Pourquoi la cohérence éventuelle est essentielle pour les magasins de données

La cohérence éventuelle est une propriété des magasins de données dans laquelle les données qui ont été écrites dans le magasin peuvent ne pas être immédiatement disponibles pour la lecture. Le magasin peut éventuellement rendre les données disponibles pour la lecture, mais cela n'est pas garanti. Les systèmes de stockage de données qui présentent une cohérence éventuelle peuvent le faire pour diverses raisons, notamment la nécessité d'améliorer les performances ou d'assurer la disponibilité face aux partitions du réseau.

Il est beaucoup plus difficile de mettre en place une implémentation de magasin de données de documents que de mettre en place un modèle relationnel. De plus, les données des magasins en cours sont beaucoup plus difficiles à convertir que les données RDBMS. Cette opportunité manque aux développeurs et architectes qui craignent ou ignorent les conséquences de leurs erreurs. Ils décomposeront ce que devraient être les transactions atomiques en éléments logiques en oubliant que la réplication et la latence sont des choses, tout en y entraînant des systèmes tiers. À un moment donné, tout le système sera externalisé et quelqu'un d'autre prendra le relais lorsque le département sera finalement dissous.

Par conséquent, les bases de données NoSQL prennent souvent en charge une cohérence graduelle plutôt qu'une cohérence constante. Il n'y a aucune exigence pour une forte cohérence des données car ils ne prennent pas en charge les transactions de base de données. Il est toujours possible d'obtenir une cohérence finale en s'assurant que toutes les mises à jour sont livrées à toutes les répliques en même temps.

Le fait que la cohérence éventuelle fasse référence au processus de réplication entre les nœuds principal et secondaire, et le fait que votre application ne soit pas toujours à jour avec la lecture des données, font des lectures primaires la voie à suivre.

Lorsque les bases de données NoSQL utilisent le modèle de cohérence à terme, elles n'offrent pas le même niveau de cohérence des données que les bases de données SQL. Si les données ne sont pas cohérentes, cela les rend inadaptées aux transactions telles que les transactions bancaires et les transactions ATM, qui nécessitent une intégrité immédiate.

Que signifie la cohérence éventuelle dans Nosql ?

La cohérence éventuelle est une garantie que, si aucune nouvelle mise à jour n'est effectuée sur une donnée, tous les accès à ces données renverront finalement la dernière valeur mise à jour. Cela contraste avec la cohérence forte , qui exige que chaque lecture reçoive l'écriture la plus récente.

Le concept de comportement finalement cohérent a gagné du terrain à la fin des années 1970. Amazon a publié DynamoDB il y a dix ans, ce qui a déclenché la popularité du terme. La base de données NoSQL a été développée pour alimenter les médias sociaux et les services de streaming. les données non structurées, telles que les images, les vidéos et les fichiers audio, peuvent être gérées facilement. En utilisant le modèle Volt Active Data, il est possible de s'assurer que les données sont répliquées sur plusieurs bases de données en temps réel. Les plates-formes de données sont immédiatement cohérentes et empêchent les écritures et lectures incohérentes. En conséquence, ils sont extrêmement capables de répondre aux exigences de latence de la 5G en gérant rapidement ce processus.

La cohérence peut être une caractéristique précieuse d'un système distribué. Il garantit que les valeurs sont stockées et accessibles par plusieurs nœuds de manière cohérente, que ces nœuds soient mis à jour en même temps. Il est essentiel que les systèmes, tels que le système de noms de domaine, puissent conserver une vue cohérente des données.
La cohérence qui accompagne l'achèvement d'un projet peut parfois être difficile à atteindre. Il peut être difficile de s'assurer que tous les nœuds reçoivent les mêmes mises à jour en raison de la variété des méthodes disponibles. La valeur de la cohérence est indéniable et les systèmes qui l'utilisent peuvent être plus fiables à long terme.

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

Cassandra réalise toutes ces fonctionnalités avec un système de stockage cohérent qui peut répondre aux exigences de performance, de fiabilité, d'évolutivité et de disponibilité en production. Enfin, cohérent signifie que toutes les mises à jour sont finalement partagées avec toutes les répliques.

La cohérence est quelque chose que Cassandra peut réaliser grâce à sa cohérence réglable. Le résultat R=w <=N doit être cohérent si N est le nombre de nœuds. Afin d'assurer la cohérence, chaque colonne et champ de chaque colonne sont sauvegardés par Cassandra. Il y a un mécanisme derrière cet état qui lui permet d'être cohérent. R + W est un solide si N est toujours solide. Le client doit sélectionner le niveau de cohérence approprié (zéro, quelconque, un, quoram ou aucun). La cohérence ne se produira pas immédiatement car les écritures sont mises en mémoire tampon sur le nœud auquel vous les envoyez malgré le facteur de réplication de 1:1.

Cassandra utilise un hachage cohérent, ce qui signifie que lorsqu'un ensemble de clés est haché à l'aide du même algorithme et des mêmes paramètres de fonction de hachage, la fonction de hachage produit toujours le même résultat.
Ceci est essentiel car cela vous permet de conserver une clé dans plusieurs compartiments sans vous soucier qu'elle n'entre en collision avec quoi que ce soit.
Par conséquent, le hachage cohérent est considéré comme plus efficace car il permet à Cassandra de stocker plus de données dans le même espace.
Vous devez vous assurer que vos nombres d'écritures et de lectures sont cohérents si vous souhaitez obtenir une cohérence forte. La cohérence de Cassandra repose sur l'hypothèse que toutes les lectures client sont toujours mises à jour en récupérant automatiquement les données écrites les plus récentes. Un hachage cohérent est utilisé pour garantir que la fonction de hachage produit toujours le même résultat pour deux clés différentes si elles sont hachées ensemble à l'aide du même algorithme et des mêmes paramètres de fonction de hachage. Il est essentiel de conserver une clé dans plusieurs compartiments car les collisions ne sont pas un problème. Cassandra a un taux de performance plus élevé car elle peut conserver plus de données dans le même espace avec un hachage cohérent.

Quel est le niveau de cohérence par défaut dans Cassandra ?

Appelez simplement QUBEDBUILDER pour utiliser le pilote Java. Définissez theConsistencyLevel pour vous assurer que le niveau de cohérence de chaque insertion est défini dans insertInto. Lors de l'écriture et de la lecture, un niveau de cohérence de un est attribué à toutes les opérations.

Comment assurer la cohérence des données avec Cassandra

La raison principale en est que les clés ne sont pas stockées dans des compartiments tant qu'elles ne sont pas hachées. Cassandra stocke également la clé et le pointeur vers le bucket dans la même ligne du tableau. Cassandra compare la ligne pour la clé et le pointeur pour une valeur au-dessus d'une valeur de clé pour déterminer quelle ligne correspond à quelle clé. Si les deux sont vrais, Cassandra prendra la valeur du seau au pointeur. La valeur d'une clé est toujours stockée dans la même ligne quel que soit le nombre de fois qu'elle est demandée, tant qu'elle est stockée dans la même ligne. Lorsqu'une lecture est répétée plusieurs fois, les données restent constantes. Si vous souhaitez modifier le niveau de cohérence de votre session en cours, utilisez simplement la commande CONSISTENCY du shell Cassandra (CQLSH). Si vous voulez voir jusqu'où vous êtes à votre niveau de cohérence, vous pouvez utiliser CONSISTENCY ; de la coquille. [e-mail protégé] | Cohérence : cohérence Le niveau de cohérence actuel est un.

Qu'est-ce que la cohérence des mises à jour dans Nosql

La cohérence des mises à jour dans NoSQL est le processus de mise à jour des données sur plusieurs nœuds dans une base de données NoSQL . Ce processus garantit que tous les nœuds de la base de données ont les mêmes données et que les données sont cohérentes sur tous les nœuds.

Qu'est-ce que la cohérence des mises à jour dans Nosql ?

La cohérence des copies des mêmes données dans le même système de base de données répliqué [1], par opposition à la façon dont les données changent, est simplement une question de choix. Cela se produit lorsque les lectures sur un objet de données donné sont incohérentes avec la mise à jour précédente.

Qu'est-ce que la cohérence des mises à jour dans la base de données ?

Le concept de cohérence dans les systèmes de base de données implique l'exigence que toute transaction de base de données donnée autorise uniquement la modification des données affectées de la manière autorisée. Les données écrites dans la base de données doivent respecter toutes les règles définies, telles que les contraintes, les cascades, les déclencheurs et toute combinaison de ceux-ci.

Cohérence éventuelle Mongodb

La cohérence éventuelle est un terme technique qui signifie que les données que vous lisez ne sont pas toujours cohérentes ; il s'améliorera cependant avec le temps. La seule façon de le faire est de lire à partir de sources secondaires en utilisant l'une des readPreferences qui peut lire à partir de sources secondaires.

Dans un premier temps, je vais passer en revue quelques exemples réels de code MongoDB qui violent la garantie de cohérence causale . La méthode de lecture et d'écriture majoritaire sera utilisée dans la première tentative pour résoudre ce problème. En conséquence, nous examinerons les horloges logiques et les sessions corrélées dans Mongo. Nous utiliserons le pilote Mongo C # pour cette application, mais j'aimerais le laisser seul. La majorité des membres du jeu de réplicas doivent signer une lecture majoritaire si les données d'une requête ont été reconnues. Lorsque nous utilisons une lecture majoritaire suivie d'une écriture majoritaire, il peut sembler que nous pouvons résoudre notre problème "Lire votre écriture". Un serveur secondaire conserve un instantané en mémoire de l'écriture majoritaire la plus récente.

Paramètre Readconcern de Mongodb

Un client doit déterminer la quantité de données qu'il doit être autorisé à lire pour que readConcern soit satisfait avant de pouvoir commencer à satisfaire readConcern. Dans MongoDB, il est préférable que readConcern soit défini sur maxRead.

Cohérence éventuelle vs cohérence forte

Il fournit des données à jour avec une latence plus faible que les autres technologies, mais il nécessite également un degré élevé de persistance. Étant donné que la base de données peut ne pas avoir de données mises à jour sur tous les nœuds, la cohérence éventuelle peut fournir une faible latence mais peut ne pas toujours répondre aux demandes de lecture avec des données obsolètes.

La cohérence en général fait référence à la capacité d'une base de données à traiter les transactions tout en préservant l'intégrité des données. Les systèmes de base de données conformes aux réglementations ACID sont généralement lents, difficiles à mettre à l'échelle et d'un coût prohibitif à entretenir et à exploiter. Certains systèmes RDBMS atténuent les garanties ACID. Les garanties de base d'une base de données NoSQL sont connues sous le nom d'algorithmes NoSQL. En conséquence, la base peut être utilisée pour augmenter la disponibilité tout en permettant l'assouplissement des normes rigides. Par conséquent, les bases de données NoSQL nécessitent une quantité importante de cohérence afin d'être plus stables. Lorsque la cohérence finale de DynamoDB est déterminée par une topologie en anneau, elle devient Cassandra.

Pour gérer des résultats cohérents, une topologie maître-esclave est utilisée dans Redis. ScyllaDB est une société de bases de données Big Data en temps réel basée aux Pays-Bas. De plus, il peut être utilisé pour spécifier un niveau de cohérence pour chaque opération (lecture ou écriture). Étant donné que les données peuvent avoir changé sur un nœud coordinateur mais ne sont pas encore enregistrées et stockées sur tous les réplicas requis, les clusters ScyllaDB fournissent des résultats cohérents.

L'un des aspects les plus importants de la cohérence du système informatique est sa cohérence. Les données peuvent être traitées de cette manière, quelle que soit la manière dont elles sont stockées, car cela garantit la cohérence. Par conséquent, les institutions financières, par exemple, adoptent fréquemment des systèmes qui seront cohérents dans le temps. La plupart des transactions seront effectuées le plus rapidement possible grâce à ce processus. Une transaction peut prendre jusqu'à 24 heures pour être traitée, bien que cela ne soit pas garanti. Ce phénomène est causé par un modèle général de systèmes cohérents qui finiront par exister.

Cohérence des données : comment choisir le bon type pour vos besoins

En ce qui concerne les données, il en existe deux types : fort et faible.
Étant donné que toutes les données d'un nœud sont cohérentes, quel que soit leur emplacement, elles sont toujours identiques. Cette méthode est la méthode la plus fiable de cohérence des données, mais elle peut être difficile à mettre en œuvre.
Le manque de cohérence indique qu'il n'y a aucune garantie que tous les nœuds aient les mêmes données en même temps. Cette cohérence est plus sujette à la corruption, mais elle peut aussi parfois être plus efficace.

Cohérence éventuelle Cassandra

La cohérence éventuelle est un modèle de cohérence utilisé dans les systèmes distribués. Dans un système cohérent à terme, les opérations peuvent prendre un certain temps pour se propager et devenir visibles à tous les nœuds. Une opération d'écriture est considérée comme réussie lorsqu'elle est durable au nœud où elle a été émise. Une opération de lecture est considérée comme réussie lorsqu'elle renvoie l'opération d'écriture la plus récente. La cohérence à terme est souvent utilisée dans les systèmes répartis sur plusieurs centres de données. Dans ces systèmes, il n'est pas pratique de maintenir une forte cohérence en raison de la latence accrue et du potentiel d'échecs. La cohérence éventuelle permet au système de continuer à fonctionner même en cas de panne. Cassandra est une base de données distribuée qui utilise la cohérence à terme. Cassandra est conçu pour gérer de grandes quantités de données avec une haute disponibilité. Cassandra est utilisée par certaines des plus grandes entreprises du monde, notamment Facebook, Netflix et Instagram.

Il s'agit d'une base de données NoSQL open source avec une architecture hautement disponible et évolutive. La réplication des données entre les clusters est nécessaire pour obtenir une haute disponibilité dans Cassandra. Deux stratégies de réplication sont disponibles : SimpleStrategy et NetworkTopology. La cohérence de la manière dont chaque ligne de données est représentée par les réplicas reflète leur degré d'actualité et de synchronisation. Le niveau de cohérence indique combien de nœuds de réplica doivent répondre aux données cohérentes les plus récentes avant que le coordinateur puisse renvoyer avec succès les données au client. Selon le niveau de cohérence spécifié par le client, nous pouvons soit définir le niveau de cohérence pour chaque requête d'écriture, soit le niveau de cohérence pour chaque requête globale. Lors de l'écriture, gardez à l'esprit le niveau de cohérence (CL).

Dans la version 5.1, un seul nœud de réplique renvoie des données, alors que dans la version 5.2, 51 % des nœuds de réplique dans tous les centres de données renvoient des données. Nous avons commencé par définir un niveau de cohérence souhaité (CL) pour les écritures et lectures de Cassandra. Par conséquent, quel que soit le temps qui s'écoule entre l'écriture la plus récente et la suivante, vous lisez les données écrites les plus récentes dans le cluster. Afin d'assurer la cohérence, nous pouvons spécifier un niveau de cohérence de requête globale ou d'écriture . Voici plusieurs exemples de CL en lecture que vous pouvez voir dans le schéma ci-dessous.

Qu'est-ce que la cohérence éventuelle dans les microservices

En fait, la cohérence éventuelle est une méthode pour maintenir la cohérence et la disponibilité des données par une communication asynchrone, ainsi que pour garantir que les erreurs dans un processus spécifique sont résolues sans avoir à revenir à l'état précédent du processus.

Dans la plupart des cas, nous avons rencontré des problèmes d'incohérence des données dans un système logiciel. Il est basé sur une approche décentralisée et s'inspire de la nature. Avec le cloud computing, l'informatique élastique et le stockage de plus en plus populaires, et la technologie des conteneurs et l'orchestration de plus en plus populaires, un nombre important de nouvelles applications sont créées à l'aide du style architectural Microservices. Lorsque les transactions atomiques s'étendent sur plusieurs services, elles sont considérées comme une chaîne de transactions locales atomiques simples à chaque niveau de service. Lorsqu'une transaction échoue dans cette chaîne en raison d'une circonstance spécifique, elle déclenche essentiellement une opération d'annulation. Un appel ou une transaction de compensation peut également échouer. La cohérence et l'intégration des données sont deux des approches les plus courantes de la gestion des données, qui sont Kafka et CDC.

CDC convient aux grandes architectures distribuées car il n'est pas trop axé sur les performances. L'inflexibilité du CDC en ce qui concerne les changements de schémas est l'un des inconvénients les plus importants. Cela limite considérablement l'évolution du schéma de la base de données de service.