Database NoSQL: i pro ei contro delle prestazioni elevate e dell'incoerenza

I sistemi NoSQL sono spesso più veloci dei database relazionali tradizionali perché non richiedono il sovraccarico di mantenere join complessi. Tuttavia, ciò può andare a scapito della coerenza di lettura. In un database NoSQL, è possibile che un'operazione di lettura restituisca dati di cui non è stato ancora eseguito il commit o di cui è stato eseguito il commit parziale. Questo può portare a problemi di incoerenza se l'applicazione non è progettata per gestirlo. Ad esempio, se un utente legge dati di cui è stato eseguito il commit parziale, potrebbe visualizzare dati non corretti. Oppure, se un utente legge i dati di cui non è stato ancora eseguito il commit, potrebbe visualizzare i dati di cui viene successivamente eseguito il rollback. Ci sono alcuni modi per affrontare questo problema. Uno consiste semplicemente nel progettare l'applicazione in modo che sia tollerante nei confronti dell'incoerenza. Ciò può significare che l'applicazione non esegue determinate operazioni o che le esegue in un ordine diverso, se rileva che i dati sono incoerenti. Un altro modo per affrontare l'incoerenza è usare una tecnica chiamata "coerenza finale". Con la coerenza finale, l'applicazione continuerà a funzionare, anche se i dati sono incoerenti. Il compromesso è che l'applicazione potrebbe non essere in grado di garantire che tutti i dati siano aggiornati. Alla fine, i dati diventeranno coerenti, ma non vi è alcuna garanzia su quanto tempo ci vorrà. I database NoSQL possono essere un'ottima opzione per le applicazioni che richiedono prestazioni elevate e possono tollerare alcune incoerenze. Tuttavia, è importante comprendere i compromessi coinvolti prima di scegliere un database NoSQL.

L' API del database Oracle NoSQL consente ai programmatori di specificare quanta coerenza deve avere ogni colonna in ogni richiesta. Ci sono quattro possibili valori che vanno dal più flessibile al più rigoroso. Se leggi dal master di replica, restituirai sempre il valore più recente. In base a Time, a qualsiasi replica entro un certo tempo Delta del master può essere restituito un valore. Ciò non implica che qualsiasi replica possa essere utilizzata (vale a dire, non è possibile fornire alcuna garanzia). L'applicazione MongoDB può specificare un livello di coerenza di lettura utilizzando la funzionalità relativa alla scrittura. Bloccando un'applicazione finché non viene soddisfatta una condizione specifica, è possibile limitare la capacità dell'applicazione di elaborare una scrittura specifica. Una scrittura che ha esito positivo fintanto che viene comunicata a un server master sarà considerata riuscita. È possibile bloccare la scrittura a tempo indeterminato se non viene propagata alla maggior parte dei nodi nel set di repliche.

Quando due copie degli stessi dati si trovano nello stesso sistema di database replicato, la loro coerenza è definita dal grado in cui le copie differiscono l'una dall'altra. Quando le letture di un dato oggetto dati non corrispondono all'aggiornamento più recente di quell'oggetto dati, si tratta di un'anomalia consistente.

Qual è la coerenza finale in NoSQL? Uno dei principali vantaggi di un database finalmente coerente è il supporto per un modello NoSQL ad alta disponibilità. È solo quando i database sono coerenti che l'importanza della disponibilità si sposta sulla coerenza.

I database NoSQL, a differenza dei database SQL, non forniscono lo stesso livello di coerenza dei dati in base al modello di coerenza finale . Potrebbero non essere la scelta migliore per le transazioni che richiedono un'integrità immediata, come quelle condotte presso banche e sportelli bancomat, poiché i dati possono talvolta essere incoerenti.

Una copia coerente dei dati viene solitamente ottenuta entro un secondo dalla copia. Questa è una lettura molto coerente e l'ho trovata molto facile da leggere su Amazon. DynamoDB restituisce un risultato che riflette tutte le risposte scritte che hanno ricevuto una risposta positiva prima della lettura. Quando si specificano parametri facoltativi in ​​una richiesta, è possibile assicurarsi che i risultati di lettura siano coerenti.

In che modo Nosql mantiene la coerenza?

I database Nosql mantengono la coerenza attraverso un processo chiamato scritture quorum. Le scritture del quorum richiedono che la maggioranza dei nodi nel database concordi sui dati da scrivere. Ciò garantisce che tutti i dati siano coerenti in tutto il database.

È una scelta eccellente per aggiornamenti rapidi e ad hoc e per il caricamento rapido dei dati. Tuttavia, se è necessario eseguire query e report complessi, SQL è una scelta migliore. Grazie all'elevata coerenza dei dati fornita da MongoDB, è ideale per ambienti di query impegnativi.

Nosql vs. Rdbms: qual è la scelta migliore?

MongoDB è ideale per le applicazioni che richiedono risultati coerenti pur non richiedendo le prestazioni di un RDBMS tradizionale. Quando MongoDB utilizza il blocco e il controllo della concorrenza, i client non sono in grado di modificare gli stessi dati contemporaneamente e quando MongoDB scrive su un documento, intraprende un'azione completa o parziale. I clienti possono essere certi che vedranno sempre dati coerenti. È vero che NoSQL non fornisce garanzie di integrità dei dati come i tradizionali RDBMS, ma offre flessibilità e prestazioni significative. Inoltre, NoSQL consente un semplice ridimensionamento perché i dati possono essere aggiunti o rimossi senza influire sulla coerenza del database nel suo insieme.

Cos'è la coerenza di lettura in Nosql?

La coerenza di lettura è un concetto di database che garantisce che tutte le letture effettuate all'interno di una transazione restituiscano dati coerenti tra loro. Ciò significa che se vengono effettuate più letture da parti diverse del database, restituiranno tutti gli stessi dati.

Un'istantanea del database viene presentata a una query in un momento specifico utilizzando il multi-versioning. La query visualizza le modifiche apportate dalle transazioni avvenute prima del periodo di tempo specificato, nonché le modifiche apportate da transazioni successive o di cui non è stato eseguito il commit. L'obiettivo della lettura coerente è mantenere questo livello di coerenza nel tempo. Quando si utilizza una lettura coerente, è necessario assicurarsi che tutti i nodi Cassandra che leggeranno e scriveranno i dati siano tutti impostati per farlo. A diversi spazi chiave sull'edge è possibile assegnare un livello di coerenza diverso. Le letture coerenti in Cassandra possono essere utilizzate per migliorare le prestazioni poiché eliminano la necessità di leggere i dati da più origini. È anche possibile ridurre le incoerenze dei dati.

Che cos'è la coerenza di lettura?

La coerenza è un componente chiave della coerenza di lettura a livello di transazione. Tutte le transazioni all'interno di una transazione hanno gli stessi dati per un determinato momento, tranne per il fatto che le modifiche ai dati causate da una transazione serializzabile non vengono visualizzate nei dati per un determinato momento.

Nosql fornisce coerenza?

Per questo motivo, i database NoSQL hanno un elevato livello di coerenza, rendendoli più difficili da mantenere. Di conseguenza, invece di fornire una forte coerenza, forniscono un percorso verso la coerenza nel tempo. Significa che un datastore che garantisce la sicurezza di base potrebbe occasionalmente non riuscire a restituire il WYRITE più recente.

Nosql è migliore per Read Heavy?

La capacità di supportare sistemi pesanti sia in lettura che in scrittura nei database NoSQL è flessibile. L'uso di tecniche di hashing e hashing coerenti è estremamente importante per determinare quali shard/server instraderanno le query dell'applicazione attraverso la grande quantità di dati che possono ricevere.

Perché Nosql non è coerente?

Ci sono alcuni motivi per cui i database NoSQL non sono coerenti. Uno dei motivi è che i database NoSQL sono spesso distribuiti, il che significa che sono distribuiti su più server. Ciò può comportare l'archiviazione dei dati in luoghi diversi, il che può rendere difficile tenerne traccia. Un altro motivo è che i database NoSQL sono spesso progettati per essere scalabili, il che significa che possono gestire grandi quantità di dati. Ciò può rendere difficile tenere traccia di tutti i dati che vengono archiviati.

L'attività di correzione dell'implementazione di un archivio dati del documento è molto più difficile rispetto alla correzione di un modello relazionale. Il refactoring dei dati da un archivio in volo, oltre a essere molto più difficile delle trasformazioni di RDBMS, è una sfida comune. Se gli sviluppatori e gli architetti non capiscono o temono di perdere il lavoro se non si comportano correttamente, non potranno partecipare. Divideranno le transazioni atomiche in parti proceduralmente logiche piuttosto che riconoscere che la replica e la latenza sono reali o, peggio, che stanno trascinando sistemi di terze parti in attività transazionali. Alla fine, l'intero sistema verrà esternalizzato e qualcun altro assumerà le funzioni del dipartimento.

Cos'è la coerenza in Nosql

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende dallo specifico database NoSQL in questione. Tuttavia, in generale, la coerenza in un database NoSQL si riferisce alla garanzia che i dati siano corretti e aggiornati in tutti i nodi del sistema. Questo di solito significa che le letture e le scritture sono sempre coerenti tra loro, ma i dettagli specifici possono variare a seconda del database.

Un insieme di valori a cui tutti i punti dati in un sistema di database devono essere allineati viene definito coerenza. C08846024, che viene letto da C08846024, restituisce un errore perché il valore immesso era un Alpha 8 Numeric, che è, in sostanza, una forma di dati incoerenti. Il formato dei dati, non la coerenza del database, determina la modalità di visualizzazione. Crea regole/valori che impediscono ai dati incoerenti di entrare nei database primari e nelle repliche in modo che le sue operazioni funzionino senza problemi. Tutti i dati che entrano nel database devono essere coerenti per essere visti. Una forte coerenza del database è importante perché garantisce che qualsiasi client che tenti di accedere ai dati vedrà sempre i dati aggiornati più recenti che aderiscono alle regole del database. Un livello coerente è definito come un valore precondizionato che stabilisce quante repliche o nodi devono rispondere prima che possa essere considerata una transazione valida.

Una delle caratteristiche di ACID è la separazione dei dati da una specifica rete di database, che separa un dato da tutti gli altri dati. La coerenza del processo di aggiornamento risulterà infine in tutti i nodi in cui sono archiviati i dati che li memorizzano coerenti con i dati che hanno subito un aggiornamento. Una tabella in un database può evitare che i tuoi dati vengano confusi. Mentre Active-Active GeoDistribution di Redis Enterprise fornisce coerenza, manca di coerenza in Redis open source.

L'incoerenza dei database Nosql

Poiché i sistemi NoSQL in genere non supportano le transazioni, non è affidabile quanto disporre di un database coerente. I database NoSQL, infatti, spesso compromettono l'eventuale coerenza per ottenere i migliori risultati in termini di prestazioni e scalabilità. Di conseguenza, si presuppone che tutti gli aggiornamenti verranno replicati in tutte le repliche nel prossimo futuro, anche se non vi è alcuna garanzia che ciò avvenga nel più breve tempo possibile. Inoltre, se un'immissione di dati non soddisfa i valori precondizionati, si verificherà un conflitto.

Consistenza finale MongoDB

Se i dati sono incoerenti in questo momento ma cambieranno nel tempo, ciò indica che sono ancora coerenti. Ciò accade quando utilizzi una delle readPreferences in grado di leggere fonti secondarie.

Il protocollo di replica dei dati MongoDB è sempre asincrono, indipendentemente dal fatto che sia primario o secondario. Un problema di scrittura predefinito per MongoDB è w1: (scrittura corretta su primary) e l'inserimento nel journal è disattivato in j:false. Poiché la replica asincrona causa incoerenza nelle partizioni perdendo il primario o diventando isolata sul lato di minoranza, è normale che una partizione perda il primario o diventi isolata sul lato di minoranza. L'ottimizzazione dei valori w e j consente di ottenere diversi livelli di latenza durante le garanzie di non partizione e incoerenza durante PARTITION. Quando una scrittura è *w:1, j:false* – le scritture sono più veloci quando non c'è partizione perché le scritture non attendono il completamento della replica. Di seguito è riportato un esempio di come leggere/non leggere dai secondari influisce sui livelli di coerenza in tutte le altre combinazioni w. MongoDB fornisce i seguenti livelli di coerenza: Quando non è presente alcuna partizione o quando sono presenti tutti i nodi, MongoDB è un metodo affidabile per scrivere quando non è presente alcuna partizione e ha una bassa latenza.

C'è una partizione nell'applicazione e il primario attivo viene perso, generando un messaggio di errore (errore writeTimeout). Poiché MongoDB fornisce la massima disponibilità, perderemo sempre una parte del cluster, almeno una parte, se è partizionato. Come risultato di *w:majority, *j:true* e *read from primary only, MongoDB può essere classificato come CP in CAP e CP/EC nel teorema PACELC.

Qual è la differenza tra eventuale e coerente?

Qual è la differenza tra "tempo" e "percentuale" di successo?
Un sistema distribuito può raggiungere la coerenza finale garantendo che tutti i nodi del sistema siano in grado di visualizzare lo stesso valore per un elemento di dati. Un valore coerente nell'elemento di dati indica che il suo valore è rimasto sempre costante dall'ultimo aggiornamento.