Perché Nosql non è coerente

I database Nosql sono noti per le loro elevate prestazioni e scalabilità. Tuttavia, sono spesso criticati per essere "incoerenti". In questo articolo, esploreremo i motivi per cui i database nosql non sono sempre coerenti. Uno dei motivi principali per cui i database nosql non sono coerenti è perché sono progettati per sacrificare la coerenza a favore delle prestazioni. Ciò significa che i database nosql possono offrire prestazioni e scalabilità elevate, ma potrebbero non essere sempre accurati. Un altro motivo per cui i database nosql non sono coerenti è perché spesso usano modelli finalmente coerenti. Ciò significa che i dati nel database potrebbero non essere immediatamente coerenti, ma alla fine convergeranno in un unico stato. Infine, i database nosql possono anche essere meno consistenti perché sono spesso distribuiti. Ciò significa che i dati sono distribuiti su più server, il che può portare a incoerenze. Nel complesso, i database nosql non sono sempre coerenti. Tuttavia, offrono elevate prestazioni e scalabilità.

Nella maggior parte dei database NoSQL, la coerenza ha la priorità rispetto alla coerenza assoluta. Le transazioni di database non sono supportate perché non possono garantire la coerenza dei dati . Quando tutti gli aggiornamenti sono coerenti, le possibilità di raggiungere tutte le repliche sono basse.

Con NoSQL, puoi archiviare tutti i tipi di dati senza dover ricordare quali dati vuoi conservare. Devi aumentare e diminuire i tuoi dati man mano che crescono. Come affermato in precedenza, NoSQL offre molta più flessibilità e la possibilità di adeguare i costi man mano che i dati cambiano.

Database NoSQL si riferisce a database che non utilizzano algoritmi e memorizzano i dati in modo diverso rispetto ai database tradizionali come SQL. Sulla base di un modello di dati, i database NoSQL possono essere classificati in diversi tipi. I moduli documento, valore-chiave, colonna larga e grafico sono i più comuni.

Inoltre, i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente, il che significa che possono gestire un aumento del traffico semplicemente aggiungendo più server. I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari man mano che i set di dati si evolvono, consentendo loro di diventare più grandi e più potenti.

Perché i database Nosql non sono coerenti?

I database Nosql non sono consistenti perché non usano le stesse regole dei database relazionali . I database Nosql sono progettati per essere più flessibili e scalabili dei database relazionali, ma ciò va a discapito della coerenza.

Esiste anche un linguaggio di interrogazione, CQL, che è abbastanza familiare a SQL (ma un po' più limitato). Fornisce inoltre coerenza sintonizzabile, il che significa che per determinati bit di dati è possibile ottenere una coerenza completa. L'archivio valore chiave di Cassandra è costruito attorno a un insieme di coppie di valori chiave ordinate. È possibile creare partizioni (frammenti) di dati utilizzando il valore della chiave di livello superiore. Questo metodo consente di organizzare e salvare i dati delle serie temporali in modo più efficace. Tuttavia, non garantisce l'uso di motori di ricerca full-text. Non è raro, tuttavia, che venga combinato con motori di ricerca come Lucene e Solr.

Database Nosql: non così scalabili o affidabili come si potrebbe pensare

Le capacità di ridimensionamento dei database nosql sono compromesse perché mancano del supporto delle transazioni ACID. Inoltre, poiché i database nosql non sono strettamente integrati con il sistema operativo come i database tradizionali, sono meno affidabili.

Nosql è coerente?

Di conseguenza, i database NoSQL devono ridurre la loro coerenza per mantenere un'elevata disponibilità. Piuttosto che fornire una forte coerenza, servono come base per un successo continuo. Di conseguenza, un datastore che garantisce i valori di base su base regolare occasionalmente non riuscirà a restituire il risultato di un recente WRITE.

Per correggere l'implementazione dell'archivio dati di un documento in un modello relazionale, è necessario entrare nei dettagli. Inoltre, i dati di un archivio in transito devono essere fattorizzati in modo molto più complesso rispetto ai dati di un RDBMS. Coloro che non capiscono o temono di perdere il lavoro se commettono un errore non potranno partecipare. Non noteranno che quelle che dovrebbero essere transazioni atomiche sono suddivise in vari blocchi e continueranno invece a replicarsi e latenza di conseguenza, trascinando terze parti nella transazione. Quando arriverà quel giorno, l'intero sistema verrà gettato via e il dipartimento sarà esternalizzato, con la responsabilità della manutenzione che passerà a una parte esterna.

Archivi di documenti, archivi di valori-chiave, archivi di grafici e motori di ricerca sono esempi di database NoSQL. Gli archivi di documenti, ad esempio, consentono l'archiviazione di documenti in modo organizzato, con ogni documento con più campi. Il grafico memorizza i dati del negozio sui grafici, mentre il valore-chiave memorizza i valori del negozio nell'ordine delle chiavi. I database NoSQL presentano numerosi vantaggi rispetto ai database relazionali. Inoltre, elaborano e aggiornano i dati in modo più rapido, rendendoli un'operazione più efficiente. Inoltre, sono più scalabili, il che significa che possono gestire più dati senza rallentamenti. Come i database relazionali, non funzionano bene con i dati che devono essere manipolati in un modo specifico. Per alcuni tipi di dati, i database NoSQL eccellono rispetto ai database relazionali.

Qual è la differenza tra ora e versione durante la lettura da una replica?

Quando viene eseguita una lettura da una replica nel cluster nel momento in cui viene eseguita, viene definita lettura temporale. Si riferisce alla lettura dalla replica basata sulla versione più recente dei dati. Questo cluster non consente la lettura da alcuna replica.
Esiste una rigida restrizione nell'impostazione Absolute, che assicura che ogni processo client sia sempre seguito da una replica. Con l'impostazione Ora, i processi client leggeranno dalla replica con il timestamp più recente. Quando l'impostazione Versione è configurata, i processi client saranno in grado di leggere i dati dalla replica in base alla versione più recente. Quando l'impostazione no è impostata, tutti i processi abilitati per la replica nel cluster leggeranno dai processi client.

Perché Nosql non è affidabile?

Ci sono alcuni motivi per cui i database NoSQL potrebbero non essere affidabili come i database SQL. Innanzitutto, i database NoSQL sono spesso meno maturi dei database SQL e quindi potrebbero avere più bug. In secondo luogo, i database NoSQL a volte utilizzano schemi meno ben definiti, il che può portare a problemi di integrità dei dati. Infine, alcuni database NoSQL non supportano le transazioni, il che significa che i dati potrebbero andare persi in caso di interruzione dell'alimentazione o altri guasti del sistema.

Gli sviluppatori possono creare database NoSQL senza dover convertire le loro strutture in memoria in database relazionali. Il fatto che non forniscano un elevato livello di sicurezza dei dati è una delle maggiori preoccupazioni per le aziende IT di oggi. Non esistono database in grado di automatizzare il processo di sharding, che separa i database di grandi dimensioni in parti più piccole, più veloci e più gestibili. I dati vengono partizionati in più cluster di nodi nei database NoSQL, consentendo loro di essere utilizzati per ridimensionare in modo selettivo set di dati di grandi dimensioni con grandi risorse di elaborazione. L'evoluzione dei database relazionali li ha resi in grado di gestire i requisiti di scalabilità, affidabilità e disponibilità che le moderne applicazioni impongono loro. Gli svantaggi di NoSQL possono essere evitati o superati utilizzando una varietà di metodi.

I vantaggi dei database NoSQL rispetto ai database tradizionali sono numerosi. Inoltre, scalabilità, semplicità e codice sono tutti fattori importanti. La tecnologia NoSQL è meno matura, più soggetta a errori e richiede meno istruzioni SQL.
Di conseguenza, i database NoSQL non possono essere progettati per scalare da soli e potrebbero richiedere un'infrastruttura aggiuntiva per gestire transazioni ad alto volume. I database NoSQL hanno meno flessibilità rispetto ai database SQL e il supporto per i problemi di query di lavoro è più complesso. A causa della mancanza di standardizzazione, i database NoSQL sono difficili da integrare con altri sistemi.

Come viene garantita la coerenza di Nosql?

La consistenza di Nosql viene in genere raggiunta attraverso l'uso di un quorum, che è la maggioranza dei nodi nel sistema. Ciò significa che se più della metà dei nodi nel sistema concordano sul valore di un particolare elemento di dati, tale valore è considerato il valore corretto. Ciò garantisce che i dati nel sistema siano coerenti, anche in caso di guasti del nodo.

Database ed eventuale coerenza

MongoDB è un buon esempio di database che viene mantenuto nel tempo. In caso di errore di un membro primario, il cluster MongoDB preserva la coerenza sospendendo le scritture fino a quando non viene eletto un nuovo primario. Il rollback delle scritture non recuperabili nel primario non riuscito si verifica quando il primario non riuscito ritorna al cluster come secondario. Ai client verrà impedito di vedere i dati del database principale che ha avuto esito negativo.
Un concetto di modellazione dei dati noto come coerenza finale garantisce che gli aggiornamenti ai database NoSQL distribuiti si riflettano sempre nel cluster in generale. Se entrambe le query del database sono identiche, i risultati di ciascuna verranno restituiti dopo un certo periodo di tempo. Ci sono alcune applicazioni che possono trarne vantaggio, anche se non sempre è necessario. Un database MongoDB è un eccellente esempio di un database che alla fine può fornire coerenza e può anche essere utile in alcune situazioni.

Consistenza Nosql

I database NoSQL in genere offrono una coerenza più ampia rispetto alle loro controparti relazionali. Il teorema CAP afferma che è impossibile per un database distribuito fornire contemporaneamente più di due delle seguenti tre garanzie:
– Coerenza: 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 partizione: il sistema continua a funzionare nonostante un numero arbitrario di messaggi venga eliminato o ritardato dalla rete

La coerenza e l'alta disponibilità sono impossibili con NoSQL. Eric Brewer ha utilizzato per la prima volta questa espressione nel Teorema CAP. Secondo il teorema CAP, possiamo ottenere solo due delle tre garanzie per un database. Le tre garanzie sono così uniche che nessun sistema può garantirne più di due. RDBMS, o record data management system, è il primo di questi. Questo tipo di impianto è estremamente versatile perché sono disponibili diverse macchine per supportarlo. Inoltre, tali sistemi sono tolleranti alle partizioni perché se una macchina si guasta, altre macchine saranno disponibili per sostituirla.

I database Sql sono fortemente coerenti?

Il modello di coerenza ACID viene utilizzato nei database SQL (coerenza forte o coerenza di scrittura). Questo sistema è più adatto a un sistema con dati strutturati e un formato di dati ben noto, come un sistema transazionale o un sistema di controllo.

MongoDB offre dati più coerenti rispetto a un database tradizionale

La coerenza, tuttavia, non è sempre facile o desiderabile. Si consideri un'applicazione Web costruita attorno a un database relazionale . Un'applicazione Web non sarebbe disponibile anche se il database non fosse più disponibile. A differenza di un database tradizionale, MongoDB è un progetto MongoDB. I dati in questo database sono archiviati in documenti anziché in tabelle, che è un database orientato ai documenti. MongoDB può fornire un livello di coerenza superiore a quello disponibile da un database standard se tutti i client leggono e scrivono gli stessi dati contemporaneamente.

BaseNosql

I database Nosql sono un tipo di database che non utilizza il tradizionale modello relazionale utilizzato dai database SQL. I database Nosql sono spesso utilizzati per l'archiviazione di dati su larga scala e sono spesso più scalabili e performanti dei database SQL.

Molte organizzazioni continuano a utilizzare database relazionali, ma non sono così male come la gente crede che siano al giorno d'oggi. NoSQL ha lo scopo di colmare le lacune che RDBMS non è in grado di colmare. Per trovare una risposta, interroga il database, che restituirà un risultato pertinente. SQL è il linguaggio di query utilizzato per questa query. È possibile che le relazioni tra le tabelle o le aggiunte a una tabella cambino in qualche modo. La proprietà ACID di un database è la sua atomicità, coerenza, isolamento e durabilità. Ogni colonna aggiuntiva, ad esempio, richiede che tutte le righe precedenti contengano valori.

Una colonna può essere aggiunta a una partizione di riga in Cassandra. MongoDB è un acronimo che sta per Non solo SQL, ma anche database non relazionali. I database NoSQL rientrano in quattro categorie. I tre negozi di valore chiave sono Riak, Voldemort e Redis. Cassandra e HBase hanno colonne grandi. I database di documenti includono database MongoDB Graph, database Neo4J e database HyperGraphDB. Un archivio di documenti è simile a un database di valori-chiave in quanto memorizza i dati in un formato semi-strutturato.

I database a grafo devono memorizzare i dati solo una volta (una o due volte) e le relazioni tra i nodi sono predeterminabili. A differenza della modifica di una relazione tra due nodi, la modifica di una relazione persistente richiede molto meno tempo. Dovresti capire questo come il primo passo nell'apprendimento di NoSQL.

MongoDB: un database Nosql

I database NoSQL orientati ai documenti come MongoDB si distinguono per la loro struttura basata su colonne. Un database senza conformità ACID potrebbe non essere l'opzione migliore per te se stai cercando un database in grado di gestire transazioni in più parti. MongoDB è una scelta popolare per le applicazioni che richiedono un database rapido e semplice.

Sql Vs Nosql

I database SQL sono scalabili verticalmente, mentre i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente. Un database SQL è un database basato su tabelle, mentre un database NoSQL è un database archivio di documenti, valori-chiave, grafici o colonne larghe . Nelle transazioni su più righe, i database SQL hanno prestazioni migliori rispetto ai database NoSQL, mentre i dati non strutturati, come documenti e JSON, possono essere gestiti meglio dai database NoSQL.

I dati sono il fondamento di tutti i sottocampi della scienza dei dati. Un sistema di gestione del database (DBMS) è il modo più comune per archiviare i dati. Per interagire e comunicare con il DBMS, è necessario utilizzare il suo linguaggio. I DBMS interagiscono con SQL (Structured query language). Negli ultimi anni è emerso un nuovo termine nello sviluppo di database: database NoSQL. I dati non possono essere archiviati in tabelle o record di un database non relazionale. Invece di una struttura di archiviazione dei dati, è progettata e ottimizzata per soddisfare le esigenze di utenti specifici.

Le tabelle orientate alle colonne, le tabelle orientate ai documenti, le coppie chiave-valore e i database a grafo sono le più utilizzate. MongoDB è un esempio di database orientato ai documenti che può essere utilizzato in Python. Generalmente si pensa che un database NoSQL offra maggiore flessibilità nello sviluppo della struttura dei dati. La struttura di un database SQL è più rigida e meno flessibile, mentre la struttura di un database relazionale è più flessibile. Iniziare con SQL e arrivare fino a NoSQL potrebbe essere la migliore opzione per un principiante. Ci sono numerosi vantaggi e svantaggi per ciascuno e devi scegliere quello giusto per te in base ai tuoi dati, all'applicazione e a ciò che lo rende più facile da usare. È vero che SQL non è buono come NoSQL o il modo in cui è scritto oggi. Quando esamini i tuoi dati, prenderai la decisione migliore.

Un'azienda con un gran numero di clienti nel '600 potrebbe essere un buon esempio. Poiché è semplice collegare insieme tutti i punteggi di credito, i dati in un database relazionale sarebbero una scelta eccellente per archiviare queste informazioni. A causa della mancanza di join, un database non relazionale come MongoDB potrebbe non essere appropriato per questa attività.
MongoDB ha il potenziale per archiviare i dati, ma non sarebbe in grado di unirli in un modo che li renda adatti per l'interrogazione. Ciò significa che l'azienda dovrebbe generare una query separata per determinare il numero di clienti con un punteggio di credito di 600 o superiore.
Il database relazionale è più adatto a questa situazione. È ideale per query complesse che richiedono l'integrazione di più parti di dati.

Database Nosql: pro e contro

L'aumento della popolarità dei database NoSQL può essere attribuito al fatto che sono di natura più analitica. Sono progettati per gestire grandi quantità di dati in modo più efficiente rispetto ai tradizionali database relazionali. Sebbene i database NoSQL presentino alcuni vantaggi rispetto ai database tradizionali, presentano anche alcuni svantaggi. Come primo passaggio, la gerarchia di archiviazione dei dati non è supportata. In secondo luogo, l'archiviazione del valore-chiave è significativamente più lenta in un database SQL.