Pourquoi les bases de données NoSQL ne prennent souvent pas en charge les transactions - et comment vous pouvez y remédier

Les transactions sont un élément essentiel de tout système de base de données, offrant un moyen d'assurer l'intégrité et la cohérence des données face aux mises à jour simultanées. Cependant, toutes les bases de données ne prennent pas en charge les transactions. En particulier, les bases de données NoSQL ne fournissent souvent aucun moyen d'effectuer des transactions. Cela peut être un problème majeur pour les applications qui nécessitent un support transactionnel , car cela peut entraîner une corruption et une incohérence des données. Cependant, certaines solutions de contournement peuvent être utilisées pour fournir une prise en charge transactionnelle des bases de données NoSQL. Dans cet article, nous examinerons ce que sont les transactions, pourquoi les bases de données NoSQL ne les prennent souvent pas en charge et comment vous pouvez contourner cette limitation.

La sémantique transactionnelle des solutions NoSQL est plus légère que celle d'une base de données relationnelle, mais elle fournit toujours des opérations atomiques à un certain niveau. Si vous savez utiliser Node.js ou Ruby/Rack, vous pouvez rapidement créer une petite maquette sur Heroku.com. J'ai le regret de vous informer que je n'ai pas encore mis cela en œuvre de quelque manière que ce soit. Si une transaction doit être exécutée, elle doit pouvoir atteindre les propriétés ACID. La majorité des outils NoSQL réduisent les critères de cohérence des opérations afin d'atteindre la tolérance aux pannes et la disponibilité de la mise à l'échelle. C'est une bonne idée d'utiliser des bases de données SQL/ACID, telles que VoltDB, qui sont en mémoire, orientées colonnes et distribuées. Les « transactions optimistes » peuvent être utilisées pour accomplir cela, mais je pense que vous devez comprendre les garanties d'atomicité de l'implémentation de la base de données (par exemple, combien de mots dois-je écrire et lire à la suite) avant de continuer.

Selon certains forums de discussion, certaines transactions HBase sont en cours sur Internet, si c'est ce que vous recherchez. Il existe généralement deux types de bases de données NoSQL : les magasins de données clé/valeur et distribués, qui sont tous deux implémentés dans votre SGBDR préféré et peuvent être maintenus au top avec l'aide de votre administrateur de base de données et avec la flexibilité et les performances de NoSQL. Si une solution NoSQL inclut la comparaison et la correspondance, vous pouvez utiliser des transactions optimistes en plus.

Pour les bases de données NoSQL, cette période était particulièrement importante : les enjeux étaient plus importants et il était enfin temps de mettre en œuvre des transactions distribuées. Jusque-là, les transactions étaient généralement validées sur un serveur, puis répliquées sur le reste du cluster de la même manière qu'auparavant.

Pourquoi Nosql n'est pas bon pour les transactions ?

Les transactions ACID ne sont pas exécutées par les bases de données NoSQL. Dans les applications d'aujourd'hui, ces propriétés ne sont pas triviales à utiliser dans les transactions qui doivent être effectuées avec NoSQL. Les données structurées ne sont pas prises en charge par celui-ci et n'utilisent pas de langage de requête structuré.

L'utilisation de bases de données NoSQL dans le développement permet aux développeurs d'atteindre le même niveau de concurrence sans convertir les structures en mémoire en structures relationnelles. De plus, bien qu'ils offrent un niveau élevé de sécurité des données, il est essentiel que les organisations informatiques modernes le fassent. Le processus de partitionnement, qui sépare des bases de données extrêmement volumineuses en parties plus petites et plus faciles à gérer, ne peut pas être automatisé par chaque base de données. Lorsque vous utilisez des bases de données NoSQL, les données sont partitionnées sur plusieurs nœuds et peuvent donc être consultées plus efficacement, ce qui entraîne un accès sélectif à des ensembles de données plus volumineux avec plus de puissance de calcul. Les applications modernes, qui exigent un niveau élevé d'évolutivité, de fiabilité et de disponibilité des bases de données, exigent un niveau élevé de fiabilité et d'évolutivité des bases de données relationnelles. Les inconvénients de NoSQL peuvent être surmontés en utilisant une variété de stratégies pour les applications d'aujourd'hui.

Choisir la bonne base de données NoSQL pour vos besoins nécessite une variété de considérations. Cette liste comprend des facteurs tels que le type de données dont vous avez besoin, le niveau de fiabilité dont vous avez besoin et la quantité de vitesse et d'évolutivité dont vous avez besoin. MongoDB, Cassandra et Redis font partie des bases de données NoSQL les plus populaires. Chacune de ces bases de données a son propre ensemble de forces et de faiblesses, vous devez donc sélectionner la meilleure pour vous. Rien ne garantit que les bases de données NoSQL seront la meilleure option pour vos besoins. L'un des principaux inconvénients des bases de données NoSQL est qu'elles sont incapables de prendre en charge nativement les fonctionnalités de fiabilité trouvées dans les bases de données relationnelles. Parmi les caractéristiques de fiabilité, l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité sont toutes importantes. Si vous devez effectuer des transactions, MongoDB n'est pas la meilleure base de données pour vous. Il y a de moins en moins d'applications qui nécessitent des transactions, mais certaines nécessitent des transactions pour mettre à jour plusieurs documents/collections. Dans ce cas, MongoDB doit être évité car il est requis par l'équipe. Il est essentiel de prendre en compte un certain nombre de facteurs lors de la sélection d'une base de données NoSQL, notamment le type de données avec lesquelles vous travaillez, le niveau de fiabilité dont vous avez besoin, ainsi que les performances et l'évolutivité de votre base de données. MongoDB, Cassandra et Redis ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL disponibles aujourd'hui.

Pourquoi Mongodb n'est pas recommandé pour les données financières

Pourquoi MongoDB ne devrait-il pas être utilisé pour les données financières ?
En raison du manque de support transactionnel, MongoDB n'est pas recommandé pour une utilisation dans les données financières. Il est essentiel pour la fiabilité et la cohérence des données d'effectuer des transactions. Des transactions sont nécessaires pour assurer la cohérence ou la synchronisation avec la base de données, mais elles ne sont pas toujours effectuées.

Acide de transaction Nosql

Les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les transactions de la même manière que les bases de données relationnelles. Cela signifie que vous ne pouvez pas vous fier aux propriétés ACID des transactions lorsque vous utilisez une base de données NoSQL. Cependant, certaines bases de données NoSQL prennent en charge certaines fonctionnalités des transactions, telles que les opérations atomiques.

Différentes bases de données Nosql peuvent offrir différents niveaux de prise en charge des transactions.

Différentes bases de données Nosql peuvent offrir différents niveaux de prise en charge des transactions. Par exemple, certaines bases de données peuvent offrir une prise en charge complète des transactions , tandis que d'autres n'offrent qu'une prise en charge limitée. Cela peut être un facteur important à prendre en compte lors du choix d'une base de données Nosql.

Les données sont modélisées d'un point de vue orienté objet plutôt que stockées dans une base de données relationnelle afin que les développeurs comprennent mieux la distinction entre les bases de données orientées objet et relationnelles. Les bases de données orientées document (par exemple, MarkLogic, MongoDB et CouchDB) ont complètement éliminé cette inadéquation d'impédance. L'inconvénient des bases de données NoSQL est qu'elles n'offrent pas de telles capacités en termes d'agilité et d'évolutivité. Dans la pratique, l'importance des propriétés ACID est démontrée par la façon dont elles sont appliquées ou traitées par le marché. MarkLogic, une base de données NoSQL, est un exemple de base de données NoSQL, et nous verrons comment il facilite les transactions multi-instructions en Java. MarkLogic est une base de données NoSQL orientée document. Il est possible de sérialiser des objets dans un format indépendant du langage et auto-descriptif sans avoir à passer par des mappages complexes.

Dans l'exemple suivant, JAXB est utilisé pour présenter un POJO à MarkLogic pour la persistance. Avec les propriétés ACID de MarkLogic, l'inventaire reflète un achat (sous la forme d'une réduction d'inventaire) lorsqu'un article est acheté. La base de données effectue cette tâche comme une opération tout ou rien de son point de vue. Étant donné que cette transaction est une transaction à plusieurs instructions, MarkLogic crée un verrou au niveau du document en effectuant des opérations de lecture pour la première fois. Si nous exécutons le programme ci-dessus avec succès, nous recevrons une commande avec trois articles ainsi que des mises à jour des articles en stock pour réduire le nombre d'articles. Lorsque le programme est à nouveau exécuté, nous pouvons forcer une exception (bien qu'un peu fausse) pour la transaction en prétendant qu'il n'y a pas d'inventaire. Par conséquent, lorsque nous abandonnons la totalité de la transaction dans ce cas, nous recevons l'erreur suivante.

Lorsque nous lisons un objet avec l'intention de le mettre à jour, nous devons nous assurer qu'un autre thread ne change pas son état avant de pouvoir terminer l'opération. L'opération de lecture n'est pas implicitement verrouillée lorsqu'elle est sortie du contexte de transaction afin de garantir cela. Pour terminer la tâche, vous devez travailler avec un objet DocumentDescriptor. Nous croyons au verrouillage optimiste car nous sommes convaincus que lorsque nous effectuerons une mise à jour ultérieure, notre système d'exploitation ne changera pas. Il n'est pas rare qu'une violation d'isolement se produise dans ce bâtiment ; cependant, s'il y a un problème, il doit être examiné. MarkLogic gardera une trace des versions mises à jour et nous enverra un e-mail si nous les avons dépassées. L'objectif du serveur MarkLogic est de fournir des fonctionnalités puissantes d'une manière que les développeurs peuvent utiliser sans sacrifier aucune de ses fonctionnalités. N'hésitez pas à parcourir le site Web pour obtenir des informations supplémentaires sur ces sujets et d'autres. Veuillez consulter la page GitHub pour l'exemple de transaction multi-instructions utilisé dans cet article.

Pourquoi Mongodb est la meilleure base de données de documents

Les bases de données de documents sont un excellent choix pour les applications qui stockent beaucoup de données. La base de données de documents la plus populaire sur la planète est MongoDB.
Un magasin clé-valeur est utile pour les applications qui nécessitent que les données soient stockées dans un modèle de données simple. Les magasins de valeurs clés comme Redis sont parmi les plus populaires.
Les bases de données orientées colonnes sont un excellent choix si vous avez besoin de tables pour stocker des données. MySQL est la base de données orientée colonnes la plus utilisée.
Les données peuvent être stockées dans des graphiques grâce à l'utilisation de bases de données de graphiques. C'est la base de données de graphes la plus populaire et l'une des bases de données NoSQL les plus populaires.

Transactions MongoDB

Dans MongoDB, une transaction est une unité de travail unique qui consiste en une ou plusieurs opérations sur la base de données. Les transactions sont utiles pour assurer l'intégrité des données et pour s'assurer que les données sont traitées dans l'ordre que vous attendez.
MongoDB fournit deux types de transactions :
1. Opérations uniques : il s'agit du type de transaction le plus courant et elles sont utilisées pour mettre à jour, insérer ou supprimer un seul document.
2. Transactions multi-documents : ces transactions peuvent mettre à jour, insérer ou supprimer plusieurs documents et sont utiles pour garantir que les données sont traitées dans un ordre spécifique.
Pour démarrer une transaction, vous utilisez la méthode db.collection.startTransaction(). Cette méthode prend quelques paramètres qui vous permettent de spécifier le problème de lecture et le problème d'écriture pour la transaction. Le problème de lecture spécifie comment MongoDB doit lire les données pour la transaction, et le problème d'écriture spécifie comment MongoDB doit écrire les données pour la transaction.
Une fois que vous avez démarré une transaction, vous pouvez exécuter n'importe quelle opération que vous exécuteriez normalement sur la base de données. Toutes les opérations que vous exécutez dans la transaction feront partie de la même unité de travail.
Pour valider une transaction, vous utilisez la méthode db.collection.commitTransaction(). Cette méthode écrira toutes les modifications que vous avez apportées dans la transaction à la base de données.
Si vous souhaitez abandonner une transaction, vous utilisez la méthode db.collection.abortTransaction(). Cette méthode annulera toutes les modifications que vous avez apportées dans la transaction.

Le terme transaction fait référence à des groupes logiques de processus qui traitent une ou plusieurs opérations dans une base de données, telles que la lecture ou l'écriture de plusieurs documents. Les transactions sont utilisées pour créer une opération unifiée en regroupant et en isolant plusieurs instructions. L'atomicité et l'isolement de la base de données sont utilisés pour atteindre la conformité ACID. Dans MongoDB, il existe deux API pour le traitement des transactions. En plus d'être la première API, l'API principale a une syntaxe similaire à celle d'une base de données relationnelle. La deuxième option consiste à utiliser le traitement des transactions de MongoDB. Une transaction est généralement écrite et exécutée à l'aide de l'une des méthodes API définies dans le pilote MongoDB approprié du langage d'application.

La création d'une session dans MongoDB est la première étape vers la génération d'une transaction. La méthode startTransaction() est divisée en deux parties : readConcern et writeConcern. Ces options garantissent que les données en état majoritairement validées sont maintenues synchronisées en temps réel. S'il y a une erreur, la transaction sera abandonnée ; veuillez consulter la liste ci-jointe pour plus d'informations. À cet égard, nous pouvons employer des auteurs en cours d'exécution. Les auteurs sont gérés par nous. Dans cette session, nous renverrons les résultats précédents avec notre ajout, alors appelez find() maintenant.

Ce guide définit les transactions ainsi que les meilleurs cas d'utilisation pour celles-ci dans MongoDB. Nous avons également parcouru conceptuellement le processus d'une session de transaction dans MongoDB. Si vous souhaitez en savoir plus sur MongoDB et Prisma, nous avons créé un guide Démarrer à partir de zéro ou un guide Comment ajouter à un projet existant. L'utilisation de MongoDB pour les transactions implique un certain nombre de bonnes pratiques. Les données transactionnelles sont protégées contre les états de base de données non valides par des transactions conformes à ACID . Dès que vous lancez la transaction, assurez-vous de l'optimiser pour qu'elle continue à fonctionner pendant 60 secondes. Le nombre d'opérations ne doit pas dépasser 1 000 documents dans une transaction.

Les garanties de transaction atomique de MongoDB en font un excellent choix pour les applications qui nécessitent la cohérence et l'intégrité des données. De plus, les transactions sont un élément clé de la norme ACID, qui est nécessaire pour les applications qui nécessitent un accès continu aux données.

Le pouvoir de Mongodb : les transactions

Les transactions multi-pages peuvent être exécutées à l'aide de MongoDB, une base de données NoSQL. Les transactions peuvent être utilisées pour garantir que plusieurs lectures et écritures sur plusieurs documents à partir d'une ou de plusieurs collections sont atomiques. En plus des transactions, il est possible de les utiliser pour garantir l'atomicité entre plusieurs opérations, collections, bases de données, documents et fragments. Le fait que MongoDB ait toujours fourni l'atomicité en fait un excellent outil transactionnel . MongoDB gère les transactions à un rythme de 250 millions de transactions par seconde.

Transactions de base de données Oracle Nosql

Une transaction Oracle NoSQL Database est un ensemble de lectures et d'écritures effectuées comme une seule unité. Toutes les écritures dans une transaction sont visibles pour toutes les lectures qui se produisent après la validation de la transaction. Une transaction peut s'étendre sur plusieurs clés et éléments de données.

Bases de données Nosql : quand les utiliser et quand les éviter

Une base de données NoSQL, en revanche, peut être un meilleur choix pour les organisations qui ont besoin de stocker de grandes quantités de données non structurées ou qui ont des données moins structurées. Le support transactionnel n'est pas pris en charge par une base de données NoSQL, contrairement à une base de données traditionnelle. Ce n'est peut-être pas le meilleur choix pour les systèmes qui ont besoin de conserver beaucoup de données et qui recherchent une méthode cohérente pour les stocker et les gérer.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas la structure de base de données SQL traditionnelle. Au lieu de cela, ils utilisent une structure plus flexible qui peut être plus facilement mise à l'échelle pour répondre aux besoins des applications modernes.

Les données d'une base de données NoSQL sont stockées dans des documents plutôt que dans des tables. Ils sont conçus pour être flexibles, évolutifs et capables de répondre aux besoins des entreprises modernes en quelques minutes. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont quelques-uns des types de bases de données NoSQL disponibles. Les organisations Global 2000 adoptent rapidement les bases de données NoSQL pour alimenter leurs applications critiques. Les cinq tendances citées ci-dessus font partie des défis techniques les plus difficiles rencontrés par la plupart des bases de données relationnelles. En raison du modèle de données fixe des bases de données relationnelles, elles constituent un obstacle majeur au développement agile. NoSQL définit le modèle d'application comme un sous-ensemble du modèle de données.

La modélisation des données avec NoSQL n'est pas statique. Le format de facto pour stocker des données dans une base de données orientée document est JSON. De plus, cela élimine l'utilisation de cadres ORM et rationalise le développement d'applications. Le nouveau langage de requête N1QL (prononcé nickel) est une puissante extension SQL et JSON pour Couchbase Server 4.0. Le produit est non seulement capable de prendre en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il prend également en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER), etc. Les bases de données NoSQL se distinguent par leur haut niveau d'efficacité opérationnelle et leur architecture évolutive. La disponibilité des services est devenue un problème car de plus en plus de clients interagissent avec les entreprises en ligne via des applications Web et mobiles.

Les bases de données NoSQL peuvent être facilement déployées et configurées. Ils ont été spécialement conçus pour la lecture, l'écriture et le stockage. Ils interviennent à grande échelle, notamment dans la gestion et le suivi de clusters de tailles diverses. Une base de données NoSQL est distribuée sur plusieurs centres de données et peut être répliquée sans avoir besoin de logiciel séparé. Il peut également être utilisé pour permettre une reprise après sinistre immédiate via des routeurs matériels, éliminant ainsi la nécessité pour une application d'attendre qu'une base de données détecte un problème et effectue sa propre récupération. Avec l'avancement des bases de données NoSQL, vous pouvez créer des applications Web, mobiles et IoT qui s'exécutent sur plusieurs plates-formes.

Les bases de données NoSQL sont avantageuses en raison de leur évolutivité, de leur réplication et de leur flexibilité. Malgré leurs hautes performances, ils sont capables de gérer une grande quantité de données sans perte de performances. De plus, ils sont idéaux pour les applications qui doivent stocker du texte, des images et des données structurées dans une variété de formats.

Les avantages des bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL présentent plusieurs avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, notamment des performances plus rapides et une plus grande flexibilité. Il est possible de stocker des données difficiles à intégrer dans un modèle relationnel, comme le streaming vidéo ou les publications sur les réseaux sociaux. Elles sont également plus efficaces lorsqu'il s'agit d'interroger des données car elles ne nécessitent pas le même niveau de schémas et de mappage de données que les bases de données relationnelles.

Transactions acides

Lorsqu'il s'agit de déterminer les caractéristiques d'une transaction, l'acronyme ACID est défini par quatre propriétés clés : atomicité, cohérence, isolation et durabilité. Une transaction dans une base de données peut être définie comme une transaction avec ces caractéristiques ACID, et un système transactionnel peut être défini comme une transaction avec ces caractéristiques ACID appliquées au stockage de données.

Le jeu de propriétés connu sous le nom d'ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) est un composant important des transactions de base de données car c'est le jeu de propriétés qui doit être conservé même en cas d'erreurs, de pannes de courant, etc. Les transactions sont un élément essentiel des modifications d'une base de données. Lors du développement d'applications distribuées, il est essentiel de comprendre les transactions ACID. Le SGBD utilise deux approches de l'atomicité. Avant toute modification, un fichier journal est écrit sur le serveur. En revanche, la deuxième approche suppose qu'une base de données est partitionnée en blocs de longueur fixe appelés pages. Au cours d'une transaction, deux copies d'une page sont présentes - la page actuelle et la page fantôme.

Les transactions sont exécutées dans l'ordre séquentiel dans la propriété d'isolation pour éviter le risque d'états incohérents. Les clients sont trompés par les systèmes de SGBD par l'illusion que les transactions sont effectuées sur une base continue, ce qui leur permet de raisonner sur l'état à la fin de la transaction. Les clients peuvent trouver plus facile d'attendre des transactions de longue durée, car certaines peuvent prendre beaucoup de temps. Le SGBD permet aux transactions de s'entrelacer uniquement lorsqu'une série de transactions sont exécutées en même temps, ce qui entraîne des planifications créées par la transaction. L'opération sur le même élément de données est effectuée par plusieurs transactions, dont l'une est une opération d'écriture. La section sur l'atomicité décrit certaines des approches les plus courantes pour obtenir l'atomicité et la durabilité.

L'importance de la conformité aux acides

Pour que les transactions de base de données fonctionnent de manière fluide et fiable, elles doivent toujours réussir ou échouer de manière prévisible et fiable. ACID est un terme utilisé pour décrire les quatre propriétés principales et les plus importantes d'une transaction : l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité. Les transactions qui répondent à ces exigences sont dites conformes à ACID.