Qu'est-ce que la cohérence causale dans Nosql

Les bases de données NoSQL sont devenues de plus en plus populaires ces dernières années alors que les organisations recherchent des alternatives aux bases de données relationnelles traditionnelles. L'un des principaux avantages des bases de données NoSQL est qu'elles peuvent offrir un degré élevé de flexibilité en termes de stockage et d'accès aux données. Cependant, cette flexibilité a un coût, et l'un des compromis est que la cohérence causale n'est souvent pas garantie. La cohérence causale est un modèle de cohérence forte qui est souvent utilisé dans les systèmes distribués. Dans un système causalement cohérent, toutes les écritures causalement liées doivent être vues dans le même ordre par tous les clients. Cela signifie que si deux clients effectuent des opérations d'écriture qui sont liées de manière causale, ces écritures doivent être vues dans le même ordre par tous les autres clients. Le compromis de cette flexibilité est que la cohérence causale n'est souvent pas garantie dans les bases de données NoSQL. Cela signifie que si deux clients effectuent des opérations d'écriture qui sont causalement liées, il n'y a aucune garantie que ces écritures seront vues dans le même ordre par tous les autres clients. Cela peut entraîner des incohérences dans les données stockées dans la base de données. Un certain nombre de facteurs peuvent contribuer aux incohérences causales dans une base de données NoSQL. L'une est l'utilisation de la cohérence éventuelle, qui est un modèle de cohérence souvent utilisé dans les bases de données NoSQL. Dans un système cohérent à terme, les écritures peuvent ne pas être immédiatement visibles pour tous les clients, mais elles seront éventuellement propagées à toutes les répliques. Cela signifie qu'il existe une fenêtre de temps pendant laquelle les écritures peuvent être vues dans le désordre par différents clients. Un autre facteur qui peut contribuer aux incohérences causales est l'utilisation de la résolution des conflits du dernier auteur qui gagne. Dans un système où le dernier écrivain gagne, lorsque deux clients effectuent des opérations d'écriture qui entrent en conflit, l'écriture du client qui a effectué l'opération en dernier sera prioritaire. Cela peut entraîner des incohérences si l'ordre dans lequel les écritures sont effectuées n'est pas le même sur tous les clients. La résolution des conflits selon le dernier auteur gagnant est souvent utilisée dans les systèmes cohérents à terme, car elle peut aider à garantir que l'écriture la plus récente sera celle qui sera visible pour tous les clients. Cependant, cela peut également entraîner des incohérences si l'ordre dans lequel les écritures sont effectuées n'est pas le même sur tous les clients. En général, le compromis pour la flexibilité des bases de données NoSQL est qu'elles ne garantissent pas la cohérence causale. Cela signifie qu'il existe un risque d'incohérences dans les données stockées

Dans cet article, je vais démontrer comment les garanties de cohérence causale de MongoDB peuvent être brisées en temps réel. La majorité est également utilisée pour résoudre ce problème, la première tentative étant d'utiliser des lectures et des écritures majoritaires. Ensuite, nous examinerons les intervalles d'horloge logiques et les sessions chaotiques dans Mongo. J'utiliserai le pilote Mongo C # pour le codage dans ce cas, mais cela dépend entièrement de moi. La majorité des membres du jeu de réplicas ont accusé réception des données renvoyées par une requête dans une lecture majoritaire. L'idée d'utiliser une écriture majoritaire suivie d'une lecture majoritaire peut sembler être une solution attrayante à notre problème Write Your Write. Lorsque l'écriture majoritaire est comprise, chaque serveur secondaire conserve un instantané en mémoire de l'écriture majoritaire la plus récente.

Chaque objet se voit attribuer un horodatage en plusieurs parties dans le modèle de cohérence causale , qui est implémenté en l'utilisant. Ces horodatages sont stockés dans un vecteur qui contient le numéro de version de l'objet à chaque réplique.

Il y a une définition. La cohérence garantit que tous les processus observent les opérations commutatives dans le même ordre en capturant toutes les relations causales potentielles entre les opérations. En d'autres termes, tous les processus du système ont une compréhension commune de la manière d'effectuer les opérations causales.

Voici les étapes vers la cohérence séquentielle : a) ordre cohérent des écritures séquentielles ; b) ordre cohérent des écritures séquentielles ; et c) ordre cohérent des écritures séquentielles. Lors de l'écriture en cohérence causale, il est nécessaire de conserver les lectures liées causalement dans le même ordre.

Qu'est-ce que la cohérence dans Nosql ?

Par conséquent, les bases de données NoSQL nécessitent une quantité importante de cohérence afin de maintenir une haute disponibilité. Ils n'atteignent pas une cohérence forte; elles conduisent plutôt à une cohérence à long terme. L'échec du renvoi du résultat de l'écriture la plus récente peut se produire à l'occasion, car les magasins de données qui garantissent la fonctionnalité de base peuvent ne pas être en mesure de le faire.

L'implémentation d'un magasin de données documentaires sera beaucoup plus difficile à modifier que l'implémentation d'un modèle relationnel. De plus, la complexité de la refactorisation des données dans un magasin en vol est nettement supérieure à celle des simples transformations ETL du SGBDR. Les développeurs et les architectes qui ignorent ou ne comprennent pas ou craignent de perdre leur emploi s'ils commettent une erreur rateront cette opportunité. Ils décomposeront les transactions atomiques en éléments logiques plutôt que de se rappeler que la réplication et la latence sont des processus et, pire, d'entraîner des systèmes tiers dans le processus. Il sera éventuellement externalisé et quelqu'un d'autre continuera à diriger le département.

Les incohérences dans les bases de données sont causées par divers facteurs, notamment des données incorrectes ou incomplètes, des contraintes manquantes, des déclencheurs non valides ou des cascades mal configurées. En raison de tous ces problèmes, des données incorrectes peuvent être stockées dans la base de données. Par conséquent, il peut y avoir des conséquences importantes sur l'exactitude et l'efficacité des analyses et de la prise de décision. Un schéma de base de données complet et cohérent est l'étape la plus importante pour garantir l'exactitude et la cohérence des données. De plus, un schéma bien défini garantira que les données sont correctement saisies dans une base de données et que les règles régissant les données sont correctement interprétées. Cela permet aux analyses de refléter avec précision les données de la base de données en évitant les incohérences.

Les bases de données Nosql ne sont pas bien adaptées aux transactions bancaires et aux guichets automatiques

La fiabilité de la base de données n'est pas aussi fluide avec nosql qu'avec SQL car la plupart d'entre elles utilisent le modèle de cohérence le plus récent. Par conséquent, ils ne sont pas bien adaptés aux transactions telles que les retraits bancaires et aux guichets automatiques, car les données peuvent parfois ne pas toujours être cohérentes.

Qu'est-ce que la cohérence simultanée et causale ?

La cohérence simultanée et causale est un type de cohérence qui existe lorsque deux ou plusieurs événements se produisent en même temps et sont liés les uns aux autres. Ce type de cohérence est important dans de nombreux domaines, tels que la physique et l'ingénierie, où il est nécessaire de s'assurer que les événements se produisent de manière cohérente.

Un système distribué est composé de nombreux nœuds informatiques où les données sont partagées et répliquées. La cohérence est une propriété de système distribué qui garantit que les nœuds et les réplicas ont la même vue des données en même temps. Il s'agit d'une méthode expérimentale pour maintenir l'ordre dans les opérations qui sont causalement liées en utilisant une forme faible de cohérence. La principale distinction entre la cohérence causale et la cohérence séquentielle est que la cohérence causale ne nécessite pas un ordre de grandeur total. Un sens intuitif de la cohérence implique que les lectures ne sont fraîches que lorsque les écritures sont causalement dépendantes. Un exemple de système distribué est fourni ci-dessous, composé de quatre processus : P1, P2, P3 et P4.

C'est une propriété qui peut être calculée en prenant le nombre de processus qui s'accordent sur l'ordre des opérations qui effectuent la tâche d'établir la causalité. Tout processus qui satisfait aux exigences suivantes est dit cohérent : pour deux processus P et Q, si P cause Q et Q cause R, alors P cause R dans tout autre processus. C'est une mesure du nombre de processus qui s'accordent sur l'ordre dans lequel toutes les opérations causalement liées sont exécutées. Un processus est cohérent s'il satisfait aux exigences suivantes : P provoque Q et Q provoque R, puis P provoque R. L'exigence de cohérence est l'une des exigences. Des processus cohérents sont plus susceptibles de produire des conclusions correctes lorsqu'ils sont utilisés de manière cohérente. La cohérence d'un processus peut être mesurée de différentes manières. Une façon de voir les choses est de considérer combien de processus se sont mis d'accord sur l'ordre dans lequel les opérations causales se produisent. En conséquence, il existe un indice de cohérence . L'indice de cohérence est une mesure de la cohérence avec laquelle un processus est maintenu. Pour être cohérent, un processus doit satisfaire aux exigences suivantes : pour deux processus quelconques, P entraîne Q et Q entraîne R, donc P entraîne R ainsi que Q et Q. L'indice de cohérence d'un processus est une mesure de sa stabilité. Si un processus satisfait à ces exigences, on dit qu'il est cohérent avec ce qui suit : si P provoque Q et Q provoque R, P provoque R pour deux processus quelconques P et Q. Si un processus ne répond pas à l'exigence de cohérence, il est considéré inconsistant. Un processus incohérent est plus susceptible d'aboutir à une conclusion incorrecte. L'indice de cohérence peut être utilisé pour évaluer la cohérence d'un processus. C'est une méthode pour mesurer la cohérence d'un processus et identifier les processus qui produisent des conclusions causales plus précises.

Cohérence causale vs cohérence éventuelle

Il existe deux principaux types de cohérence dans les systèmes distribués : la cohérence causale et la cohérence éventuelle. La cohérence causale garantit que si deux événements sont liés, ils seront vus dans le même ordre par tous les processus. La cohérence éventuelle garantit que, avec suffisamment de temps, tous les processus verront le même état final du système, même s'ils ne voient pas les mêmes états intermédiaires.

Cohérence causale dans le système distribué

Un critère de cohérence de cohérence peut être utilisé pour déterminer la causalité [1] dans les bases de données distribuées. Si une opération est causalement liée, chaque nœud d'un système distribué affiche les mêmes données dans le même ordre dans lequel elles sont lues et écrites.

D'autres modèles de cohérence, tels que l'éventuel et le causal, sont également bien connus. Dans les systèmes distribués, ils sont plus courants que dans les bases de données traditionnelles. Un modèle cohérent est une façon élégante de dire qu'un système et ses utilisateurs ont un accord cohérent. Lorsqu'une interaction se produit, ces fonctionnalités décrivent le comportement du système. Si notre système prétend être sérialisable, il doit apparaître comme un emplacement global unique avec toutes les opérations apparaissant à tous les processus dans leur ordre global, quel que soit leur emplacement. Il est permis d'entrelacer les opérations comme le système l'entend. Bien que l'ordre réel du processus ne soit pas garanti (selon la définition), il est assuré lorsqu'un ordre d'opération est conservé.

Il est possible que certaines opérations semblent même avoir eu lieu il y a des années. Le fait que les opérations (écriture/écriture) soient causalement liées signifie que l'ordre dans lequel elles sont distribuées doit être uniforme pour tous les processus. Il n'y a aucune garantie de commande car les deux processus écrivent des valeurs différentes à x, comme indiqué dans l'image ci-dessous. Lorsque nous arrêtons d'écrire de nouvelles écritures, le système finira par converger vers un état plus cohérent. La garantie de cohérence éventuelle stipule qu'aucune mise à jour (écriture) ne sera effectuée sur le système et que tous les clients pourront voir exactement comment cela fonctionne. Si vous écrivez des caractères monotones sur un compte de 100 $, vous serez facturé 165 $. Lorsqu'un client met à jour un élément dans la lecture de vos écritures (RYW), la valeur de cet élément est renvoyée une fois la mise à jour terminée. La PRAM est un type de mémoire de pipeline qui permet aux processus d'examiner toutes les opérations d'un seul processus de la même manière.

Cohérence éventuelle de Mongodb

Cela signifie que les données que vous lisez peuvent ne pas être cohérentes pour le moment, mais elles le seront éventuellement. Ceci est obtenu en utilisant l'une des readPreferences qui peut lire à partir d'un secondaire.

Dans MongoDB, les données primaires sont toujours répliquées de manière asynchrone, tandis que les données secondaires sont répliquées simultanément. Par défaut, MongoDB est w1 : (écrit avec succès dans le primaire) et j : false pour la journalisation. En raison de la réplication asynchrone , lorsqu'une partition est partitionnée du côté minoritaire ou perd son principal, il y a généralement une perte de cohérence. Pendant la partition, nous pouvons ajuster les valeurs w et j pour obtenir différents niveaux de latence et des garanties cohérentes à tous les niveaux. Lorsqu'il n'y a pas de partition, la vitesse d'écriture diminue et lorsqu'il y a une écriture, l'écriture n'attend pas la réplication. Si vous utilisez une combinaison de w & j, la lecture/non lecture des secondaires peut avoir un impact significatif sur les niveaux de cohérence. MongoDB a quatre niveaux de cohérence différents.

Le meilleur moment pour écrire est lorsqu'il n'y a pas de partition et que tous les nœuds sont actifs ; MongoDB est cohérent et a une faible latence. Lorsque le primaire actif a été perdu et que la partition a été remplie, c'est le type d'écriture le plus courant qui échoue (errorly writeTimeout). Nous avons la meilleure disponibilité dans MongoDB car, quelle que soit la façon dont nous partitionnons le cluster, nous en perdrons toujours une partie - au moins un pourcentage. Dans CAP et CP/EC du théorème PACELC, w:majority, j:true et READ from primary only peuvent être utilisés pour catégoriser MongoDB comme CP.

Comment Mongodb maintient-il la cohérence ?

Plusieurs clients peuvent lire et écrire les mêmes données MongoDB en même temps. MongoDB utilise le verrouillage et la gestion de la concurrence pour empêcher ses clients de modifier les mêmes données en même temps. Lorsque nous écrivons dans un seul document, soit nous l'écrivons complètement, soit nous ne l'écrivons pas du tout, et le client voit toujours des résultats cohérents.

Qu'est-ce que la cohérence éventuelle dans Nosql ?

Le concept de cohérence éventuelle dans la modélisation des données consiste à garantir que les modifications apportées aux bases de données NoSQL réparties sur plusieurs nœuds sont reflétées dans chacun d'eux. Par conséquent, la même requête de base de données renverra les mêmes résultats au fil du temps.