Teorema CAP: Apa Artinya Dan Apa Artinya Bagi Anda

Dalam komputasi, teorema CAP, juga dikenal sebagai teorema Brewer, menyatakan bahwa penyimpanan data terdistribusi tidak mungkin secara bersamaan menyediakan lebih dari dua dari tiga jaminan berikut: Konsistensi: Setiap pembacaan menerima penulisan terbaru atau kesalahan Ketersediaan: Setiap permintaan menerima respons (non-kesalahan) – tanpa jaminan bahwa itu berisi penulisan terbaru Toleransi partisi: Sistem terus beroperasi meskipun sejumlah pesan dijatuhkan (atau ditunda) oleh jaringan antar node Dengan kata lain, Teorema CAP menyatakan bahwa penyimpanan data terdistribusi hanya dapat memberikan dua dari tiga jaminan berikut: konsistensi, ketersediaan, atau toleransi partisi.

Menurut Teorema CAP, perancang sistem menyadari trade-off dalam desain sistem jaringan data bersama. Buku ini membahas dasar-dasar database NoSQL dalam hal persyaratan. Menurut teorema CAP, kami dibatasi pada dua pertiga dari tiga jaminan untuk database: konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi. Partisi adalah jeda komunikasi dalam sistem terdistribusi antar node. Jika sebuah node tidak dapat menerima pesan apa pun dari node lain di dalam sistem, itu akan dibagi antara dua node. Setelah partisi sembuh, sistem terdistribusi yang menjamin toleransi partisi dapat dengan anggun kembali ke keadaan sebelumnya. Desainer harus memperhitungkan teorema CAP saat merancang atau memilih database terdistribusi.

Teorema CAP mendefinisikan dua sistem di MongoDB sebagai CP dan AP. Teorema CAP menyajikan pandangan yang disederhanakan dari sistem terdistribusi saat ini seperti MongoDB dan Cassandra. Operasi normal memungkinkan ketersediaan dan konsistensi yang fleksibel , serta kemampuan untuk memenuhi persyaratan khusus.

Teorema CAP (CP) adalah teorema matematika yang penerapannya dapat dipelajari menggunakan MongoDB dan aplikasi serupa lainnya. Ini sering digunakan dalam aplikasi waktu nyata untuk berjalan di banyak lokasi dan untuk menangani data dalam jumlah besar. Teorema CAP menyatakan bahwa MongoDB adalah penyimpanan data CP yang mengelola partisi jaringan dengan mempertahankan konsistensi sekaligus mengorbankan ketersediaan.

Apa Teorema Cap Di Nosql?

Dalam hal NoSQL, konsistensi dan ketersediaan tinggi tidak dapat dicapai secara bersamaan. Brewer menyatakan ini dalam Teorema CAP sejak awal. Teorema CAP atau teorema Eric Brewers menyatakan bahwa database hanya dapat mencapai dua dari tiga jaminan: konsistensi, ketersediaan, dan konsistensi.

Teorema CAP terdiri dari tiga komponen dalam penyimpanan data terdistribusi. Operasi normal menghasilkan ketiga fungsi yang dilakukan oleh penyimpanan data Anda. Namun, menurut teorema CAP, ketika database terdistribusi mengalami kesulitan jaringan, Anda dapat memberikan konsistensi atau ketersediaan. Hasilnya adalah tas campuran. Fakta bahwa tipe database, seperti NoSQL atau non-oriented, dapat mendukung ketersediaan tinggi atau konsistensi tinggi merupakan faktor penting untuk dipertimbangkan saat memilihnya. Ketika pengembalian data harus dikembalikan dengan cara yang tepat, sangat penting untuk menggunakan database yang konsisten. Aplikasi perbankan harus mengembalikan nilai yang tepat dari informasi pengguna sesegera mungkin.

Database ketersediaan dapat digunakan jika layanan lebih penting daripada informasi. Perusahaan e-niaga dapat menunjukkan seberapa tinggi ketersediaan database dengan menggunakannya. Pengguna dapat mengubah kenop di database seperti Cosmos atau Cassandra untuk menunjukkan apakah mereka lebih menyukai stabilitas atau ketersediaan.

Dengan kata lain, meskipun terjadi partisi, semua data yang disimpan dalam pengertian CAP akan dipertahankan. Di CAP, tidak ada konsistensi dalam sistem pencadangan data yang hanya ditujukan untuk satu partisi.
Artinya, meskipun beberapa node tidak tersedia, sistem dapat mempertahankan layanan kepada kliennya. Tidak konsisten dengan CAP untuk mengoperasikan sistem yang memungkinkan toleransi partisi tetapi tidak menyimpan data.
Dalam sistem terdistribusi dengan replikasi data, tidak ada jaminan bahwa ketiga properti yang diinginkan – konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi – akan dipertahankan pada waktu yang sama. Meskipun node yang dipartisi tidak selalu tersedia, node di CAP masih dapat membaca dan menulis. Sebuah sistem yang membuat beberapa tetapi tidak semua nodenya dapat membaca dan menulis tidak tersedia dalam pengertian CAP, terlepas dari apakah tetap tersedia untuk klien dan memenuhi SLA-nya.
Arti CAP menyiratkan bahwa meskipun partisi terjadi, semua data disimpan di host.

Teorema Cap: Apakah Ini Masalah?

Bergantung pada bagaimana Anda melihatnya, itu bisa menjadi keputusan yang sulit untuk diambil. Teorema CAP dapat dihapus dari aplikasi web di mana ketersediaan dan skalabilitas lebih penting daripada konsistensi ketika sistem basis data yang mendasarinya didistribusikan.

Apakah Nosql Mengikuti Teorema Cap?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada bagaimana Anda menginterpretasikan teorema CAP. Beberapa orang berpendapat bahwa database nosql tidak mengikuti teorema CAP karena tidak menjamin konsistensi, sementara yang lain berpendapat bahwa database nosql mengikuti teorema CAP karena tidak menjamin ketersediaan.

Apa Contoh Teorema Cap?

Teorema CAP adalah teori dalam ilmu komputer yang menyatakan bahwa sistem komputer terdistribusi tidak mungkin secara bersamaan memberikan lebih dari dua dari tiga jaminan berikut:
1. Konsistensi: Setiap pembacaan menerima penulisan terbaru atau kesalahan
2. Ketersediaan: Setiap permintaan menerima respons (bukan kesalahan) – tanpa jaminan bahwa permintaan tersebut berisi penulisan terbaru
3. Toleransi partisi: Sistem terus beroperasi meskipun sejumlah pesan dijatuhkan (atau ditunda) oleh jaringan antar node secara acak
Dengan kata lain, teorema CAP menyatakan bahwa sistem terdistribusi tidak mungkin konsisten dan tersedia jika terjadi partisi jaringan.

Saat mendesain aplikasi cloud, semua aplikasi cloud adalah sistem terdistribusi, jadi mempelajari teorema CAP sangatlah penting. Konsistensi CAP berarti bahwa semua klien, terlepas dari node yang terhubung, menerima data yang sama. Toleransi partisi dalam sebuah cluster berarti bahwa meskipun beberapa komunikasi node gagal, cluster tidak akan terganggu. Database NoSQL tidak dianggap sebagai database CA berdasarkan Teorema CAP. Database CA memberikan konsistensi dan ketersediaan, tetapi tidak dapat menjamin toleransi kesalahan jika ada dua node dalam sistem yang memiliki peta partisi terpisah. Database AP termasuk CouchDB, Cassandra, dan ScyllaDB. Menurut teorema CAP, basis data terdistribusi CA secara teori dimungkinkan, tetapi saat ini tidak tersedia.

Database NoSQL dianggap sebagai sistem AP karena memiliki toleransi Ketersediaan dan Partisi dengan mengorbankan Konsistensi. Basis data terdistribusi, seperti PACELC, menambahkan latensi dan konsistensi ke sistem terdistribusi selain latensi dan konsistensi. Dengan mempertimbangkan kinerja, apakah layak memenuhi janji ini tanpa berkompromi di bidang penting lainnya? ScyllaDB adalah sistem latensi rendah yang sangat tersedia, toleran terhadap partisi, yang dapat dikonfigurasi dalam berbagai cara. Teorema CAP tradisional tidak memberikan latensi atau kinerja. Sebagai aplikasi cloud-native, mereka memerlukan latensi rendah yang dapat diprediksi dan ketersediaan tinggi. CylonDB mengungguli database NewSQL terdistribusi seperti CockroachDB dengan margin yang lebar.

Inkonsistensi data adalah satu-satunya penyebab masalah ketersediaan layanan yang coba diatasi oleh teorema CAP. Selain itu, faktor lain seperti kegagalan perangkat keras atau kesalahan manusia dapat menyebabkan data tidak tersedia. Teorema CAP, yang merupakan teorema desain basis data terkenal, menyatakan bahwa setiap penyimpanan data tidak dapat dipartisi dengan ketiga sifat stabilitas, ketersediaan, dan toleransi partisi. Perusahaan dapat mencapai konsistensi dan ketersediaan, tetapi tidak selalu memungkinkan. Dr. Mohammad Hashim dan Dr. Amnon Shashua mengusulkan teorema tersebut dalam makalah berjudul “Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores.” Teorema membahas ketidakkonsistenan data sebagai satu-satunya penyebab masalah ketersediaan dengan mengatasi pertukaran antara ketiga properti ini. Diketahui bahwa teorema tidak membahas semua penyebab ketidaktersediaan atau solusi untuknya. Akibatnya, sangat penting untuk memahami semua penyebab ketidaktersediaan dan untuk mengidentifikasi dan mengembangkan solusi untuk masalah tersebut. Akibatnya, gudang data dapat digunakan untuk membantu upaya ini. Anda dapat menggunakan gudang data untuk lebih memahami dan mengatasi ketidakkonsistenan antara data Anda dan itu.

Teorema Cap

Jika aplikasi Anda ingin konsisten, itu harus tersedia. Jika aplikasi Anda sering membutuhkan ketersediaan, itu harus bersedia menerima batas partisi. Terakhir, jika aplikasi Anda memerlukan toleransi partisi, konsistensi harus dikorbankan.
Jika partisi jaringan mengakibatkan hilangnya data yang disimpan pada satu peer, teorema CAP menyatakan bahwa jumlah maksimum data yang dapat disimpan pada satu peer terbatas.

Cap Teorema Nosql Contoh

Satu node utama memproses operasi tulis MongoDB. Dalam kasus kekurangan node utama, sistem harus menggantinya, dan saat melakukannya, sistem mencegah klien untuk menulis ke node tersebut sampai node utama tersedia.

Kelebihan Dan Kekurangan Basis Data Hybrid Nosql

Database SPO memiliki keunggulan dalam memberikan konsistensi daripada ketersediaan. Basis data NoSQL hibrid , di sisi lain, termasuk dalam kategori kedua dari basis data NoSQL yang tidak cocok dengan salah satu dari kategori ini. Database CP dan SPO digabungkan ke dalam database ini, yang berisi data CP dan SPO. Yang terbaik dari kedua dunia telah menjadikan database hybrid NoSQL sebagai opsi yang semakin populer. Mereka mengurangi risiko ketidakkonsistenan data dan kehilangan data karena kemudahan pemeliharaan dan ketersediaannya.

Tutup Teorema Di Blockchain

Teorema CAP, juga dikenal sebagai teorema Brewer, menyatakan bahwa tidak mungkin sistem terdistribusi secara bersamaan menyediakan lebih dari dua dari tiga jaminan berikut:
– Konsistensi (semua node melihat data yang sama pada waktu yang sama)
– Ketersediaan (setiap permintaan menerima respons)
– Toleransi partisi (sistem terus beroperasi bahkan jika beberapa node gagal)
Dalam sistem blockchain, node didistribusikan dan data direplikasi di semua node. Oleh karena itu teorema CAP berlaku untuk sistem blockchain.

Menurut Teorema CAP, penyimpanan data terdistribusi (seperti jaringan blockchain) tidak dapat memberikan lebih dari dua jaminan: Konsistensi dan Ketersediaan. Bahkan jika jaringan tidak dapat menjamin bahwa itu mutakhir karena partisi jaringan (node ​​yang gagal), setiap permintaan dijawab. Saat Anda mengirim Bitcoin, belum ada kepastian apakah transaksi akan diterima. Sebuah blok akan terbentuk dalam waktu lima menit setelah transaksi dimasukkan. Jika Anda menunggu terlalu lama, transaksi Anda akan dipindahkan ke blok lain, dan blok yang mengelilinginya akan mulai menumpuk. Tidak pernah ada transaksi yang dibatalkan lebih dari lima jam setelah selesai.

Mungkin ada waktu henti jaringan, tetapi tidak ada indikasi bahwa hal ini menyebabkan ketidakkonsistenan atau ketersediaan. Menurut teorema CAP, sebuah teori teori komputer, hal ini dapat dicapai. Karena memungkinkan dua fungsi paling penting dari database terdistribusi untuk hidup berdampingan, konsistensi dan ketersediaan adalah satu-satunya dua fungsi yang dapat hidup berdampingan. Berdasarkan kasus penggunaan khusus sistem kami, kami dapat menukar dua fungsi yang tersedia.
Misalnya, jika kita memerlukan sistem untuk merespons kebakaran, kita dapat memilih ketersediaan daripada konsistensi. Karena fakta inilah kami mengetahui bahwa sistem harus tersedia jika terjadi kebakaran, meskipun beberapa informasi masih hilang. Kami lebih suka memiliki sistem yang konsisten daripada yang tersedia. Kami tahu ini karena kami tahu bahwa pengguna memerlukan akses ke data yang sama terlepas dari kegagalan jaringan.
Teorema CAP membutuhkan pemahaman menyeluruh tentang sistem data bersama yang terhubung ke jaringan untuk mendesainnya. Dalam hal ini, kita dapat menggunakannya untuk membuat trade-off antara ketiga fungsi tersebut dan menyesuaikan sistem dengan kebutuhan khusus pengguna.

Teorema Cap: Mengapa Masih Relevan Saat Ini

Teorema CAP, terlepas dari kemajuan dan pemikiran ulang algoritmanya, tetap menjadi konsep yang relevan selama beberapa dekade. Teorema menggambarkan sistem terdistribusi memiliki dua dari tiga sifat - konsistensi, ketersediaan, dan partisi - dan merupakan prinsip dasar dalam desain sistem. Ketika ada partisi, teorema CAP mengungkapkan kompromi antara ketersediaan dan konsistensi. Teorema adalah alat yang berguna untuk memahami pertukaran antara sifat-sifat ini dan membantu pengoptimalan sistem.

Tutup Teorema Dalam Data Besar

Dalam data besar, teorema CAP menyatakan bahwa sistem terdistribusi tidak mungkin secara bersamaan menyediakan lebih dari dua dari tiga jaminan berikut:
1. Konsistensi: Semua node dalam sistem melihat data yang sama pada waktu yang sama.
2. Ketersediaan: Setiap node dalam sistem dapat dijangkau dan dimintai data.
3. Toleransi partisi: Sistem dapat terus beroperasi meskipun beberapa node tidak tersedia.
Teorema CAP sering dikutip sebagai alasan mengapa sistem data besar tidak dapat benar-benar konsisten dan sebaliknya harus dirancang agar konsisten pada akhirnya.

Teorema Brewer, juga dikenal sebagai Teorema Cap, adalah konsep matematika yang menggambarkan konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi. Pertukaran antara kerangka dan pertukaran dimulai dalam keadaan stabil di mana kerangka itu konsisten. Untuk memastikan bahwa framework tersedia 100% sepanjang waktu, framework harus tetap beroperasi. Konsep basis data terdistribusi memerlukan interaksi beberapa PC atau node untuk menyediakan klien dengan unit basis data operasi yang unik. Dalam kasus pemulihan data, klien terhubung ke node yang paling dekat dengan node yang diperlukan untuk mengambil informasinya. Penggunaan penskalaan horizontal mengurangi biaya dan kecepatan replikasi informasi. Basis data Basis data NoSQL (non-relasional) dapat digunakan untuk aplikasi jaringan terdistribusi.

Dalam jaringan yang berkembang pesat, mereka dapat didistribusikan secara horizontal dan mudah diakses dengan menggunakan hierarki sederhana. Basis data NoSQL dapat digambarkan sebagai basis data AP atau CP. Toleransi partisi dan aksesibilitas adalah dua karakteristik CAP yang sangat dihargai oleh industri ini. Dengan memanfaatkan kerangka kerja terdistribusi, kami dapat mencapai sejumlah besar daya komputasi dan aksesibilitas yang tidak mungkin dilakukan di masa lalu. Ketika kerangka kerja terdistribusi digunakan di server yang berjalan untuk waktu yang lama, mereka memberikan kinerja yang lebih tinggi, kelembaman, dan hampir 100% waktu aktif. Tujuan penskalaan horizontal adalah untuk mempelajari tentang kerangka kerja terdistribusi dan tantangan yang mereka hadirkan, serta menyesuaikan kompromi ke dalam CAP.

Mengapa Teorema Cap Penting

Dalam sistem basis data , teorema CAP menyatakan bahwa tidak mungkin sistem terdistribusi secara bersamaan menyediakan lebih dari dua dari tiga jaminan berikut: Konsistensi: Setiap pembacaan menerima penulisan terbaru atau kesalahan Ketersediaan: Setiap permintaan menerima (non- error) response – tanpa jaminan bahwa itu berisi penulisan terbaru Toleransi partisi: Sistem terus beroperasi meskipun sejumlah pesan dijatuhkan (atau ditunda) oleh jaringan antar node Teorema CAP pada awalnya diusulkan oleh ilmuwan komputer Eric Brewer di 2000. Ini juga dikenal sebagai tradeoff CAP. Teorema CAP penting karena membantu pengembang dan arsitek memahami keterbatasan sistem terdistribusi. Sistem terdistribusi tidak mungkin menyediakan ketiga jaminan CAP secara bersamaan. Pengembang dan arsitek harus memilih dua jaminan mana yang lebih penting untuk aplikasi mereka dan merancang sistem yang sesuai.

Menurut Teorema CAP, penyimpanan data terdistribusi tidak dapat menyediakan fungsi yang diinginkan berikut secara bersamaan: Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi. Terlepas dari apakah beberapa node dalam sistem tidak tersedia, setiap klien yang terhubung ke database akan selalu menerima permintaan yang valid dari sistem database. Dalam sistem basis data terdistribusi, data sering dibagi di antara beberapa node. Pemotongan, juga dikenal sebagai partisi horizontal, terjadi dalam proses ini. Sangat penting untuk mempertahankan skala horizontal dalam sistem database NoSQL. Database NoSQL cenderung sangat mudah beradaptasi, dengan sejumlah besar klien dan persyaratan tingkat layanan yang ketat. Status masing-masing pengganda dalam suatu sistem dapat dipertahankan oleh simpul basis data pusat .

Ketika sebuah node meminta atau memperbarui data, itu akan memberi tahu node pusat sebelum mengirimkan data yang diminta. Model ini, ketika diterapkan pada sistem basis data yang sangat tersedia dan toleran terhadap partisi, dapat membantu meningkatkan konsistensi secara keseluruhan. Jika respons tersebut tidak berisi data usang atau tidak berisi data sama sekali, respons tersebut terus melanggar konsistensi atomik. Ketika node dapat diakses pada model yang sebagian sinkron, dimungkinkan untuk membuat sistem yang konsisten pada akhirnya atau tertunda-t konsisten. Sebagai bagian dari sistem seperti ini, data pada akhirnya direplikasi ke node yang cukup sehingga setelah semua bit data dikirimkan ke setiap node, sistem mencapai konsistensi.

Setiap permintaan tulis tersedia di setiap node. A dan B dapat dibagi oleh dua simpul A dan B mana pun dengan memiliki satu set simpul independen C yang dapat menangani sebagian besar kegagalan A atau B, dan setiap simpul di C hanya dapat mentolerir satu kegagalan A atau B. Teorema dapat digeneralisasikan untuk struktur data arbitrer dan jaminan konsistensi arbitrer Sangat penting untuk mempertahankan kumpulan data yang konsisten dalam sistem terdistribusi untuk memastikan bahwa data tersebut selalu mutakhir. Karena sistem terdistribusi adalah kumpulan node, tidak mungkin untuk menjamin bahwa semua node memiliki data terbaru. Fitur penting lainnya dari ketersediaan data adalah selalu tersedia untuk dibaca. Sangat penting untuk selalu memperbarui toleransi partisi untuk memastikan bahwa sistem dapat menangani sejumlah kegagalan. Menurut teorema CAP, penyimpanan data apa pun hanya dapat menjamin dua hal: data selalu tetap konstan atau kesalahan dibuat saat data berubah. Demikian pula, pernyataan ketersediaan menunjukkan bahwa semua permintaan tulis tersedia di semua node. Jika satu node gagal, data akan dapat diakses oleh node lainnya. Selanjutnya, toleransi partisi menyatakan bahwa meskipun dua node gagal pada saat yang sama, seluruh sistem masih dapat mentolerir kegagalan tersebut pada saat yang sama. Teorema CAP adalah teorema ilmu komputer teoretis yang membantu dalam memahami cara kerja sistem terdistribusi. Data sering didistribusikan, jadi sangat penting untuk mengimplementasikannya dalam aplikasi praktis seperti aplikasi web. Teorema CAP, selain memastikan bahwa data selalu diperbarui dengan benar dan kegagalan ditangani dengan baik, juga dapat membantu pemulihan data.

Tutup Teorema Sql

Teorema CAP adalah teori dalam ilmu komputer yang menyatakan bahwa tidak mungkin sistem terdistribusi secara bersamaan memberikan lebih dari dua dari tiga jaminan berikut:
Konsistensi: Semua pengguna melihat data yang sama pada waktu yang sama.
Ketersediaan: Semua pengguna selalu dapat membaca dan menulis data.
Toleransi partisi: Sistem dapat terus beroperasi meskipun beberapa node jaringan tidak tersedia.

Menurut Teorema CAP, jika suatu sistem tidak dapat konsisten dan tersedia baik dengan adanya partisi maupun secara default, tidak ada yang namanya sistem terdistribusi. Konsistensi dipilih oleh CockroachDB dalam definisi sistem CP dalam teorema CAP. Karena jaringan memiliki berbagai partisi, beberapa sistem CAP-Consistent terkadang tidak tersedia, tetapi masih dapat ditemukan di semua tempat. Teorema CAP menggambarkan pertukaran sempit antara konsistensi dan ketersediaan. Teorema CAP tidak mempertimbangkan faktor-faktor seperti efek perubahan iklim, yang dapat disalahkan atas pemadaman listrik. Jika dibandingkan dengan CAP- yang tersedia, pembelian CAP membeli sangat sedikit dalam hal efektivitas. Akibatnya, karena konsistensinya hilang, diperlukan sejumlah besar kode.

Jika Anda memilih untuk menggunakan CockroachDB, Anda dapat memanfaatkan ketersediaannya yang lebih tinggi, mode ketergantungan yang lebih rendah tergantung pada kebutuhan Anda. Jika Anda hanya membaca basi minimal dari replika terdekat tanpa memblokir transaksi yang bertentangan, Anda harus mempertimbangkan untuk meningkatkan ketersediaan replika Anda. Terlepas dari kenyataan bahwa latensi mungkin lebih lama, sebagian besar aplikasi yang memerlukan database yang sesuai dengan CAP, seperti CockroachDB, seringkali lebih baik dengan database yang sesuai dengan CAP.

Cap Teorema Bukti

Tidak ada satu pun bukti definitif dari Teorema Cap. Namun, ada beberapa wawasan kunci yang membantu menjelaskan mengapa teorema itu benar.
Pertama, penting untuk dipahami bahwa Teorema Cap benar-benar tentang pertukaran. Dalam sistem terdistribusi apa pun, akan selalu ada trade-off antara konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi.
Kedua, teorema benar-benar pernyataan tentang apa yang mungkin dalam sistem terdistribusi. Ini bukan pernyataan tentang apa yang diinginkan atau optimal.
Ketiga, pembuktian Teorema Cap bergantung pada beberapa ide yang sangat mendasar dari ilmu komputer, termasuk konsep sistem terdistribusi dan konsep algoritma konsensus.

Dalam sistem terdistribusi, Teorema CAP adalah teorema fundamental. Faktanya, setiap sistem terdistribusi dapat memiliki dua atau lebih dari tiga karakteristik berikut. Kami akan memeriksa sistem terdistribusi dasar dan menunjukkan kepada Anda cara membuatnya bekerja dengan menjelaskan apa yang membuatnya cocok untuk konsisten, tersedia, dan toleran terhadap partisi. Dalam sistem yang tersedia, ketika klien kami mengirimkan permintaan ke server yang tidak macet, server akan merespons klien sesegera mungkin. Jika kita ingin menjadi toleran terhadap partisi, kita harus dapat berfungsi dengan benar dengan partisi jaringan yang sewenang-wenang. Menurut penelitian kami, sebuah sistem tidak dapat memiliki ketiganya sekaligus.

Teorema Cap

Menurut ilmu komputer teoretis, tidak mungkin menggunakan penyimpanan data terdistribusi untuk menyediakan tiga fungsi yang diinginkan berikut secara bersamaan: Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi. Konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi semuanya termasuk dalam CAP.
Karena teorema CAP menyatakan bahwa tidak ada sistem yang dapat memberikan ketiga sifat tersebut pada waktu yang sama, hal ini benar. Jika kita ingin memberikan konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi, kita harus berkompromi pada salah satu dari ketiga spesifikasi tersebut.

Database Nosql

Database Nosql adalah sistem database yang tidak menggunakan model relasional tradisional. Sebaliknya, mereka menggunakan berbagai model berbeda yang lebih cocok untuk kebutuhan penyimpanan dan pengambilan data modern . Basis data Nosql seringkali lebih terukur dan lebih mudah digunakan daripada basis data relasional, menjadikannya pilihan populer untuk banyak aplikasi web.

Database dokumen menyimpan data dalam dokumen daripada database relasional. Untuk memenuhi permintaan bisnis modern, mereka dibuat agar dapat beradaptasi, dapat diskalakan, dan mampu merespons kebutuhan manajemen data dengan cepat. Database dokumen NoSQL diklasifikasikan menjadi empat jenis: database dokumen murni, penyimpanan nilai kunci, database kolom lebar, dan database grafik. Organisasi global 2000 semakin mengadopsi database NoSQL untuk menjalankan aplikasi penting. Ini karena lima tren yang sangat sulit ditangani sehingga database relasional tidak dapat lagi menanganinya. Karena model data tetap mereka, database relasional merupakan hambatan utama untuk pengembangan tangkas. Ini didefinisikan sebagai model aplikasi NoSQL.

Data dapat dimodelkan dalam nodalitas dengan cara apa pun yang diinginkannya tanpa menjadi statis. Dalam konteks database berorientasi dokumen, JSON adalah format de facto untuk menyimpan data. Akibatnya, kerangka kerja ORM tidak lagi melaksanakan persyaratan overhead pengembangan aplikasi. N1QL (dilafalkan “nikel”) adalah bahasa kueri canggih yang disertakan dengan Couchbase Server 4.0 yang memungkinkan SQL dikonversi ke JSON. Ini tidak hanya mendukung pernyataan SELECT / FROM / WHERE standar, tetapi juga mendukung agregasi (GROUP BY), pengurutan (SORT BY), penggabungan (LEFT OUTER / INNER), dan fungsi lainnya. Basis data NoSQL mudah digunakan karena dirancang dengan arsitektur berskala besar dan tidak memiliki titik kegagalan tunggal. Menjadi semakin penting bagi bisnis untuk dapat memenuhi permintaan pelanggan secara online karena semakin banyak tugas dilakukan pada perangkat seluler dan halaman web.

Basis data NoSQL mudah dipasang, dikonfigurasi, dan diskalakan, menjadikannya alat yang ideal untuk pengelolaan data. Mereka dimaksudkan untuk bertindak sebagai sistem membaca, menulis, dan penyimpanan. Selain itu, cluster dengan berbagai ukuran dan dalam berbagai tahapan operasi dapat dikelola dan dipantau. Tidak perlu menginstal perangkat lunak terpisah untuk replikasi antar database karena database NoSQL didistribusikan. Selain itu, ini memungkinkan aplikasi untuk melakukan downtime mereka sendiri sesuai permintaan dengan menggunakan router perangkat keras – aplikasi tidak perlu menunggu database untuk menemukan masalah dan melakukan downtime mereka sendiri. Database NoSQL menjadi semakin umum untuk mendukung aplikasi web, seluler, dan Internet of Things (IoT) modern.

Berbagai Jenis Database Nosql

Meningkatnya popularitas database NoSQL disebabkan oleh kemampuan database NoSQL untuk menyimpan data dengan cara yang berbeda, memungkinkan metode akses yang lebih cepat dan lebih efisien. Beragam aplikasi, termasuk aplikasi web, big data, dan Internet of Things (IoT), dapat dijalankan di platform ini. Database NoSQL berbasis dokumen, seperti Cassandra, ideal untuk data dalam jumlah besar yang tidak dapat diakses dengan mudah. Mudah untuk melakukan mutasi data dengan menggunakannya, yang dapat berguna untuk memperbarui data secara real time.
Redis adalah basis data nilai kunci yang dapat digunakan untuk menyimpan sejumlah kecil data yang memerlukan akses cepat. Data dapat diambil dengan cepat menggunakan mereka hanya dengan melihat kuncinya.
Dengan menggunakan basis data kolom lebar seperti Neo4j, Anda dapat dengan mudah mengindeks dan mencari data dalam jumlah besar. Karena fitur ini, kolom dapat ditambahkan dengan cepat ke database.
Database grafik seperti Neo4j ideal untuk mengatur data yang sulit diakses secara datar. Dengan bantuan API ini, Anda dapat meminta data dengan cara yang sederhana dan efisien.

Asam Db Relasional

Database relasional adalah database digital berdasarkan model data relasional, seperti yang diusulkan oleh Edgar F. Codd pada tahun 1970. Sistem perangkat lunak yang digunakan untuk memelihara database relasional adalah sistem manajemen database relasional (RDBMS). Banyak sistem basis data relasional memiliki opsi untuk menggunakan model transaksi asam (atomisitas, konsistensi, isolasi, daya tahan).

Ini adalah sekumpulan karakteristik yang menjamin bahwa transaksi basis data diproses secara andal dengan menetapkan ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Fungsi ACID database adalah untuk memulihkan dari kesalahan yang mungkin terjadi saat sedang memproses transaksi. Meskipun ada kesalahan, data database tetap akurat dan konsisten. Data tidak akan diubah jika transaksi gagal sebelum diselesaikan. Sebuah transaksi mungkin gagal karena masukan yang buruk atau, dalam beberapa kasus, pelanggaran konsistensi. Hal ini mungkin disebabkan oleh batas waktu atau kebuntuan dalam sistem manajemen basis data. Kegagalan media, di sisi lain, mengacu pada kegagalan perangkat penyimpanan (seperti hard disk) untuk membaca dan menulis data.

Apakah Sesuai Asam Rdbms?

Data transaksional harus sesuai dengan ACID, yang didukung oleh banyak RDBMS populer, seperti Oracle, SQL Server, PostgreSQL, dan MySQL.

Db Mana yang Mengikuti Sifat Asam?

MySQL, PostgreSQL, Oracle, dan Microsoft SQL semuanya menjamin properti ACID untuk transaksi.

Apakah Rdbms Memiliki Sifat Asam?

Berbeda dengan data terdistribusi, RDBM memiliki sifat ACID yang sulit dipertahankan. RDBM juga memastikan konsistensi dan ketersediaan melebihi skalabilitas sesuai dengan teorema CAP (Gilbert dan Lynch, 2002), yang menyatakan bahwa ACID diperlukan untuk setiap transaksi yang ditangani, seperti transaksi bersamaan.