Apa Konsistensi Kausal Di Nosql

Basis data NoSQL menjadi semakin populer dalam beberapa tahun terakhir karena organisasi mencari alternatif untuk basis data relasional tradisional. Satu keuntungan utama dari database NoSQL adalah mereka dapat memberikan tingkat fleksibilitas yang tinggi dalam hal bagaimana data disimpan dan diakses. Namun, fleksibilitas ini ada harganya, dan salah satu konsekuensinya adalah konsistensi kausal seringkali tidak dijamin. Konsistensi kausal adalah model konsistensi yang kuat yang sering digunakan dalam sistem terdistribusi. Dalam sistem yang konsisten secara kausal, semua penulisan yang berhubungan secara kausal harus dilihat dalam urutan yang sama oleh semua klien. Ini berarti bahwa jika dua klien melakukan operasi tulis yang terkait secara kausal, maka penulisan tersebut harus dilihat dalam urutan yang sama oleh semua klien lainnya. Kompensasi untuk fleksibilitas ini adalah bahwa konsistensi kausal seringkali tidak dijamin dalam database NoSQL. Ini berarti bahwa jika dua klien melakukan operasi tulis yang terkait secara kausal, tidak ada jaminan bahwa penulisan tersebut akan dilihat dalam urutan yang sama oleh semua klien lainnya. Hal ini dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data yang disimpan dalam database. Ada sejumlah faktor yang dapat menyebabkan ketidakkonsistenan kausal dalam database NoSQL. Salah satunya adalah penggunaan konsistensi akhir, yang merupakan model konsistensi yang sering digunakan dalam database NoSQL. Dalam sistem yang pada akhirnya konsisten, penulisan mungkin tidak langsung terlihat oleh semua klien, tetapi pada akhirnya akan disebarkan ke semua replika. Ini berarti ada jendela waktu di mana penulisan mungkin terlihat rusak oleh klien yang berbeda. Faktor lain yang dapat berkontribusi pada ketidakkonsistenan kausal adalah penggunaan resolusi konflik penulis terakhir yang menang. Dalam sistem penulis-terakhir-menang, ketika dua klien melakukan operasi tulis yang bertentangan satu sama lain, penulisan dari klien yang melakukan operasi terakhir akan diutamakan. Hal ini dapat menyebabkan ketidakkonsistenan jika urutan penulisan dilakukan tidak sama pada semua klien. Penyelesaian konflik penulis-terakhir-menang sering digunakan dalam sistem yang pada akhirnya konsisten, karena ini dapat membantu memastikan bahwa penulisan terbaru akan terlihat oleh semua klien. Namun, ini juga dapat menyebabkan ketidakkonsistenan jika urutan penulisan dilakukan tidak sama pada semua klien. Secara umum, trade-off untuk fleksibilitas database NoSQL adalah bahwa mereka tidak menjamin konsistensi kausal. Artinya ada risiko ketidakkonsistenan data yang disimpan

Pada artikel ini, saya akan menunjukkan bagaimana Jaminan Konsistensi Kausal MongoDB dapat dipatahkan secara real time. Mayoritas juga digunakan untuk memperbaikinya, dengan upaya pertama adalah menggunakan mayoritas membaca dan menulis. Setelah ini, kita akan melihat interval jam logis dan sesi kacau di Mongo. Saya akan menggunakan driver Mongo C# untuk pengkodean dalam kasus ini, tetapi sepenuhnya terserah saya. Sebagian besar anggota kumpulan replika telah mengakui data yang telah dikembalikan dari kueri dalam Pembacaan Mayoritas. Pemikiran untuk menggunakan Majority Write diikuti oleh Majority Read mungkin tampak sebagai solusi yang menarik untuk masalah Write Your Write kita. Saat penulisan mayoritas dipahami, setiap server sekunder menyimpan snapshot dalam memori dari Penulisan Mayoritas terkini.

Setiap objek diberi stempel waktu multi-bagian dalam model konsistensi kausal , yang diimplementasikan dengan menggunakannya. Stempel waktu ini disimpan dalam vektor yang berisi nomor versi objek di setiap replika.

Ada definisi. Konsistensi memastikan bahwa semua proses mengamati operasi komutatif dalam urutan yang sama dengan menangkap setiap hubungan kausal potensial antara operasi. Dengan kata lain, semua proses dalam sistem memiliki pemahaman yang sama tentang bagaimana melakukan operasi yang berhubungan dengan sebab-akibat.

Berikut adalah langkah-langkah menuju konsistensi sekuensial: a) urutan penulisan sekuensial yang konsisten ; b) urutan penulisan berurutan yang konsisten; dan c) urutan penulisan berurutan yang konsisten. Saat menulis dalam konsistensi kausal, bacaan terkait kausal harus tetap dalam urutan yang sama.

Apa Konsistensi Dalam Nosql?

Akibatnya, database NoSQL membutuhkan konsistensi yang signifikan untuk mempertahankan ketersediaan tinggi. Mereka tidak mencapai konsistensi yang kuat; sebaliknya, mereka mengarah pada konsistensi jangka panjang. Kegagalan untuk mengembalikan hasil penulisan terbaru terkadang dapat terjadi, karena datastore yang menjamin fungsionalitas Base mungkin tidak dapat melakukannya.

Penerapan penyimpanan data dokumen akan jauh lebih sulit untuk dimodifikasi daripada penerapan model relasional. Selain itu, kompleksitas pemfaktoran ulang data di penyimpanan dalam pesawat secara signifikan lebih besar daripada transformasi ETL sederhana dari RDBMS. Pengembang dan arsitek yang tidak sadar atau tidak mengerti atau takut kehilangan pekerjaan jika melakukan kesalahan akan kehilangan kesempatan ini. Mereka akan memecah transaksi atom menjadi bagian logis daripada mengingat bahwa replikasi dan latensi adalah proses dan, lebih buruk lagi, menyeret sistem pihak ketiga ke dalam proses. Ini pada akhirnya akan dialihdayakan dan orang lain akan terus menjalankan departemen.

Inkonsistensi dalam database disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk data yang salah atau tidak lengkap, batasan yang hilang, pemicu yang tidak valid, atau kaskade yang dikonfigurasi dengan tidak benar. Karena semua masalah ini, data yang salah dapat disimpan dalam database. Akibatnya, bisa ada konsekuensi yang signifikan untuk akurasi dan efektivitas analitik dan pengambilan keputusan. Skema database yang lengkap dan konsisten adalah langkah paling penting untuk memastikan keakuratan dan konsistensi data. Selain itu, skema yang terdefinisi dengan baik akan memastikan bahwa data dimasukkan dengan benar ke dalam basis data dan aturan yang mengatur data diinterpretasikan dengan benar. Ini memungkinkan analitik untuk mencerminkan data dalam database secara akurat dengan mencegah ketidakkonsistenan.

Database Nosql Tidak Cocok Untuk Transaksi Perbankan Dan ATM

Ketergantungan basis data tidak semulus nosql seperti halnya dengan SQL karena kebanyakan dari mereka menggunakan model konsistensi yang lebih baru. Akibatnya, mereka tidak cocok untuk transaksi seperti perbankan dan penarikan ATM, karena data terkadang tidak selalu konsisten.

Apa Konsistensi Serentak Dan Terkait Kausal?

Konkuren dan terkait kausal konsistensi adalah jenis konsistensi yang ada ketika dua atau lebih peristiwa yang terjadi pada waktu yang sama dan terkait satu sama lain. Jenis konsistensi ini penting dalam banyak bidang, seperti fisika dan teknik, di mana diperlukan untuk memastikan bahwa peristiwa terjadi secara konsisten.

Sistem terdistribusi terdiri dari banyak node komputasi tempat data dibagikan dan direplikasi. Konsistensi adalah properti sistem terdistribusi yang memastikan bahwa node dan replika memiliki tampilan data yang sama pada waktu yang sama. Ini adalah metode eksperimental untuk menjaga ketertiban dalam operasi yang terkait secara kausal dengan menggunakan bentuk konsistensi yang lemah. Perbedaan utama antara konsistensi kausal dan konsistensi sekuensial adalah bahwa konsistensi kausal tidak memerlukan urutan besaran total. Rasa konsistensi yang intuitif menyiratkan bahwa bacaan baru hanya ketika tulisan tergantung secara kausal. Contoh sistem terdistribusi disediakan di bawah ini, yang terdiri dari empat proses: P1, P2, P3, dan P4.

Ini adalah properti yang dapat dihitung dengan mengambil jumlah proses yang menyetujui urutan operasi yang menjalankan tugas membangun kausalitas. Setiap proses yang memenuhi persyaratan berikut dikatakan konsisten: untuk setiap dua proses P dan Q, jika P menyebabkan Q dan Q menyebabkan R, maka P menyebabkan R pada proses lainnya. Ini adalah ukuran dari jumlah proses yang menyetujui urutan di mana semua operasi terkait kausal dilakukan. Satu proses dikatakan konsisten jika memenuhi persyaratan sebagai berikut: P menyebabkan Q dan Q menyebabkan R, maka P menyebabkan R. Persyaratan konsistensi adalah salah satu persyaratan. Proses yang konsisten lebih mungkin untuk menghasilkan kesimpulan yang benar bila digunakan secara konsisten. Konsistensi proses dapat diukur dengan berbagai cara. Salah satu cara untuk melihatnya adalah dengan mempertimbangkan berapa banyak proses yang disepakati dalam urutan terjadinya operasi yang berhubungan dengan sebab akibat. Akibatnya, ada indeks konsistensi . Indeks konsistensi adalah ukuran seberapa konsisten suatu proses dipertahankan. Agar konsisten, suatu proses harus memenuhi persyaratan berikut: untuk dua proses apa pun, P menyebabkan Q dan Q menyebabkan R, jadi P menyebabkan R serta Q dan Q. Indeks konsistensi proses adalah ukuran seberapa stabil proses tersebut. Jika suatu proses memenuhi persyaratan ini, dikatakan konsisten dengan yang berikut: jika P menyebabkan Q dan Q menyebabkan R, P menyebabkan R untuk dua proses P dan Q. Jika proses tidak memenuhi persyaratan konsistensi, dianggap tidak konsisten. Proses yang tidak konsisten lebih mungkin menghasilkan kesimpulan yang salah. Indeks konsistensi dapat digunakan untuk menilai seberapa konsisten suatu proses. Ini adalah metode untuk mengukur konsistensi suatu proses dan mengidentifikasi proses yang menghasilkan kesimpulan kausal yang lebih akurat.

Konsistensi Kausal Vs Konsistensi Akhirnya

Ada dua jenis utama konsistensi dalam sistem terdistribusi: konsistensi kausal dan konsistensi akhirnya. Konsistensi kausal menjamin bahwa jika dua peristiwa terkait, maka mereka akan terlihat dalam urutan yang sama oleh semua proses. Konsistensi akhirnya menjamin bahwa, dengan waktu yang cukup, semua proses akan melihat keadaan akhir sistem yang sama, bahkan jika mereka tidak melihat keadaan antara yang sama.

Konsistensi Kausal Dalam Sistem Terdistribusi

Kriteria konsistensi konsistensi dapat digunakan untuk menentukan kausalitas [1] dalam database terdistribusi. Jika suatu operasi terkait secara kausal, setiap node dari sistem terdistribusi menampilkan data yang sama dalam urutan yang sama dengan yang dibaca dan ditulis.

Model konsistensi lainnya, seperti akhirnya dan kausal, juga terkenal. Dalam sistem terdistribusi, mereka lebih umum daripada di database tradisional. Model yang konsisten adalah cara yang bagus untuk mengatakan bahwa sistem dan penggunanya memiliki kesepakatan yang konsisten. Saat interaksi terjadi, fitur ini menjelaskan bagaimana sistem akan berperilaku. Jika sistem kami mengklaim dapat diserialisasi, itu harus muncul sebagai satu lokasi global dengan semua operasi muncul untuk semua proses dalam urutan globalnya, di mana pun lokasinya. Diijinkan untuk menyisipkan operasi sesuai keinginan sistem. Meskipun urutan sebenarnya dari proses tidak dijamin (sesuai definisi), dipastikan saat urutan operasi dipertahankan.

Mungkin saja beberapa operasi bahkan akan terlihat seperti terjadi bertahun-tahun yang lalu. Fakta bahwa operasi (tulis/tulis) terkait secara kausal berarti bahwa urutan distribusinya harus seragam untuk semua proses. Tidak ada jaminan pesanan karena kedua proses menulis nilai yang berbeda ke x, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini. Saat kami berhenti menulis penulisan baru, sistem pada akhirnya akan menyatu ke keadaan yang lebih konsisten. Jaminan konsistensi akhir menyatakan bahwa tidak ada pembaruan (penulisan) yang akan dilakukan pada sistem, dan semua klien akan dapat melihat dengan tepat cara kerjanya. Jika Anda menulis karakter monoton ke akun $100, Anda akan dikenai biaya $165. Saat klien memperbarui item dalam pembacaan tulisan Anda (RYW), nilai item tersebut dikembalikan setelah pembaruan selesai. PRAM adalah jenis memori pipa yang memungkinkan proses melihat semua operasi dari satu proses dengan cara yang sama.

Konsistensi Akhir Mongodb

Artinya, data yang Anda baca mungkin tidak konsisten saat ini, tetapi pada akhirnya akan konsisten. Ini diperoleh dengan menggunakan salah satu readPreferences yang dapat membaca dari sekunder.

Di MongoDB, data primer selalu direplikasi secara asinkron, sedangkan data sekunder direplikasi secara bersamaan. MongoDB default ke w1: (berhasil menulis ke primer) dan j:false untuk penjurnalan. Karena replikasi asinkron , ketika sebuah partisi dipartisi pada sisi minoritas atau kehilangan primernya, biasanya terjadi kehilangan konsistensi. Selama Partisi, kita dapat menyesuaikan nilai w dan j untuk mencapai berbagai tingkat latensi dan jaminan yang konsisten di seluruh bagian. Saat tidak ada partisi, kecepatan tulis berkurang, dan saat ada tulis, tulis tidak menunggu replikasi. Jika Anda menggunakan kombinasi w & j, baca/tidak baca dari sekunder dapat berdampak signifikan pada tingkat konsistensi. MongoDB memiliki empat tingkat konsistensi yang berbeda.

Waktu terbaik untuk menulis adalah saat tidak ada partisi dan semua node aktif; MongoDB konsisten dan memiliki latensi rendah. Ketika primer akting telah hilang dan partisi telah diisi, itu adalah jenis penulisan yang paling umum yang gagal (error writeTimeout). Kami memiliki Ketersediaan Upaya Terbaik di MongoDB karena, terlepas dari cara kami mempartisi klaster, kami akan selalu kehilangan sebagian – setidaknya persentase. Dalam CAP dan CP/EC dari Teorema PACELC, w:mayoritas, j:true, dan READ dari primary only dapat digunakan untuk mengkategorikan MongoDB sebagai CP.

Bagaimana Mongodb Menjaga Konsistensi?

Banyak klien dapat membaca dan menulis data MongoDB yang sama secara bersamaan. MongoDB menerapkan penguncian dan manajemen konkurensi untuk mencegah kliennya mengubah data yang sama pada saat yang bersamaan. Saat kami menulis ke satu dokumen, kami menulisnya sepenuhnya atau tidak sama sekali, dan klien selalu melihat hasil yang konsisten.

Apa Konsistensi Akhirnya Dalam Nosql?

Konsep konsistensi akhir dalam pemodelan data adalah untuk memastikan bahwa perubahan yang dilakukan pada database NoSQL yang didistribusikan ke beberapa node tercermin di semuanya. Akibatnya, kueri database yang sama akan mengembalikan hasil yang sama dari waktu ke waktu.