Il teorema della PAC: cos'è e cosa significa per te

In informatica, il teorema CAP, noto anche come teorema di Brewer, afferma che è impossibile per un data store distribuito fornire contemporaneamente più di due delle tre seguenti garanzie: Consistenza: ogni lettura riceve la scrittura più recente o un errore Disponibilità: Ogni richiesta riceve una risposta (non di errore), senza garanzia che contenga la scrittura più recente Tolleranza della partizione: il sistema continua a funzionare nonostante un numero arbitrario di messaggi venga eliminato (o ritardato) dalla rete tra i nodi In altre parole, il Il teorema CAP afferma che un archivio dati distribuito può fornire solo due delle seguenti tre garanzie: coerenza, disponibilità o tolleranza della partizione.

Secondo il teorema CAP, i progettisti di sistemi sono consapevoli dei compromessi nella progettazione di sistemi di dati condivisi in rete. Questo libro discute le basi dei database NoSQL in termini di requisiti. Secondo il teorema CAP, siamo limitati a due terzi delle tre garanzie per un database: coerenza, disponibilità e tolleranza della partizione. Una partizione è un'interruzione della comunicazione in un sistema distribuito tra i nodi. Se un nodo non può ricevere messaggi da un altro nodo all'interno del sistema, verrà diviso tra i due nodi. Una volta che una partizione è stata riparata, i sistemi distribuiti che garantiscono la tolleranza della partizione possono tranquillamente tornare allo stato precedente. I progettisti devono tenere conto del teorema CAP durante la progettazione o la selezione di un database distribuito.

Il teorema CAP definisce i due sistemi in MongoDB come CP e AP. Il teorema CAP presenta una visione semplificata dei sistemi distribuiti odierni come MongoDB e Cassandra. Le normali operazioni consentono disponibilità e coerenza flessibili , nonché la capacità di soddisfare requisiti specifici.

Il teorema CAP (CP) è un teorema matematico la cui applicazione può essere studiata utilizzando MongoDB e altre applicazioni simili. Viene spesso utilizzato nelle applicazioni in tempo reale per l'esecuzione in più posizioni e per gestire grandi quantità di dati. Il teorema CAP afferma che MongoDB è un archivio dati CP che gestisce le partizioni di rete mantenendo la coerenza e compromettendo anche la disponibilità.

Qual è il teorema del cappuccio in Nosql?

Quando si tratta di NoSQL, la coerenza e l'alta disponibilità non possono essere raggiunte insieme. Brewer ha affermato questo nel teorema CAP in primo luogo. Il teorema CAP o teorema di Eric Brewers afferma che un database può ottenere solo due delle tre garanzie: coerenza, disponibilità e coerenza.

Il teorema CAP è composto da tre componenti quando si tratta di archivi di dati distribuiti. Le normali operazioni fanno sì che tutte e tre le funzioni vengano eseguite dall'archivio dati. Tuttavia, secondo il teorema CAP, quando un database distribuito incontra difficoltà di rete, è possibile fornire coerenza o disponibilità. Il risultato è un miscuglio. Il fatto che un tipo di database, ad esempio NoSQL o non orientato, possa supportare un'elevata disponibilità o un'elevata coerenza è un fattore importante da considerare quando se ne seleziona uno. Quando i dati restituiti devono essere restituiti in modo preciso, è fondamentale utilizzare database coerenti. Le app bancarie dovrebbero restituire il valore esatto delle informazioni di un utente il prima possibile.

Un database di disponibilità può essere utilizzato se il servizio è più importante delle informazioni. Le società di e-commerce possono dimostrare l'elevata disponibilità di un database utilizzandolo. Un utente può modificare la manopola in database come Cosmos o Cassandra per indicare se preferisce la stabilità o la disponibilità.

In altre parole, anche se si verifica una partizione, tutti i dati memorizzati nel senso CAP vengono preservati. In CAP, non c'è coerenza nei sistemi di backup dei dati destinati solo a una singola partizione.
Significa che, anche se alcuni nodi non sono disponibili, un sistema può mantenere il servizio ai suoi clienti. Non è coerente con la CAP utilizzare un sistema che consenta la tolleranza delle partizioni ma non conservi i dati.
In un sistema distribuito con replica dei dati, non vi è alcuna garanzia che tutte e tre le proprietà desiderabili (coerenza, disponibilità e tolleranza della partizione) vengano mantenute contemporaneamente. Sebbene i nodi partizionati non siano sempre disponibili, i nodi nella CAP possono ancora leggere e scrivere. Un sistema che mantiene alcuni ma non tutti i suoi nodi in grado di leggere e scrivere non è disponibile nel senso della CAP, indipendentemente dal fatto che rimanga disponibile per i client e soddisfi i suoi SLA.
Il senso CAP implica che anche se si verifica una partizione, tutti i dati vengono mantenuti sull'host.

Il teorema del cappuccio: è un problema?

A seconda di come la guardi, può essere una decisione difficile da prendere. Il teorema CAP può essere rimosso da un'applicazione Web in cui la disponibilità e la scalabilità sono più importanti della coerenza quando il sistema di database sottostante è distribuito.

Nosql segue il teorema di Cap?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende da come si interpreta il teorema CAP. Alcune persone sostengono che i database nosql non seguono il teorema CAP perché non garantiscono la coerenza, mentre altri sostengono che i database nosql seguono il teorema CAP perché non garantiscono la disponibilità.

Qual è l'esempio del teorema del cappuccio?

Il teorema CAP è una teoria dell'informatica che afferma che è impossibile per un sistema informatico distribuito fornire contemporaneamente più di due delle tre seguenti garanzie:
1. Coerenza: ogni lettura riceve la scrittura più recente o un errore
2. Disponibilità: ogni richiesta riceve una risposta (non di errore), senza garanzia che contenga la scrittura più recente
3. Tolleranza della partizione: il sistema continua a funzionare nonostante un numero arbitrario di messaggi venga eliminato (o ritardato) dalla rete tra i nodi
In altre parole, il teorema CAP afferma che è impossibile che un sistema distribuito sia coerente e disponibile in caso di partizione di rete.

Quando si progetta un'applicazione cloud, tutte le app cloud sono sistemi distribuiti, quindi l'apprendimento del teorema CAP è essenziale. Coerenza CAP significa che tutti i client, indipendentemente dai nodi connessi, ricevono gli stessi dati. La tolleranza della partizione in un cluster significa che anche se alcune comunicazioni del nodo falliscono, il cluster non verrà interrotto. Un database NoSQL non è considerato un database CA secondo il teorema CAP. I database CA forniscono coerenza e disponibilità, ma non possono garantire la tolleranza agli errori se due nodi all'interno di un sistema dispongono di mappe di partizione separate. I database AP includono CouchDB, Cassandra e ScyllaDB. Secondo il teorema CAP, un database distribuito CA è teoricamente possibile, ma attualmente non è disponibile.

Un database NoSQL è considerato un sistema AP in quanto ha disponibilità e tolleranza di partizione a scapito della coerenza. Un database distribuito, come PACELC, aggiunge latenza e coerenza ai sistemi distribuiti oltre a latenza e coerenza. Tenendo conto delle prestazioni, è possibile mantenere questa promessa senza scendere a compromessi in altre aree critiche? ScyllaDB è un sistema altamente disponibile, tollerante alle partizioni e a bassa latenza che può essere configurato in vari modi. Il tradizionale teorema CAP non fornisce latenza o prestazioni. In quanto applicazioni native del cloud, richiedono una bassa latenza prevedibile e un'elevata disponibilità. CylonDB supera di gran lunga i database NewSQL distribuiti come CockroachDB.

L'incoerenza dei dati è l'unica causa dei problemi di disponibilità del servizio che il teorema CAP tenta di affrontare. Inoltre, altri fattori come guasti hardware o errori umani possono causare la non disponibilità dei dati. Il teorema CAP, che è un noto teorema di progettazione di database , afferma che qualsiasi archivio dati non può essere partizionato con tutte e tre le proprietà di stabilità, disponibilità e tolleranza della partizione. È possibile per un'azienda ottenere sia coerenza che disponibilità, ma non è sempre possibile. Il Dr. Mohammad Hashim e il Dr. Amnon Shashua hanno proposto il teorema in un articolo intitolato "Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores". Il teorema affronta l'incoerenza dei dati come unica causa dei problemi di disponibilità affrontando i compromessi tra queste tre proprietà. È ben noto che il teorema non affronta tutte le cause di indisponibilità o soluzioni ad esse. Di conseguenza, è fondamentale comprendere tutte le cause dell'indisponibilità e identificare e sviluppare soluzioni a tali problemi. Di conseguenza, un data warehouse può essere utilizzato per assistere in questo sforzo. Puoi utilizzare un data warehouse per comprendere meglio e risolvere eventuali incoerenze tra i tuoi dati e esso.

Il teorema del cappuccio

Se la tua applicazione deve essere coerente, deve essere disponibile. Se l'applicazione richiede una disponibilità frequente, deve essere disposta ad accettare un limite di partizione. Infine, se la tua applicazione necessita di una tolleranza di partizione, la coerenza deve essere sacrificata.
Se una partizione di rete comporta la perdita di dati archiviati su un singolo peer, il teorema CAP afferma che la quantità massima di dati che possono essere archiviati su un singolo peer è limitata.

Cap Teorema Nosql Esempio

Un nodo primario elabora le operazioni di scrittura di MongoDB. In caso di mancanza di un nodo primario, il sistema deve sostituirlo e, mentre lo fa, il sistema impedisce ai client di scrivere su di esso fino a quando il nodo primario non diventa disponibile.

I pro ei contro dei database Nosql ibridi

I database SPO hanno il vantaggio di fornire coerenza piuttosto che disponibilità. Il database ibrido NoSQL , d'altra parte, rientra nella seconda categoria di database NoSQL che non rientrano perfettamente in nessuna di queste categorie. I database CP e SPO vengono uniti in questi database, che contengono dati sia CP che SPO. Il meglio dei due mondi ha reso i database NoSQL ibridi un'opzione sempre più popolare. Riducono il rischio di incoerenza e perdita di dati grazie alla facilità di manutenzione e disponibilità.

Teorema del cappuccio nella blockchain

Il teorema CAP, noto anche come teorema di Brewer, afferma che è impossibile per un sistema distribuito fornire contemporaneamente più di due delle seguenti tre garanzie:
– Coerenza (tutti i nodi vedono gli stessi dati contemporaneamente)
– Disponibilità (ogni richiesta riceve una risposta)
– Tolleranza della partizione (il sistema continua a funzionare anche se alcuni nodi si guastano)
In un sistema blockchain, i nodi sono distribuiti e i dati vengono replicati su tutti i nodi. Il teorema CAP si applica quindi ai sistemi blockchain.

Secondo il Teorema CAP, i data store distribuiti (come una rete blockchain) non possono fornire più di due garanzie: Consistenza e Disponibilità. Anche se una rete non può garantire che sia aggiornata a causa della partizione di rete (nodi in errore), ogni richiesta riceve risposta. Quando invii Bitcoin, non è certo se la transazione verrà accettata. Un blocco verrà formato entro cinque minuti dall'inserimento della transazione. Se aspetti troppo a lungo, la tua transazione verrà trasferita su un altro blocco e i blocchi che la circondano inizieranno ad accumularsi. Non c'è mai stata una transazione che è stata chiusa più di cinque ore dopo il suo completamento.

Potrebbero verificarsi tempi di inattività della rete, ma non vi è alcuna indicazione che ciò causi incoerenza o disponibilità. Secondo il teorema CAP, una teoria teorica dei computer, questo può essere realizzato. Poiché consente la coesistenza delle due funzioni più importanti di un database distribuito, consistenza e disponibilità sono le uniche due funzioni che possono coesistere. In base al caso d'uso specifico del nostro sistema, possiamo scambiare le due funzioni disponibili.
Ad esempio, se abbiamo bisogno di un sistema per rispondere a un incendio, potremmo scegliere la disponibilità piuttosto che la coerenza. È per questo che sappiamo che il sistema deve essere reso disponibile in caso di incendio, anche se mancano ancora alcune informazioni. Preferiremmo avere un sistema coerente piuttosto che disponibile. Lo sappiamo perché sappiamo che gli utenti richiedono l'accesso agli stessi dati indipendentemente da un errore di rete.
Il teorema CAP richiede una conoscenza approfondita dei sistemi di dati condivisi connessi alla rete per poterli progettare. In questo caso, possiamo usarlo per fare dei compromessi tra le tre funzioni e adattare il sistema alle esigenze specifiche degli utenti.

Il teorema del cappuccio: perché è ancora rilevante oggi

Il teorema CAP, nonostante i suoi algoritmi avanzati e ripensati, è rimasto un concetto rilevante per decenni. Il teorema descrive un sistema distribuito come avente due delle tre proprietà - coerenza, disponibilità e partizione - ed è un principio fondamentale nella progettazione del sistema. Quando esiste una partizione, il teorema CAP esprime un compromesso tra disponibilità e consistenza. Un teorema è uno strumento utile per comprendere i compromessi tra queste proprietà e assistere con l'ottimizzazione del sistema.

Teorema del cappuccio nei Big Data

Nei big data, il teorema CAP afferma che è impossibile per un sistema distribuito fornire contemporaneamente più di due delle seguenti tre garanzie:
1. Coerenza: tutti i nodi del sistema visualizzano gli stessi dati contemporaneamente.
2. Disponibilità: ogni nodo del sistema può essere raggiunto e interrogato per i dati.
3. Tolleranza partizione: il sistema può continuare a funzionare anche se alcuni nodi non sono disponibili.
Il teorema CAP è spesso citato come motivo per cui i sistemi di big data non possono essere veramente coerenti e devono invece essere progettati per essere coerenti alla fine.

Il teorema di Brewer, noto anche come teorema del cappuccio, è un concetto matematico che descrive la coerenza, la disponibilità e la tolleranza della partizione. Lo scambio tra un framework e uno scambio inizia in uno stato stabile in cui il framework è coerente. Per garantire che il framework sia disponibile il 100% delle volte, deve rimanere operativo. Il concetto di database distribuiti implica l'interazione di più PC o nodi per fornire ai clienti un'unica unità di database operativa. Nel caso del recupero dati, il client si connette al nodo più vicino a quello da cui ha bisogno per recuperare le informazioni. L'uso del ridimensionamento orizzontale riduce il costo e la velocità della replica delle informazioni. Database I database NoSQL (non relazionali) possono essere utilizzati per applicazioni di rete distribuite.

In una rete in rapida espansione, possono essere distribuiti orizzontalmente e facilmente accessibili utilizzando una semplice gerarchia. Un database NoSQL può essere descritto come un database AP o CP. La tolleranza e l'accessibilità delle partizioni sono due caratteristiche CAP molto apprezzate da questo settore. Utilizzando framework distribuiti, siamo in grado di ottenere una quantità significativa di potenza di calcolo e accessibilità che non sarebbe stata possibile in passato. Quando i framework distribuiti vengono utilizzati nei server che vengono eseguiti per lunghi periodi di tempo, forniscono prestazioni più elevate, inerzia e tempi di attività vicini al 100%. L'obiettivo del ridimensionamento orizzontale è conoscere i quadri distribuiti e le sfide che presentano, oltre a trovare compromessi nella PAC.

Perché il teorema del cappuccio è importante

Nei sistemi di database , il teorema CAP afferma che è impossibile per un sistema distribuito fornire contemporaneamente più di due delle seguenti tre garanzie: Consistenza: ogni lettura riceve la scrittura più recente o un errore Disponibilità: ogni richiesta riceve un (non errore) risposta – senza garanzia che contenga la scrittura più recente Tolleranza della partizione: il sistema continua a funzionare nonostante un numero arbitrario di messaggi venga eliminato (o ritardato) dalla rete tra i nodi Il teorema CAP è stato originariamente proposto dall'informatico Eric Brewer in 2000. È noto anche come compromesso della PAC. Il teorema CAP è importante perché aiuta gli sviluppatori e gli architetti a comprendere i limiti dei sistemi distribuiti. Non è possibile per un sistema distribuito fornire contemporaneamente tutte e tre le garanzie della PAC. Gli sviluppatori e gli architetti devono scegliere quali due garanzie sono più importanti per la loro applicazione e progettare il sistema di conseguenza.

Secondo il teorema CAP, i data store distribuiti non sono in grado di fornire contemporaneamente le seguenti funzioni desiderabili: coerenza, disponibilità e tolleranza di partizionamento. Indipendentemente dal fatto che alcuni nodi nel sistema non siano disponibili, qualsiasi client connesso al database riceverà sempre una richiesta valida dal sistema del database. In un sistema di database distribuito, i dati vengono spesso suddivisi tra più nodi. In questo processo si verifica la cesoiatura, nota anche come partizione orizzontale. È fondamentale mantenere la scala orizzontale nei sistemi di database NoSQL. I database NoSQL tendono ad essere estremamente adattabili, con un gran numero di clienti e severi requisiti di livello di servizio. Lo stato di ciascun replicante in un sistema può essere mantenuto da un nodo del database centrale .

Quando un nodo richiede o aggiorna i dati, notificherà il nodo centrale prima che trasmetta i dati richiesti. Questo modello, se applicato a un sistema di database altamente disponibile e con tolleranza alle partizioni, può contribuire ad aumentare la coerenza complessiva. Se tale risposta non contiene dati obsoleti o non contiene alcun dato, continua a violare la coerenza atomica. Quando i nodi sono accessibili su un modello parzialmente sincrono, è possibile creare un sistema eventualmente coerente o ritardato. Come parte di un sistema come questo, i dati vengono infine replicati su un numero sufficiente di nodi che, una volta che tutti i bit di dati sono stati consegnati a ciascun nodo, il sistema raggiunge la coerenza.

Ogni richiesta di scrittura è disponibile in ogni nodo. A e B possono essere divisi da due nodi A e B qualsiasi avendo un insieme indipendente di nodi C in grado di gestire la maggior parte dei guasti di A o B, e ogni nodo in C può tollerare solo un guasto di A o B. Il teorema può essere generalizzato a strutture di dati arbitrarie e garanzie di coerenza arbitrarie È fondamentale mantenere un insieme coerente di dati in un sistema distribuito per garantire che sia sempre aggiornato. Poiché un sistema distribuito è una raccolta di nodi, è impossibile garantire che tutti i nodi dispongano dei dati di scrittura più recenti. Un'altra caratteristica importante della disponibilità dei dati è che sono sempre prontamente disponibili per la lettura. È fondamentale mantenere aggiornata la tolleranza della partizione per garantire che il sistema possa gestire qualsiasi numero di errori. Secondo il teorema CAP, qualsiasi data store può garantire solo due cose: i dati rimangono sempre costanti o viene creato un errore quando i dati cambiano. Allo stesso modo, la dichiarazione di disponibilità indica che tutte le richieste di scrittura sono disponibili su tutti i nodi. Se un nodo fallisce, i dati saranno accessibili dagli altri nodi. Inoltre, la tolleranza della partizione afferma che anche se due nodi si guastano contemporaneamente, l'intero sistema sarà comunque in grado di tollerare il guasto contemporaneamente. Il teorema CAP è un teorema teorico dell'informatica che aiuta a capire come funzionano i sistemi distribuiti. I dati vengono distribuiti frequentemente, quindi è fondamentale implementarli in applicazioni pratiche come le applicazioni web. Il teorema CAP, oltre a garantire che i dati siano sempre aggiornati correttamente e che i guasti vengano gestiti con garbo, può anche aiutare nel recupero dei dati.

Cap Teorema Sql

Il Teorema CAP è una teoria dell'informatica che afferma che è impossibile per un sistema distribuito fornire contemporaneamente più di due delle seguenti tre garanzie:
Coerenza: tutti gli utenti visualizzano gli stessi dati contemporaneamente.
Disponibilità: tutti gli utenti possono sempre leggere e scrivere dati.
Tolleranza partizione: il sistema può continuare a funzionare anche se alcuni nodi di rete non sono disponibili.

Secondo il Teorema CAP, se un sistema non può essere consistente e disponibile sia in presenza di partizioni che di default, non esiste un sistema distribuito. La coerenza è selezionata da CockroachDB nella definizione di un sistema CP nel teorema CAP. Poiché la rete dispone di una varietà di partizioni, alcuni sistemi CAP-Consistent potrebbero non essere disponibili a volte, ma possono comunque essere trovati ovunque. Il teorema CAP descrive uno stretto compromesso tra coerenza e disponibilità. Il teorema della PAC non considera fattori come gli effetti del cambiamento climatico, che possono essere incolpati di interruzioni. Rispetto alla PAC disponibile, gli acquisti della PAC comprano molto poco in termini di efficacia. Di conseguenza, poiché la coerenza viene persa, è necessaria una notevole quantità di codice.

Se scegli di utilizzare CockroachDB, puoi sfruttare la sua maggiore disponibilità, modalità di minore affidabilità a seconda delle tue esigenze. Se hai solo letture minimamente obsolete dalla replica più vicina senza bloccare le transazioni in conflitto, dovresti prendere in considerazione l'aumento della disponibilità della tua replica. Nonostante il fatto che le latenze possano essere più lunghe, la maggior parte delle applicazioni che richiedono database conformi a CAP coerenti, come CockroachDB, spesso si trovano meglio con un database conforme a CAP.

Dimostrazione del teorema del cappuccio

Non esiste una prova definitiva del teorema di Cap. Tuttavia, ci sono alcune intuizioni chiave che aiutano a spiegare perché il teorema è vero.
Innanzitutto, è importante capire che il teorema del cappuccio riguarda davvero i compromessi. In qualsiasi sistema distribuito, ci saranno sempre compromessi tra coerenza, disponibilità e tolleranza delle partizioni.
In secondo luogo, il teorema è in realtà un'affermazione su ciò che è possibile in un sistema distribuito. Non è un'affermazione su ciò che è desiderabile o ottimale.
In terzo luogo, la dimostrazione del Teorema Cap si basa su alcune idee molto fondamentali dell'informatica, tra cui il concetto di sistema distribuito e il concetto di algoritmo di consenso.

In un sistema distribuito, il Teorema CAP è un teorema fondamentale. Infatti, qualsiasi sistema distribuito può avere due o più delle seguenti tre caratteristiche. Esamineremo un sistema distribuito di base e mostreremo come farlo funzionare spiegando cosa lo rende adatto a essere coerente, disponibile e tollerante alle partizioni. In un sistema disponibile, quando il nostro client invia una richiesta a un server che non è andato in crash, il server risponderà al client il prima possibile. Se vogliamo tollerare le partizioni, dobbiamo essere in grado di funzionare correttamente con partizioni di rete arbitrarie. Secondo il nostro studio, un sistema non può averli tutti e tre contemporaneamente.

Il teorema del cappuccio

Secondo l'informatica teorica, è impossibile utilizzare un archivio dati distribuito per fornire contemporaneamente le seguenti tre funzioni desiderabili: coerenza, disponibilità e tolleranza della partizione. Coerenza, disponibilità e tolleranza di partizione sono tutte incluse in CAP.
Poiché il teorema CAP afferma che nessun sistema può fornire tutte e tre le proprietà contemporaneamente, questo è vero. Se vogliamo fornire coerenza, disponibilità e tolleranza di partizione, dobbiamo scendere a compromessi su una delle tre specifiche.

Database Nosql

I database Nosql sono sistemi di database che non utilizzano il tradizionale modello relazionale. Al contrario, utilizzano una varietà di modelli diversi che sono più adatti alle moderne esigenze di archiviazione e recupero dei dati . I database Nosql sono spesso più scalabili e più facili da usare rispetto ai database relazionali, rendendoli una scelta popolare per molte applicazioni web.

I database di documenti memorizzano i dati in un documento piuttosto che in un database relazionale. Per soddisfare le esigenze delle aziende moderne, sono progettati per essere adattabili, scalabili e in grado di rispondere rapidamente alle esigenze di gestione dei dati. I database NoSQL di documenti sono classificati in quattro tipi: database di documenti puri, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo. Le organizzazioni Global 2000 stanno adottando sempre più database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Ciò è dovuto a cinque tendenze così difficili da gestire che i database relazionali non sono più in grado di gestirle. A causa del loro modello di dati fisso, i database relazionali rappresentano un ostacolo importante per lo sviluppo agile. È definito come il modello applicativo di NoSQL.

I dati possono essere modellati in nodalità in qualsiasi modo si desideri senza essere statici. Nel contesto di un database orientato ai documenti, JSON è il formato de facto per l'archiviazione dei dati. Di conseguenza, i framework ORM non soddisfano più i requisiti generali dello sviluppo delle applicazioni. N1QL (pronunciato "nickel") è un potente linguaggio di query incluso in Couchbase Server 4.0 che consente di convertire SQL in JSON. Non solo supporta le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, ma supporta anche l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e altre funzioni. I database NoSQL sono semplici da usare perché sono progettati con un'architettura scale-out e non hanno un singolo punto di errore. Sta diventando sempre più importante per le aziende essere in grado di soddisfare le richieste dei clienti online poiché sempre più attività vengono svolte su dispositivi mobili e pagine web.

I database NoSQL sono facili da installare, configurare e ridimensionare, rendendoli uno strumento ideale per la gestione dei dati. Sono destinati a fungere da sistema di lettura, scrittura e archiviazione. Inoltre, possono essere gestiti e monitorati cluster di varie dimensioni e in varie fasi operative. Non è necessario installare software separato per la replica tra database perché i database NoSQL sono distribuiti. Inoltre, consente alle applicazioni di eseguire i propri tempi di inattività su richiesta utilizzando router hardware: le applicazioni non devono attendere che il database rilevi un problema ed eseguano i propri tempi di inattività. Sta diventando sempre più comune per i database NoSQL alimentare le moderne applicazioni Web, mobili e Internet of Things (IoT).

I diversi tipi di database Nosql

La crescente popolarità dei database NoSQL è dovuta alla capacità dei database NoSQL di archiviare i dati in modo diverso, consentendo un metodo di accesso più rapido ed efficiente. Su queste piattaforme è possibile eseguire una varietà di applicazioni, tra cui applicazioni web, big data e Internet of Things (IoT). I database NoSQL basati su documenti, come Cassandra, sono ideali per grandi quantità di dati a cui non è possibile accedere facilmente. È facile mutare i dati utilizzandoli, il che può essere utile per l'aggiornamento dei dati in tempo reale.
Redis è un database di valori-chiave che può essere utilizzato per archiviare piccole quantità di dati che richiedono un accesso rapido. I dati possono essere recuperati rapidamente utilizzandoli semplicemente guardando la chiave.
Utilizzando database a colonne larghe come Neo4j, puoi facilmente indicizzare e cercare grandi quantità di dati. Grazie a queste funzionalità, le colonne possono essere aggiunte rapidamente al database.
I database a grafo come Neo4j sono ideali per organizzare dati a cui altrimenti sarebbe difficile accedere in modo piatto. Con l'aiuto di questa API, puoi interrogare i dati in modo semplice ed efficiente.

Db acido relazionale

Un database relazionale è un database digitale basato sul modello relazionale dei dati, come proposto da Edgar F. Codd nel 1970. Un sistema software utilizzato per mantenere i database relazionali è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Molti sistemi di database relazionali hanno la possibilità di utilizzare il modello di transazione acido (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità).

Questo è l'insieme di caratteristiche che garantisce che le transazioni del database vengano elaborate in modo affidabile stabilendo ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). La funzione ACID di un database consiste nel recuperare da un errore che può verificarsi durante l'elaborazione di una transazione. Nonostante eventuali errori, i dati del database sono ancora accurati e coerenti. I dati non verranno alterati se una transazione fallisce prima che sia completata. Una transazione potrebbe non riuscire a causa di un input scadente o, in alcuni casi, di una violazione della coerenza. È possibile che ciò sia dovuto a un timeout oa un deadlock nel sistema di gestione del database. Il guasto del supporto, d'altra parte, si riferisce al fallimento di un dispositivo di archiviazione (come un disco rigido) per leggere e scrivere dati.

L'acido Rdbms è conforme?

I dati transazionali devono essere conformi ad ACID, che è supportato da molti RDBMS popolari, come Oracle, SQL Server, PostgreSQL e MySQL.

Quale Db segue le proprietà degli acidi?

MySQL, PostgreSQL, Oracle e Microsoft SQL garantiscono tutti le proprietà ACID per le transazioni.

Rdbms ha proprietà acide?

A differenza dei dati distribuiti, gli RDBM hanno proprietà ACID difficili da mantenere. Gli RDBM garantiscono inoltre coerenza e disponibilità rispetto alla scalabilità in conformità con il teorema CAP (Gilbert e Lynch, 2002), che afferma che ACID è richiesto per ogni transazione gestita, come le transazioni simultanee.