Pourquoi Nosql n'est pas cohérent

Les bases de données Nosql sont connues pour leurs hautes performances et leur évolutivité. Cependant, on leur reproche souvent d'être « incohérents ». Dans cet article, nous explorerons les raisons pour lesquelles les bases de données nosql ne sont pas toujours cohérentes. L'une des principales raisons pour lesquelles les bases de données nosql ne sont pas cohérentes est qu'elles sont conçues pour sacrifier la cohérence aux performances. Cela signifie que les bases de données nosql peuvent offrir des performances et une évolutivité élevées, mais elles ne sont pas toujours précises. Une autre raison pour laquelle les bases de données nosql ne sont pas cohérentes est qu'elles utilisent souvent des modèles cohérents à terme. Cela signifie que les données de la base de données peuvent ne pas être immédiatement cohérentes, mais qu'elles finiront par converger vers un état unique. Enfin, les bases de données nosql peuvent également être moins cohérentes car elles sont souvent distribuées. Cela signifie que les données sont réparties sur plusieurs serveurs, ce qui peut entraîner des incohérences. Dans l'ensemble, les bases de données nosql ne sont pas toujours cohérentes. Cependant, ils offrent des performances et une évolutivité élevées.

Dans la majorité des bases de données NoSQL, la cohérence est prioritaire sur la cohérence forte. Les transactions de base de données ne sont pas prises en charge car elles ne garantissent pas la cohérence des données . Lorsque toutes les mises à jour sont cohérentes, les chances d'atteindre toutes les répliques sont faibles.

Avec NoSQL, vous pouvez stocker tous les types de données sans avoir à vous rappeler quelles données vous souhaitez conserver. Vous devez augmenter et réduire vos données à mesure qu'elles grandissent. Comme indiqué précédemment, NoSQL vous offre beaucoup plus de flexibilité et la possibilité d'ajuster vos coûts à mesure que vos données changent.

La base de données NoSQL fait référence aux bases de données qui n'utilisent pas d'algorithmes et stockent les données différemment des bases de données traditionnelles comme SQL. Basées sur un modèle de données, les bases de données NoSQL peuvent être classées en plusieurs types. Les formes de document, de clé-valeur, de colonne large et de graphique sont les plus courantes.

De plus, les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer un trafic accru simplement en ajoutant plus de serveurs. Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires à mesure que les ensembles de données évoluent, ce qui leur permet de devenir plus volumineux et plus puissants.

Pourquoi la base de données Nosql n'est-elle pas cohérente ?

Les bases de données Nosql ne sont pas cohérentes car elles n'utilisent pas les mêmes règles que les bases de données relationnelles . Les bases de données Nosql sont conçues pour être plus flexibles et évolutives que les bases de données relationnelles, mais cela se fait au détriment de la cohérence.

Il existe également un langage de requête en place, CQL, qui est assez familier à SQL (mais un peu plus limité). Il fournit également une cohérence réglable, ce qui signifie que pour certains bits de données, vous pouvez obtenir une cohérence totale. Le magasin de valeurs clés de Cassandra est construit autour d'un ensemble de paires de valeurs clés ordonnées. Des partitions (fragments) de données peuvent être créées à l'aide de la valeur de clé de niveau supérieur. Cette méthode vous permet d'organiser et d'enregistrer plus efficacement les données de séries chronologiques. Cependant, cela ne justifie pas l'utilisation de moteurs de recherche en texte intégral. Il n'est cependant pas rare qu'il soit combiné avec des moteurs de recherche tels que Lucene et Solr.

Bases de données Nosql : pas aussi évolutives ou fiables que vous pourriez le penser

Les capacités de mise à l'échelle des bases de données nosql sont compromises car elles ne prennent pas en charge les transactions ACID. De plus, comme les bases de données nosql ne sont pas aussi étroitement intégrées au système d'exploitation que les bases de données traditionnelles, elles sont moins fiables.

Nosql est-il cohérent ?

Par conséquent, les bases de données NoSQL doivent réduire leur cohérence afin de maintenir une haute disponibilité. Plutôt que de fournir une cohérence solide, ils servent de fondement à un succès continu. Par conséquent, un magasin de données qui garantit régulièrement des valeurs de base échouera parfois à renvoyer le résultat d'un WRITE récent.

Pour corriger une implémentation de magasin de données de documents dans un modèle relationnel, vous devrez entrer dans les moindres détails. De plus, les données d'un magasin en vol doivent être factorisées d'une manière beaucoup plus complexe que les données d'un SGBDR. Ceux qui ne comprennent pas ou qui craignent de perdre leur emploi s'ils commettent une erreur ne pourront pas participer. Ils ne remarqueront pas que ce qui devrait être des transactions atomiques est décomposé en plusieurs morceaux et continuera à la place à se répliquer et à latence en conséquence, entraînant des tiers dans la transaction. Lorsque ce jour viendra, l'ensemble du système sera jeté et le département sera externalisé, la responsabilité de la maintenance étant transférée à une partie externe.

Les magasins de documents, les magasins clé-valeur, les magasins de graphes et les moteurs de recherche sont des exemples de bases de données NoSQL. Les magasins de documents, par exemple, permettent le stockage de documents de manière organisée, chaque document ayant plusieurs champs. Le graphique stocke les données de stockage sur les graphiques, tandis que les magasins de valeur clé stockent les valeurs dans l'ordre des clés. Les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles. Ils traitent et mettent également à jour les données plus rapidement, ce qui en fait une opération plus efficace. De plus, ils sont plus évolutifs, ce qui signifie qu'ils peuvent gérer plus de données sans ralentir. Comme les bases de données relationnelles, elles ne fonctionnent pas bien avec des données qui doivent être manipulées d'une manière spécifique. Pour certains types de données, les bases de données NoSQL excellent par rapport aux bases de données relationnelles.

Quelle est la différence entre l'heure et la version lors de la lecture à partir d'une réplique ?

Lorsqu'une lecture est effectuée à partir d'un réplica dans le cluster au moment où elle est effectuée, on parle de lecture temporelle. Il fait référence à la lecture à partir du réplica en fonction de la version la plus récente des données. Ce cluster n'autorise pas la lecture à partir d'un réplica.
Il existe une restriction stricte dans le paramètre Absolute, qui garantit que chaque processus client est toujours suivi d'une réplique. Avec le paramètre Heure, les processus clients liront à partir du réplica avec l'horodatage le plus récent. Lorsque le paramètre Version est défini, les processus clients pourront lire les données du réplica en fonction de la version la plus récente. Lorsque le paramètre no est défini, tous les processus répliqués du cluster liront à partir des processus clients.

Pourquoi Nosql n'est-il pas fiable ?

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL peuvent ne pas être aussi fiables que les bases de données SQL. Premièrement, les bases de données NoSQL sont souvent moins matures que les bases de données SQL et peuvent donc avoir plus de bogues. Deuxièmement, les bases de données NoSQL utilisent parfois des schémas moins bien définis, ce qui peut entraîner des problèmes d'intégrité des données. Enfin, certaines bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les transactions, ce qui signifie que des données peuvent être perdues en cas de panne de courant ou de toute autre défaillance du système.

Les développeurs peuvent créer des bases de données NoSQL sans avoir à convertir leurs structures en mémoire en bases de données relationnelles. Le fait qu'ils n'offrent pas un haut niveau de sécurité des données est une préoccupation majeure pour les entreprises informatiques d'aujourd'hui. Aucune base de données ne peut automatiser le processus de partitionnement, qui sépare les grandes bases de données en éléments plus petits, plus rapides et plus faciles à gérer. Les données sont partitionnées en plusieurs clusters de nœuds dans les bases de données NoSQL, ce qui leur permet d'être utilisées pour mettre à l'échelle de manière sélective de grands ensembles de données avec de grandes ressources informatiques. L'évolution des bases de données relationnelles les a rendues capables de gérer les exigences d'évolutivité, de fiabilité et de disponibilité que les applications modernes leur imposent. Les inconvénients de NoSQL peuvent être évités ou surmontés en utilisant diverses méthodes.

Les avantages des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données traditionnelles sont nombreux. De plus, l'évolutivité, la simplicité et le code sont tous des facteurs importants. La technologie NoSQL est moins mature, plus sujette aux erreurs et nécessite moins d'instructions SQL.
Par conséquent, les bases de données NoSQL ne peuvent pas être conçues pour évoluer par elles-mêmes, et elles peuvent nécessiter une infrastructure supplémentaire pour gérer les transactions à volume élevé. Les bases de données NoSQL ont moins de flexibilité que les bases de données SQL et la prise en charge des problèmes de requête de travail est plus complexe. En raison d'un manque de standardisation, les bases de données NoSQL sont difficiles à intégrer à d'autres systèmes.

Comment nosql assure-t-il la cohérence ?

La cohérence Nosql est généralement obtenue grâce à l'utilisation d'un quorum, qui correspond à la majorité des nœuds du système. Cela signifie que si plus de la moitié des nœuds du système s'accordent sur la valeur d'un élément de données particulier, cette valeur est considérée comme la valeur correcte. Cela garantit que les données du système sont cohérentes, même en cas de panne de nœud.

Bases de données et cohérence éventuelle

MongoDB est un bon exemple de base de données maintenue dans le temps. En cas de défaillance d'un membre principal, le cluster MongoDB préserve la cohérence en suspendant les écritures jusqu'à ce qu'un nouveau membre principal soit élu. L'annulation des écritures non récupérables sur le primaire défaillant se produit lorsque le primaire défaillant revient au cluster en tant que secondaire. Les clients seront empêchés de voir les données du primaire défaillant.
Un concept de modélisation des données connu sous le nom de cohérence éventuelle garantit que les mises à jour des bases de données NoSQL distribuées sont toujours reflétées dans le cluster dans son ensemble. Si les deux requêtes de base de données sont identiques, les résultats de chacune seront renvoyés après un certain laps de temps. Certaines applications peuvent en bénéficier, même si ce n'est pas toujours nécessaire. Une base de données MongoDB est un excellent exemple de base de données qui peut éventuellement assurer la cohérence, et elle peut également être utile dans certaines situations.

Cohérence Nosql

Les bases de données NoSQL offrent généralement une cohérence plus lâche que leurs homologues relationnelles. Le théorème CAP stipule qu'il est impossible pour une base de données distribuée de fournir simultanément plus de deux des trois garanties suivantes :
– Cohérence : chaque lecture reçoit l'écriture la plus récente ou une erreur
– Disponibilité : Chaque requête reçoit une réponse (sans erreur) – sans garantie qu'elle contienne l'écriture la plus récente
– Tolérance de partition : le système continue de fonctionner malgré un nombre arbitraire de messages abandonnés ou retardés par le réseau

La cohérence et la haute disponibilité sont impossibles avec NoSQL. Eric Brewer a utilisé cette expression pour la première fois dans le théorème CAP. Selon le théorème CAP, nous ne pouvons obtenir que deux garanties sur trois pour une base de données. Les trois garanties sont si uniques qu'aucun système ne peut garantir plus de deux d'entre elles. RDBMS, ou système de gestion des données d'enregistrement, est le premier d'entre eux. Ce type de système est extrêmement polyvalent car plusieurs machines sont disponibles pour le prendre en charge. De plus, ces systèmes sont tolérants aux partitions car si une machine tombe en panne, d'autres machines seront disponibles pour la remplacer.

Les bases de données SQL sont-elles fortement cohérentes ?

Le modèle de cohérence ACID est utilisé dans les bases de données SQL (cohérence forte ou cohérence en écriture). Ce système est le mieux adapté à un système avec des données structurées et un format de données bien connu, tel qu'un système transactionnel ou un système d'audit.

Mongodb offre des données plus cohérentes qu'une base de données traditionnelle

La cohérence, cependant, n'est pas toujours facile ou souhaitable. Prenons l'exemple d'une application Web construite autour d'une base de données relationnelle . Une application Web serait également indisponible si la base de données devenait indisponible. Contrairement à une base de données traditionnelle, MongoDB est un projet MongoDB. Les données de cette base de données sont stockées dans des documents plutôt que dans des tables, qui est une base de données orientée document. MongoDB peut fournir un niveau de cohérence supérieur à celui disponible à partir d'une base de données standard si tous les clients lisent et écrivent les mêmes données en même temps.

Base Nosql

Les bases de données Nosql sont un type de base de données qui n'utilise pas le modèle relationnel traditionnel utilisé par les bases de données SQL. Les bases de données Nosql sont souvent utilisées pour le stockage de données à grande échelle et sont souvent plus évolutives et performantes que les bases de données SQL.

De nombreuses organisations continuent d'utiliser des bases de données relationnelles, mais elles ne sont pas aussi mauvaises qu'on le croit de nos jours. NoSQL est destiné à combler les lacunes que RDBMS est incapable de combler. Pour trouver une réponse, interrogez la base de données, qui renverra un résultat pertinent. SQL est le langage de requête utilisé pour cette requête. Il est possible que les relations entre les tables ou les ajouts à une table changent d'une manière ou d'une autre. La propriété ACID d'une base de données est son atomicité, sa cohérence, son isolation et sa durabilité. Chaque colonne supplémentaire, par exemple, nécessite que toutes les lignes précédentes contiennent des valeurs.

Une colonne peut être ajoutée à une partition de ligne dans Cassandra. MongoDB est un acronyme qui signifie non seulement SQL, mais aussi bases de données non relationnelles. Les bases de données NoSQL se répartissent en quatre catégories. Les trois magasins de valeur clés sont Riak, Voldemort et Redis. Cassandra et HBase ont de grandes colonnes. Les bases de données de documents incluent les bases de données MongoDB Graph, les bases de données Neo4J et les bases de données HyperGraphDB. Un magasin de documents est similaire à une base de données clé-valeur en ce sens qu'il stocke les données dans un format semi-structuré.

Les bases de données de graphes ne doivent stocker les données qu'une seule fois (une ou deux fois) et les relations entre les nœuds sont prédéterminables. Contrairement à la modification d'une relation entre deux nœuds, la modification d'une relation persistante prend beaucoup moins de temps. Vous devez comprendre cela comme la première étape de l'apprentissage de NoSQL.

Mongodb : une base de données Nosql

Les bases de données NoSQL orientées document telles que MongoDB se distinguent par leur structure basée sur des colonnes. Une base de données non conforme à ACID n'est peut-être pas la meilleure option pour vous si vous recherchez une base de données capable de gérer des transactions en plusieurs parties. MongoDB est un choix populaire pour les applications qui nécessitent une base de données simple et rapide.

Sql contre Nosql

Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, tandis que les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement. Une base de données SQL est une base de données basée sur des tables, tandis qu'une base de données NoSQL est une base de données de document, de clé-valeur, de graphique ou de magasin à colonnes larges. Dans les transactions multilignes, les bases de données SQL fonctionnent mieux que les bases de données NoSQL, tandis que les données non structurées, telles que les documents et JSON, peuvent être mieux gérées par les bases de données NoSQL.

Les données sont le fondement de tous les sous-domaines de la science des données. Un système de gestion de base de données (SGBD) est le moyen le plus courant de stocker des données. Pour interagir et communiquer avec le SGBD, vous devez utiliser son langage. Les SGBD interagissent avec SQL (langage de requête structuré). Ces dernières années, un nouveau terme dans le développement de bases de données est apparu : les bases de données NoSQL. Les données ne peuvent pas être stockées dans des tables ou des enregistrements d'une base de données non relationnelle. Au lieu d'une structure de stockage de données, il est conçu et optimisé pour répondre aux besoins d'utilisateurs spécifiques.

Les tables orientées colonnes, les tables orientées document, les paires clé-valeur et les bases de données graphiques sont les plus couramment utilisées. MongoDB est un exemple de base de données orientée document qui peut être utilisée en Python. Une base de données NoSQL est généralement considérée comme vous donnant plus de flexibilité dans le développement de votre structure de données. La structure d'une base de données SQL est plus rigide et moins flexible, alors que la structure d'une base de données relationnelle est plus flexible. Commencer avec SQL et progresser vers NoSQL peut être la meilleure option pour un débutant. Chacun présente de nombreux avantages et inconvénients, et vous devez choisir celui qui vous convient en fonction de vos données, de votre application et de ce qui le rend plus facile à utiliser. Il est vrai que SQL n'est pas aussi bon que NoSQL ou la façon dont il est écrit aujourd'hui. Lorsque vous examinez vos données, vous prendrez la meilleure décision.

Une entreprise avec un grand nombre de clients dans les années 600 pourrait être un bon exemple. Parce qu'il est simple de relier toutes les cotes de crédit, les données d'une base de données relationnelle seraient un excellent choix pour stocker ces informations. En raison de son manque de jointures, une base de données non relationnelle telle que MongoDB peut ne pas être appropriée pour cette tâche.
MongoDB a le potentiel de stocker des données, mais il serait incapable de les assembler d'une manière qui les rendrait adaptées à l'interrogation. Cela signifie que l'entreprise devrait générer une requête distincte pour déterminer le nombre de clients ayant un pointage de crédit de 600 ou plus.
La base de données relationnelle est mieux adaptée à cette situation. Il est idéal pour les requêtes complexes nécessitant l'intégration de plusieurs éléments de données.

Bases de données Nosql : avantages et inconvénients

La popularité croissante des bases de données NoSQL peut être attribuée au fait qu'elles sont de nature plus analytique. Elles sont conçues pour gérer de grandes quantités de données plus efficacement que les bases de données relationnelles traditionnelles. Bien que les bases de données NoSQL présentent certains avantages par rapport aux bases de données traditionnelles, elles présentent également certains inconvénients. Dans un premier temps, la hiérarchie de stockage des données n'est pas prise en charge. Deuxièmement, le stockage clé-valeur est nettement plus lent dans une base de données SQL.