'autre prendra en charge les fonctions du département.

Qu'est-ce que la cohérence dans Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend de la base de données NoSQL spécifique en question. Cependant, en général, la cohérence dans une base de données NoSQL fait référence à la garantie que les données sont correctes et à jour sur tous les nœuds du système. Cela signifie généralement que les lectures et les écritures sont toujours cohérentes les unes avec les autres, mais les détails spécifiques peuvent varier en fonction de la base de données.

Un ensemble de valeurs sur lesquelles tous les points de données d'un système de base de données doivent être alignés est appelé cohérence. C08846024, qui est lu par C08846024, renvoie une erreur car la valeur entrée était un Alpha 8 Numérique, ce qui est essentiellement une forme de données incohérentes. Le format des données, et non la cohérence de la base de données, détermine la manière dont elles sont affichées. Créez des règles/valeurs qui empêchent les données incohérentes d'entrer dans les bases de données primaires et les répliques afin que ses opérations se déroulent sans heurts. Toutes les données qui entrent dans la base de données doivent être cohérentes pour être vues. Une forte cohérence de la base de données est importante car elle garantit que tout client qui tente d'accéder aux données verra toujours les données mises à jour les plus récentes qui adhèrent aux règles de la base de données. Un niveau cohérent est défini comme une valeur préconditionnée qui établit le nombre de répliques ou de nœuds qui doivent répondre avant de pouvoir être considérée comme une transaction valide.

L'une des caractéristiques d'ACID est la séparation des données d'un réseau de base de données spécifique, qui sépare une donnée de toutes les autres données. La cohérence du processus de mise à jour aboutira finalement à ce que tous les nœuds où les données sont stockées soient cohérents avec les données qui ont subi une mise à jour. Une table dans une base de données peut éviter que vos données ne soient encombrées. Bien que la géodistribution active-active de Redis Enterprise assure la cohérence, elle manque de cohérence dans Redis open source.

L'incohérence des bases de données Nosql

Étant donné que les systèmes NoSQL ne prennent généralement pas en charge les transactions, ce n'est pas aussi fiable que d'avoir une base de données cohérente. En fait, les bases de données NoSQL compromettent fréquemment la cohérence éventuelle afin d'obtenir les meilleurs résultats en termes de performances et d'échelle. Par conséquent, il est supposé que toutes les mises à jour seront répliquées sur toutes les répliques dans un proche avenir, bien qu'il n'y ait aucune garantie que cela se produira aussi rapidement qu'il le devrait. De plus, si une entrée de données ne respecte pas les valeurs préconditionnées, cela entraînera un conflit.

Cohérence éventuelle Mongodb

Si les données sont actuellement incohérentes mais changeront avec le temps, cela indique qu'elles sont toujours cohérentes. Cela se produit lorsque vous utilisez l'une des readPreferences pouvant lire des sources secondaires.

Le protocole de réplication de données MongoDB est toujours asynchrone, qu'il soit primaire ou secondaire. Un problème d'écriture par défaut pour MongoDB est w1: (écriture réussie sur le primaire), et la journalisation est désactivée à j:false. Étant donné que la réplication asynchrone provoque une incohérence dans les partitions en perdant le primaire ou en s'isolant du côté minoritaire, il est courant qu'une partition perde le primaire ou s'isole du côté minoritaire. Le réglage des valeurs w et j nous permet d'atteindre différents niveaux de latence pendant les garanties de non-partition et d'incohérence pendant PARTITION. Lorsqu'une écriture est *w:1, j:false* - les écritures sont plus rapides lorsqu'il n'y a pas de partition car les écritures n'attendent pas la fin de la réplication. Ce qui suit est un exemple de la façon dont la lecture/non-lecture des secondaires affecte les niveaux de cohérence dans toutes les autres combinaisons w. MongoDB fournit les niveaux de cohérence suivants : Lorsqu'il n'y a pas de partition, ou lorsque tous les nœuds sont présents, MongoDB est une méthode fiable pour écrire lorsqu'il n'y a pas de partition, et il a une faible latence.

Il y a une partition dans l'application et le primaire actif est perdu, ce qui entraîne un message d'erreur (erroed writeTimeout). Étant donné que MongoDB offre une disponibilité optimale, nous perdrons toujours une partie du cluster - au moins une partie - s'il est partitionné. En raison de *w:majority, *j:true* et *read from primary only, MongoDB peut être classé comme CP dans CAP et CP/EC dans le théorème PACELC.

Quelle est la différence entre éventuelle et cohérente ?

Quelle est la différence entre "temps" et "pourcentage" de réussite ?
Un système distribué peut atteindre une cohérence éventuelle en s'assurant que tous les nœuds du système sont capables d'afficher la même valeur pour un élément de données. Une valeur cohérente dans l'élément de données indique que sa valeur est restée constante à tout moment depuis sa dernière mise à jour.