Mengapa Konsistensi Akhirnya Sangat Penting Untuk Penyimpanan Data

Konsistensi akhir adalah properti penyimpanan data di mana data yang telah ditulis ke penyimpanan mungkin tidak segera tersedia untuk dibaca. Toko pada akhirnya dapat membuat data tersedia untuk dibaca, tetapi tidak dijamin untuk melakukannya. Sistem penyimpanan data yang menunjukkan konsistensi akhirnya dapat melakukannya karena berbagai alasan, termasuk kebutuhan untuk meningkatkan kinerja atau untuk memastikan ketersediaan di hadapan partisi jaringan.

Jauh lebih sulit untuk melakukan implementasi penyimpanan data dokumen daripada melakukan model relasional. Selain itu, data penyimpanan dalam pesawat jauh lebih sulit dikonversi daripada data RDBMS. Peluang ini hilang dari pengembang dan arsitek yang takut atau tidak menyadari konsekuensi dari kesalahan mereka. Mereka akan memecah apa yang harus terdiri dari transaksi atom menjadi bagian-bagian logis dengan melupakan bahwa replikasi dan latensi adalah hal-hal, serta menyeret sistem pihak ketiga ke dalamnya. Pada titik tertentu, semua sistem akan dialihdayakan dan orang lain akan mengambil alih karena departemen tersebut akhirnya dibubarkan.

Akibatnya, database NoSQL sering mendukung konsistensi bertahap daripada konsistensi konstan. Tidak ada persyaratan untuk konsistensi data yang kuat karena tidak mendukung transaksi basis data. Selalu mungkin untuk mencapai konsistensi akhir dengan memastikan bahwa semua pembaruan dikirimkan ke semua replika pada waktu yang bersamaan.

Fakta bahwa konsistensi akhirnya mengacu pada proses replikasi antara node primer dan sekunder, dan fakta bahwa aplikasi Anda mungkin tidak selalu diperbarui dengan membaca data, jadikan pembacaan primer sebagai cara yang tepat.

Ketika database NoSQL menggunakan model konsistensi akhir, mereka tidak menyediakan tingkat konsistensi data yang sama dengan database SQL. Jika datanya tidak konsisten, ini membuatnya tidak cocok untuk transaksi seperti transaksi perbankan dan ATM, yang memerlukan integritas langsung.

Apa Arti Konsistensi Akhirnya Dalam Nosql?

Konsistensi akhirnya adalah jaminan bahwa, jika tidak ada pembaruan baru yang dilakukan pada sepotong data, pada akhirnya semua akses ke data tersebut akan mengembalikan nilai yang terakhir diperbarui. Ini berbeda dengan konsistensi yang kuat , yang mengharuskan setiap pembacaan menerima penulisan terbaru.

Konsep perilaku yang akhirnya konsisten pertama kali mendapat daya tarik di akhir tahun 1970-an. Amazon merilis DynamoDB satu dekade lalu, yang memicu popularitas istilah tersebut. Database NoSQL telah dikembangkan untuk memberdayakan media sosial dan layanan streaming. data tidak terstruktur, seperti file gambar, video, dan audio, dapat dikelola dengan mudah. Dengan menggunakan model Data Aktif Volt, dimungkinkan untuk memastikan bahwa data direplikasi di banyak basis data secara waktu nyata. Platform data segera konsisten dan mencegah penulisan dan pembacaan yang tidak konsisten. Hasilnya, mereka sangat mampu memenuhi persyaratan latensi 5G dengan menangani proses ini dengan cepat.

Konsistensi dapat menjadi fitur berharga dari sistem terdistribusi. Ini memastikan bahwa nilai disimpan dan diakses oleh banyak node secara konsisten, terlepas dari apakah node tersebut diperbarui pada waktu yang sama. Sangat penting untuk sistem, seperti Sistem Nama Domain, untuk dapat mempertahankan tampilan data yang konsisten.
Konsistensi yang datang dengan penyelesaian proyek terkadang sulit dicapai. Sulit untuk memastikan bahwa semua node menerima pembaruan yang sama karena berbagai metode yang tersedia. Nilai konsistensi tidak dapat disangkal, dan sistem yang menggunakannya mungkin lebih andal dalam jangka panjang.

Apa Konsistensi Akhirnya Dalam Cassandra?

Cassandra mencapai semua fitur ini dengan sistem penyimpanan yang konsisten yang dapat memenuhi persyaratan kinerja, keandalan, skalabilitas, dan ketersediaan dalam produksi. Terakhir, konsisten berarti semua pembaruan pada akhirnya dibagikan dengan semua replika.

Konsistensi adalah sesuatu yang dapat dicapai Cassandra dengan konsistensi merdunya. Hasil R=w <=N harus konsisten jika N adalah jumlah node. Untuk mencapai konsistensi, setiap kolom dan bidang dari setiap kolom didukung oleh Cassandra. Ada mekanisme di balik keadaan ini yang memungkinkannya menjadi konsisten. R + W solid jika N konsisten padat. Klien harus memilih tingkat konsistensi yang sesuai (nol, sembarang, satu, kuoram, atau tidak ada). Konsistensi tidak akan segera terjadi karena penulisan di-buffer pada node yang Anda kirim meskipun faktor replikasi 1:1.

Cassandra menggunakan hashing yang konsisten, yang berarti bahwa ketika sekumpulan kunci di-hash menggunakan algoritme dan parameter fungsi hash yang sama, fungsi hash selalu menghasilkan hasil yang sama.
Ini penting karena memungkinkan Anda menyimpan kunci di banyak keranjang tanpa khawatir akan bertabrakan dengan apa pun.
Akibatnya, hashing yang konsisten dianggap lebih efisien karena memungkinkan Cassandra menyimpan lebih banyak data dalam jumlah ruang yang sama.
Anda harus memastikan bahwa jumlah tulis dan baca Anda konsisten jika Anda ingin mencapai konsistensi yang kuat. Konsistensi Cassandra dibangun berdasarkan asumsi bahwa semua pembacaan klien selalu diperbarui dengan mengambil data tertulis terbaru secara otomatis. Hashing yang konsisten digunakan untuk memastikan bahwa fungsi hash selalu menghasilkan hasil yang sama untuk dua kunci yang berbeda jika keduanya di-hash menggunakan algoritme dan parameter fungsi hash yang sama. Sangat penting untuk menyimpan kunci di banyak keranjang karena tabrakan tidak menjadi masalah. Cassandra memiliki tingkat performa yang lebih tinggi karena dapat menyimpan lebih banyak data dalam jumlah ruang yang sama dengan hashing yang konsisten.

Apa Tingkat Konsistensi Default Di Cassandra?

Cukup panggil QUBEDBUILDER untuk menggunakan driver Java. SetelConsistencyLevel untuk memastikan bahwa tingkat konsistensi untuk setiap sisipan diatur di insertInto. Saat menulis dan membaca, tingkat konsistensi satu ditetapkan untuk semua operasi.

Cara Memastikan Konsistensi Data Dengan Cassandra

Alasan utama untuk ini adalah bahwa kunci tidak disimpan dalam ember sampai di-hashing. Cassandra juga menyimpan kunci dan penunjuk ember di baris yang sama di tabel. Cassandra membandingkan baris untuk kunci dan penunjuk untuk nilai di atas nilai kunci untuk menentukan baris mana yang sesuai dengan kunci mana. Jika keduanya benar, Cassandra akan mengambil nilai dari ember pada penunjuk. Nilai kunci selalu disimpan di baris yang sama terlepas dari berapa kali diminta, asalkan disimpan di baris yang sama. Ketika pembacaan diulang beberapa kali, data tetap konstan. Jika Anda ingin mengubah tingkat konsistensi untuk sesi Anda saat ini, cukup gunakan perintah CONSISTENCY dari cassandra shell (CQLSH). Jika Anda ingin melihat seberapa jauh Anda berada pada tingkat konsistensi Anda, Anda dapat menggunakan KONSISTENSI; dari cangkang. [email dilindungi] | Konsistensi: konsistensi Tingkat konsistensi saat ini adalah satu.

Apa Itu Konsistensi Pembaruan Di Nosql

Konsistensi pemutakhiran di NoSQL adalah proses pemutakhiran data di beberapa node dalam database NoSQL . Proses ini memastikan bahwa semua node dalam database memiliki data yang sama, dan data tersebut konsisten di semua node.

Apa itu Konsistensi Pembaruan di Nosql?

Konsistensi salinan data yang sama dalam sistem basis data yang direplikasi [1], berlawanan dengan bagaimana data berubah, hanyalah soal pilihan. Hal ini terjadi saat pembacaan pada objek data yang diberikan tidak sesuai dengan pembaruan sebelumnya.

Apa itu Konsistensi Pembaruan Dalam Basis Data?

Konsep konsistensi dalam sistem basis data memerlukan persyaratan bahwa setiap transaksi basis data yang diberikan hanya memungkinkan modifikasi data yang terpengaruh dengan cara yang diizinkan. Data yang telah ditulis ke database harus mematuhi semua aturan yang ditetapkan, seperti batasan, kaskade, pemicu, dan kombinasi dari semuanya.

Mongodb Konsistensi Akhirnya

Konsistensi Akhir adalah istilah teknis yang berarti bahwa data yang Anda baca tidak selalu konsisten; itu akan, bagaimanapun, meningkatkan seiring berjalannya waktu. Satu-satunya cara untuk melakukannya adalah dengan membaca dari sekunder menggunakan salah satu readPreferences yang dapat membaca dari sumber sekunder.

Sebagai langkah pertama, saya akan membahas beberapa contoh kode MongoDB aktual yang melanggar Causal Consistency Guarantee . Metode mayoritas baca dan tulis akan digunakan dalam upaya pertama untuk menyelesaikan ini. Akibatnya, kita akan melihat jam logis dan sesi berkorelasi di Mongo. Kami akan menggunakan driver Mongo C# untuk aplikasi ini, tetapi saya ingin membiarkannya saja. Mayoritas anggota kumpulan replika harus menandatangani Bacaan Mayoritas jika data dari kueri telah diakui. Saat kami menggunakan mayoritas baca diikuti dengan mayoritas tulis, tampaknya kami dapat menyelesaikan masalah "Baca Tulisan Anda". Server sekunder menyimpan snapshot dalam memori dari Majority Write terbaru.

Pengaturan Readconcern Mongodb

Seorang klien harus menentukan berapa banyak data yang harus diizinkan untuk dibaca agar readConcern dipenuhi sebelum dapat mulai memuaskan readConcern. Di MongoDB, sebaiknya readConcern diatur ke maxRead.

Konsistensi Akhirnya Vs Konsistensi Kuat

Ini memberikan data terkini dengan latensi lebih rendah daripada teknologi lain, tetapi juga membutuhkan tingkat ketekunan yang tinggi. Karena database mungkin tidak memperbarui data di semua node, konsistensi akhirnya dapat memberikan latensi rendah tetapi mungkin tidak selalu membalas permintaan baca dengan data usang.

Konsistensi secara umum mengacu pada kemampuan database untuk memproses transaksi sekaligus menjaga integritas data. Sistem database yang sesuai dengan peraturan ACID biasanya lambat, sulit untuk diskalakan, dan sangat mahal untuk dipelihara dan dioperasikan. Beberapa sistem RDBMS mengurangi jaminan ACID. Jaminan dasar basis data NoSQL dikenal sebagai algoritme NoSQL. Akibatnya, basis dapat digunakan untuk meningkatkan ketersediaan sekaligus memungkinkan relaksasi standar yang kaku. Akibatnya, basis data NoSQL membutuhkan konsistensi yang signifikan agar lebih stabil. Ketika konsistensi akhir DynamoDB ditentukan oleh topologi ring, itu menjadi Cassandra.

Untuk menangani hasil yang konsisten, topologi master-slave digunakan di Redis. ScyllaDB adalah perusahaan basis data data besar waktu nyata yang berbasis di Belanda. Selain itu, dapat digunakan untuk menentukan tingkat konsistensi untuk setiap operasi (baca atau tulis). Karena data mungkin telah berubah pada node koordinator tetapi belum direkam dan disimpan pada semua replika yang diperlukan, klaster ScyllaDB memberikan hasil yang konsisten.

Salah satu aspek terpenting dari konsistensi sistem komputer adalah konsistensinya. Data dapat ditangani dengan cara ini terlepas dari cara penyimpanannya karena memastikan konsistensi. Akibatnya, lembaga keuangan, misalnya, sering mengadopsi sistem yang konsisten dari waktu ke waktu. Sebagian besar transaksi akan diselesaikan secepat mungkin sebagai hasil dari proses ini. Transaksi dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk diproses, meskipun hal ini tidak dijamin. Fenomena ini disebabkan oleh pola umum dari sistem yang konsisten yang pada akhirnya akan ada.

Konsistensi Data: Cara Memilih Jenis Yang Tepat Untuk Kebutuhan Anda

Dalam hal data, ada dua jenis: kuat dan lemah.
Karena semua data dalam sebuah node adalah konsisten, dimanapun ia berada, itu selalu sama. Metode ini adalah metode konsistensi data yang paling andal, tetapi mungkin sulit diterapkan.
Kurangnya konsistensi menunjukkan bahwa tidak ada jaminan bahwa semua node memiliki data yang sama pada waktu yang sama. Konsistensi ini lebih rentan terhadap korupsi, tetapi terkadang juga bisa lebih efisien.

Konsistensi Akhirnya Cassandra

Konsistensi akhirnya adalah model konsistensi yang digunakan dalam sistem terdistribusi. Dalam sistem yang pada akhirnya konsisten, operasi mungkin memerlukan waktu untuk menyebar dan menjadi terlihat di semua node. Operasi tulis dianggap berhasil jika tahan lama di node tempatnya dikeluarkan. Operasi baca dianggap berhasil saat mengembalikan operasi tulis terbaru. Konsistensi akhirnya sering digunakan dalam sistem yang didistribusikan di beberapa pusat data. Dalam sistem ini, tidak praktis untuk mempertahankan konsistensi yang kuat karena latensi yang meningkat dan potensi kegagalan. Konsistensi akhirnya memungkinkan sistem untuk terus beroperasi bahkan saat menghadapi kegagalan. Cassandra adalah database terdistribusi yang menggunakan konsistensi akhir. Cassandra dirancang untuk menangani data dalam jumlah besar dengan ketersediaan tinggi. Cassandra digunakan oleh beberapa perusahaan terbesar di dunia, termasuk Facebook, Netflix, dan Instagram.

Ini adalah database NoSQL open-source dengan arsitektur yang sangat tersedia dan dapat diskalakan. Replikasi data lintas cluster diperlukan untuk mencapai ketersediaan tinggi di Cassandra. Ada dua strategi replikasi yang tersedia: SimpleStrategy dan NetworkTopology. Konsistensi bagaimana setiap baris data diwakili oleh replika mencerminkan seberapa baru dan sinkronnya mereka. Tingkat konsistensi menunjukkan berapa banyak simpul replika yang harus merespons data konsisten terbaru sebelum koordinator berhasil mengirim data kembali ke klien. Bergantung pada tingkat konsistensi yang ditentukan oleh klien, kami dapat menyetel tingkat konsistensi untuk setiap kueri tulis atau tingkat konsistensi untuk setiap kueri global. Saat menulis, ingat Tingkat Konsistensi (CL).

Di 5.1, hanya satu simpul replika yang mengembalikan data, sedangkan di 5.2, 51% simpul replika di semua pusat data mengembalikan data. Kami mulai dengan menentukan tingkat konsistensi (CL) yang diinginkan untuk Cassandra menulis dan membaca. Akibatnya, terlepas dari berapa lama waktu yang diperlukan antara penulisan terbaru dan selanjutnya, Anda membaca data tertulis terbaru ke dalam kluster. Untuk memastikan konsistensi, kita dapat menentukan tingkat konsistensi kueri global atau tulis . Berikut adalah beberapa contoh CL on read yang dapat Anda lihat pada diagram di bawah ini.

Apa Konsistensi Akhirnya Dalam Layanan Mikro

Faktanya, konsistensi akhirnya adalah metode untuk menjaga konsistensi dan ketersediaan data dengan komunikasi asinkron, serta memastikan bahwa kesalahan dalam proses tertentu diselesaikan tanpa harus kembali ke keadaan proses sebelumnya.

Dalam kebanyakan kasus, kami mengalami masalah dengan ketidakkonsistenan data dalam sistem perangkat lunak. Ini didasarkan pada pendekatan desentralisasi dan terinspirasi oleh alam. Dengan semakin populernya komputasi awan, komputasi elastis, dan penyimpanan, serta semakin populernya teknologi kontainer dan orkestrasi, sejumlah besar aplikasi baru sedang dibangun menggunakan gaya arsitektur Layanan Mikro. Ketika transaksi atom menjangkau beberapa layanan, transaksi tersebut terlihat sebagai rangkaian transaksi lokal atom sederhana di setiap tingkat layanan. Ketika satu transaksi gagal dalam rantai ini sebagai akibat dari keadaan tertentu, itu pada dasarnya memicu operasi undo. Panggilan atau transaksi kompensasi juga bisa gagal. Konsistensi dan integrasi data adalah dua pendekatan paling umum untuk manajemen data, yaitu Kafka dan CDC.

CDC cocok untuk arsitektur terdistribusi besar karena tidak terlalu berorientasi pada kinerja. Ketidakfleksibelan CDC dalam hal perubahan skemata adalah salah satu kelemahan paling signifikan. Ini sangat membatasi evolusi skema DB layanan.