CAP定理：それが何であり、それがあなたにとって何を意味するのか

公開: 2022-11-18

コンピューティングでは、Brewer の定理とも呼ばれる CAP の定理は、分散データストアが次の 3 つの保証のうち 2 つ以上を同時に提供することは不可能であると述べています。すべての要求は (エラーではない) 応答を受け取ります – 最新の書き込みが含まれているという保証はありません。 CAP 定理は、分散データストアが提供できるのは、一貫性、可用性、分断耐性の 3 つの保証のうち 2 つだけであると述べています。

CAP 定理によると、システム設計者は、ネットワーク化された共有データシステムの設計におけるトレードオフを認識しています。この本では、要件の観点から NoSQL データベースの基本について説明します。 CAP の定理によれば、データベースの 3 つの保証 (一貫性、可用性、分断耐性) の 3 分の 2 に制限されています。パーティションは、ノード間の分散システムにおける通信の中断です。ノードがシステム内の別のノードからメッセージを受信できない場合、そのノードは 2 つのノードに分割されます。パーティションが修復されると、パーティション耐性を保証する分散システムは、正常に以前の状態に戻ることができます。設計者は、分散データベースを設計または選択する際に、CAP 定理を考慮する必要があります。

CAP 定理は、MongoDB の 2 つのシステムを CP と AP として定義します。 CAP 定理は、MongoDB や Cassandra などの今日の分散システムを単純化したものです。通常の運用では、柔軟な可用性と一貫性、および特定の要件を満たすことができます。

CAP 定理 (CP) は数学的定理であり、MongoDB やその他の同様のアプリケーションを使用してそのアプリケーションを研究できます。複数の場所で実行し、大量のデータを処理するために、リアルタイムアプリケーションで頻繁に使用されます。 CAP の定理は、MongoDB は、一貫性を維持しながら可用性を損なうことによってネットワークパーティションを管理する CP データストアであると述べています。

Nosqlのキャップ定理とは何ですか?

NoSQL に関して言えば、一貫性と高可用性を同時に実現することはできません。ブリューワーはこれをCAP定理で最初に述べました。 CAP の定理または Eric Brewers の定理では、データベースは、一貫性、可用性、および一貫性の 3 つの保証のうち 2 つしか達成できないと述べています。

CAP 定理は、分散データストアに関しては 3 つのコンポーネントで構成されています。通常の操作では、3 つの機能すべてがデータストアによって実行されます。ただし、CAP の定理によれば、分散データベースでネットワークの問題が発生した場合、一貫性または可用性のいずれかを提供できます。結果は混合バッグです。 NoSQL や非指向などのデータベースタイプが高可用性または高整合性をサポートできるという事実は、いずれかを選択する際に考慮すべき重要な要素です。データを正確な方法で返す必要がある場合は、一貫したデータベースを使用することが重要です。バンキングアプリは、できるだけ早くユーザー情報の正確な値を返す必要があります。

サービスが情報よりも重要な場合は、可用性のデータベースを使用できます。 E コマース企業は、データベースを使用することで、その可用性の高さを実証できます。ユーザーは、Cosmos や Cassandra などのデータベースのノブを変更して、安定性と可用性のどちらを優先するかを示すことができます。

つまり、パーティションが発生しても、CAP センスに格納されているすべてのデータが保持されます。 CAP では、単一のパーティションのみを対象としたデータバックアップシステムには一貫性がありません。
これは、一部のノードが使用できない場合でも、システムがクライアントへのサービスを維持できることを意味します。分断耐性を許容するがデータを保存しないシステムを運用することは、CAP と矛盾します。
データレプリケーションを使用する分散システムでは、3 つの望ましい特性 (一貫性、可用性、分断耐性) がすべて同時に維持されるという保証はありません。分割されたノードは常に利用できるわけではありませんが、CAP 内のノードは引き続き読み取りと書き込みを行うことができます。すべてのノードではなく一部のノードを読み書きできるように維持しているシステムは、CAP の意味では利用できません。
CAP の意味は、パーティションが発生しても、すべてのデータがホスト上に保持されることを意味します。

キャップ定理：それは問題ですか？

見方によっては、難しい決断になる可能性があります。基盤となるデータベースシステムが分散している場合、可用性とスケーラビリティが一貫性よりも重要な Web アプリケーションから CAP 定理を取り除くことができます。

Nosql はキャップ定理に従いますか?

CAP 定理をどのように解釈するかに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 nosql データベースは一貫性を保証しないため CAP の定理に従っていないと主張する人もいれば、nosql データベースは可用性を保証しないため CAP の定理に従っていると主張する人もいます。

キャップ定理の例とは?

CAP 定理は、分散コンピューターシステムが次の 3 つの保証のうち 2 つ以上を同時に提供することは不可能であると述べているコンピューターサイエンスの理論です。
1. 一貫性: すべての読み取りは最新の書き込みまたはエラーを受け取ります
2. 可用性: すべてのリクエストは (エラーではない) レスポンスを受け取ります – 最新の書き込みが含まれているという保証はありません
3. 分断耐性: ノード間のネットワークによって任意の数のメッセージが破棄 (または遅延) されても、システムは動作し続けます。
言い換えれば、CAP 定理は、分散システムがネットワークパーティションの場合に一貫性と可用性の両方を維持することは不可能であると述べています。

クラウドアプリケーションを設計する場合、すべてのクラウドアプリケーションは分散システムであるため、CAP 定理の学習は不可欠です。 CAP の一貫性とは、接続されているノードに関係なく、すべてのクライアントが同じデータを受信することを意味します。クラスターの分断耐性とは、一部のノード通信に障害が発生しても、クラスターが中断されないことを意味します。 NoSQL データベースは、CAP 定理の下では CA データベースとは見なされません。 CA データベースは一貫性と可用性を提供しますが、システム内の 2 つのノードに個別のパーティションマップがある場合、フォールトトレランスを保証できません。 AP データベースには、CouchDB、Cassandra、および ScyllaDB が含まれます。 CAP 定理によれば、CA 分散データベースは理論的には可能ですが、現在は利用できません。

NoSQL データベースは、一貫性を犠牲にして可用性と分断耐性を備えているという点で AP システムと見なされます。 PACELC などの分散データベースは、遅延と一貫性に加えて、分散システムに遅延と一貫性を追加します。パフォーマンスを念頭に置いて、他の重要な領域で妥協することなく、この約束を果たすことは実現可能ですか? ScyllaDB は、さまざまな方法で構成できる、高可用性、パーティショントレラント、低待機時間のシステムです。従来の CAP 理論では、レイテンシやパフォーマンスは提供されません。クラウドネイティブアプリケーションとして、予測可能な低レイテンシと高可用性が必要です。 CylonDB は、CockroachDB などの分散 NewSQL データベースよりも大幅に優れています。

データの不整合は、CAP 定理が対処しようとするサービスの可用性の問題の唯一の原因です。さらに、ハードウェア障害や人的エラーなどの他の要因によって、データが利用できなくなる可能性があります。よく知られているデータベース設計定理である CAP 定理では、安定性、可用性、分割耐性の 3 つの特性すべてを備えたデータストアを分割することはできないと述べています。企業が一貫性と可用性の両方を達成することは可能ですが、常に可能であるとは限りません。 Mohammad Hashim 博士と Amnon Shashua 博士は、「データストアにおける一貫性、可用性、およびパーティション耐性の達成」というタイトルの論文で定理を提案しました。 Theorem は、これら 3 つのプロパティ間のトレードオフに対処することで、可用性の問題の唯一の原因であるデータの不整合に対処します。この定理が、利用不能のすべての原因またはそれらの解決策に対処しているわけではないことはよく知られています。その結果、使用不能のすべての原因を理解し、それらの問題に対する解決策を特定して開発することが重要です。その結果、データウェアハウスを使用してこの取り組みを支援できます。データウェアハウスを使用すると、データとデータの間の不整合をよりよく理解し、対処することができます。

キャップ定理

アプリケーションに一貫性を持たせるには、アプリケーションが利用可能でなければなりません。アプリケーションで頻繁な可用性が必要な場合は、パーティションの制限を受け入れる必要があります。最後に、アプリケーションにパーティショントレランスが必要な場合は、一貫性を犠牲にする必要があります。
ネットワークパーティションによって単一のピアに保存されているデータが失われる場合、CAP の定理は、単一のピアに保存できるデータの最大量が制限されていることを示しています。

キャップ定理 Nosql の例

1 つのプライマリノードが MongoDB の書き込み操作を処理します。プライマリノードが不足している場合、システムはそれを交換する必要があります。その間、プライマリノードが使用可能になるまで、システムはクライアントからの書き込みを防ぎます。

ハイブリッド Nosql データベースの長所と短所

SPO データベースには、可用性よりも一貫性を提供するという利点があります。一方、ハイブリッド NoSQL データベースは、NoSQL データベースの 2 番目のカテゴリに分類され、これらのカテゴリのいずれにもうまく適合しません。 CP および SPO データベースは、CP および SPO データの両方を含むこれらのデータベースにマージされます。両方の世界の長所により、ハイブリッド NoSQL データベースはますます一般的なオプションになっています。メンテナンスと可用性が容易なため、データの不整合やデータ損失のリスクが軽減されます。

ブロックチェーンのキャップ定理

Brewer の定理とも呼ばれる CAP の定理は、分散システムが次の 3 つの保証のうち 2 つ以上を同時に提供することは不可能であると述べています。
– 一貫性 (すべてのノードが同じデータを同時に見る)
– 可用性 (すべての要求が応答を受け取る)
– 分断耐性 (一部のノードに障害が発生しても、システムは稼働し続けます)
ブロックチェーンシステムでは、ノードが分散され、データがすべてのノードに複製されます。したがって、CAP定理はブロックチェーンシステムに適用されます。

CAP 定理によれば、分散データストア (ブロックチェーンネットワークなど) は、一貫性と可用性の 2 つ以上の保証を提供できません。ネットワークパーティション (ノードの障害) が原因でネットワークが最新であることを保証できない場合でも、すべての要求に応答します。ビットコインを送信する場合、取引が受け入れられるかどうかは定かではありません。ブロックは、トランザクションが入力されてから 5 分以内に形成されます。長時間待つと、トランザクションが別のブロックに転送され、それを囲むブロックが蓄積し始めます。トランザクションが完了してから 5 時間以上経過して巻き戻されたトランザクションはありません。

ネットワークのダウンタイムが発生する可能性がありますが、これによって不整合や可用性が低下する兆候はありません。理論的なコンピューター理論である CAP 定理によれば、これは実現可能です。分散データベースの最も重要な 2 つの機能を共存させることができるため、共存できる機能は一貫性と可用性の 2 つだけです。システムの特定のユースケースに基づいて、2 つの利用可能な機能をトレードオフすることができます。
たとえば、火災に対応するシステムが必要な場合、一貫性よりも可用性を選択できます。この事実により、たとえ一部の情報がまだ不足していても、火災が発生した場合にシステムを利用できるようにする必要があることがわかっています。利用可能なシステムよりも、一貫性のあるシステムを使用したいと考えています。これは、ネットワーク障害に関係なく、ユーザーが同じデータにアクセスする必要があることを知っているためです。
CAP 定理を設計するには、ネットワークに接続された共有データシステムを完全に理解する必要があります。この場合、それを使用して 3 つの機能間のトレードオフを行い、ユーザーの特定のニーズに合わせてシステムを調整することができます。

キャップ定理: それが今日でも重要な理由

CAP 定理は、その進歩とアルゴリズムの再考にもかかわらず、何十年も関連する概念であり続けています。この定理は、分散システムが 3 つのプロパティのうちの 2 つ (一貫性、可用性、および分割) を備えていると説明しており、システム設計の基本原則です。パーティションが存在する場合、CAP の定理は、可用性と一貫性の間の妥協を表しています。定理は、これらのプロパティ間のトレードオフを理解し、システムの最適化を支援するための便利なツールです。

ビッグデータにおけるキャップ定理

ビッグデータでは、CAP 定理は、分散システムが次の 3 つの保証のうち 2 つ以上を同時に提供することは不可能であると述べています。
1. 一貫性: システム内のすべてのノードが同時に同じデータを参照します。
2. 可用性: システム内のすべてのノードにアクセスして、データを照会できます。
3. 分断耐性: 一部のノードが使用できなくても、システムは引き続き動作できます。
CAP 定理は、ビッグデータシステムが真の整合性を保つことができず、代わりに結果整合性を保つように設計する必要がある理由としてよく引用されます。

キャップ定理とも呼ばれるブリューワーの定理は、一貫性、可用性、および分割耐性を説明する数学的概念です。フレームワークと取引所の間の交換は、フレームワークが一貫している安定した状態で始まります。フレームワークが常に 100% 利用可能であることを保証するには、稼働状態を維持する必要があります。分散データベースの概念では、クライアントに固有のオペレーティングデータベースユニットを提供するために、複数の PC またはノードの相互作用が必要になります。データ回復の場合、クライアントは、情報を取得する必要があるノードに最も近いノードに接続します。水平スケーリングを使用すると、情報のレプリケーションのコストと速度が低下します。データベース NoSQL (非リレーショナル) データベースは、分散ネットワークアプリケーションに使用できます。

急速に拡大するネットワークでは、それらは水平に分散され、単純な階層を使用して簡単にアクセスできます。 NoSQL データベースは、AP データベースまたは CP データベースのいずれかとして記述できます。パーティション耐性とアクセシビリティは、この業界で高く評価されている CAP の 2 つの特徴です。分散型フレームワークを利用することで、これまで不可能だった大量のコンピューティングパワーとアクセシビリティを実現できます。分散フレームワークを長時間稼働するサーバーで使用すると、より高いパフォーマンス、不活性、およびほぼ 100% のアップタイムが実現します。水平スケーリングの目標は、分散フレームワークとそれらが提示する課題について学び、妥協点を CAP に適合させることです。

キャップ定理が重要な理由

データベースシステムでは、CAP 定理は、分散システムが次の 3 つの保証のうち 2 つ以上を同時に提供することは不可能であると述べています。エラー) 応答 – 最新の書き込みが含まれているという保証なしパーティション耐性: ノード間のネットワークによって任意の数のメッセージがドロップ (または遅延) されても、システムは動作し続けます2000. CAP トレードオフとも呼ばれます。 CAP 定理は、開発者やアーキテクトが分散システムの限界を理解するのに役立つため、重要です。分散システムが CAP 保証の 3 つすべてを同時に提供することはできません。開発者とアーキテクトは、アプリケーションにとってより重要な 2 つの保証を選択し、それに応じてシステムを設計する必要があります。

CAP 定理によると、分散データストアは次の望ましい機能を同時に提供することはできません: 一貫性、可用性、および分割耐性。システム内の一部のノードが利用できないかどうかに関係なく、データベースに接続されているクライアントは常にデータベースシステムから有効な要求を受け取ります。分散データベースシステムでは、データが複数のノードに分割されることがよくあります。水平分割とも呼ばれるせん断は、このプロセスで発生します。 NoSQL データベースシステムで水平スケールを維持することは重要です。 NoSQL データベースは、クライアント数が多く、サービスレベル要件が厳しいため、非常に適応性が高い傾向にあります。システム内の各レプリカントのステータスは、中央データベースノードによって維持できます。

ノードがデータを要求または更新すると、要求されたデータを送信する前にセントラルノードに通知します。このモデルは、可用性が高く分割耐性のあるデータベースシステムに適用すると、全体的な一貫性を向上させるのに役立ちます。その応答に古いデータが含まれていないか、データがまったく含まれていない場合、アトミックな一貫性に違反し続けます。部分同期モデルでノードにアクセスできる場合、結果整合性または遅延 t 整合性のあるシステムを作成できます。このようなシステムの一部として、データは最終的に十分な数のノードに複製され、すべてのデータビットが各ノードに配信されると、システムは一貫性に達します。

各書き込み要求は、すべてのノードで利用できます。 A と B は、ほとんどの A または B の障害を処理できるノード C の独立したセットを持つことにより、任意の 2 つのノード A と B で分割でき、C の各ノードは A または B の 1 つの障害のみを許容できます。定理は一般化できます。任意のデータ構造と任意の一貫性の保証分散システムでデータの一貫したセットを維持し、常に最新であることを保証することが重要です。分散システムはノードの集合であるため、すべてのノードに最新のデータ書き込みがあることを保証することは不可能です。 データ可用性のもう 1 つの重要な特徴は、いつでもすぐに読み取れることです。システムが障害をいくつでも処理できるようにするには、パーティショントレランスを最新の状態に保つことが重要です。 CAP 定理によれば、どのデータストアも 2 つのことしか保証できません。つまり、データが常に一定であるか、データが変更されたときにエラーが発生するかです。同様に、可用性ステートメントは、すべての書き込み要求がすべてのノードで利用可能であることを示します。 1 つのノードに障害が発生した場合、他のノードからデータにアクセスできます。さらに、パーティショントレランスは、2 つのノードが同時に故障した場合でも、システム全体が同時に故障を許容できることを示しています。 CAP 定理は、分散システムがどのように機能するかを理解するのに役立つ理論的なコンピューターサイエンスの定理です。データは頻繁に分散されるため、Web アプリケーションなどの実用的なアプリケーションでこれを実装することが重要です。 CAP定理は、データが常に正しく更新され、障害が適切に処理されることを保証するだけでなく、データの回復にも役立ちます。

キャップ定理Sql

CAP 定理は、分散システムが次の 3 つの保証のうち 2 つ以上を同時に提供することは不可能であると述べているコンピューターサイエンスの理論です。
一貫性: すべてのユーザーが同時に同じデータを参照できます。
可用性: すべてのユーザーが常にデータの読み取りと書き込みを行うことができます。
分断耐性: 一部のネットワークノードが使用できない場合でも、システムは引き続き動作できます。

CAP 定理によれば、システムがパーティションの存在下でもデフォルトでも一貫して利用可能であることができない場合、分散システムなどというものは存在しません。一貫性は、CAP定理のCPシステムの定義でCockroachDBによって選択されます。ネットワークにはさまざまなパーティションがあるため、一部の CAP-Consistent システムは使用できない場合がありますが、それでもあちこちで見つかります。 CAP 定理は、一貫性と可用性の間の狭いトレードオフを説明しています。 CAP定理は、気候変動の影響などの要因を考慮しておらず、停電のせいにすることができます。利用可能な CAP と比較すると、CAP の購入は有効性の点でほとんど購入できません。その結果、一貫性が失われるため、大量のコードが必要になります。

CockroachDB の使用を選択した場合は、必要に応じて、可用性が高く、信頼性が低いモードを利用できます。競合するトランザクションをブロックせずに、最も近いレプリカからの古い読み取りが最小限しかない場合は、レプリカの可用性を高めることを検討する必要があります。レイテンシが長くなる可能性があるという事実にもかかわらず、CockroachDB などの一貫した CAP 準拠のデータベースを必要とするほとんどのアプリケーションは、多くの場合、CAP 準拠のデータベースを使用する方が適切です。

キャップ定理の証明

キャップ定理の決定的な証明はありません。ただし、定理が真である理由を説明するのに役立つ重要な洞察がいくつかあります。
まず、キャップ定理が実際にはトレードオフに関するものであることを理解することが重要です。分散システムでは、一貫性、可用性、分断耐性の間に常にトレードオフがあります。
第二に、この定理は実際には分散システムで何が可能かについての声明です。何が望ましいか、または最適かについての声明ではありません。
第三に、キャップ定理の証明は、分散システムの概念やコンセンサスアルゴリズムの概念など、コンピューターサイエンスの非常に基本的なアイデアに依存しています。

分散システムでは、CAP 定理は基本的な定理です。実際、どの分散システムも、次の 3 つの特性のうち 2 つ以上を持つことができます。基本的な分散システムを検証し、一貫性、可用性、分断耐性に適している理由を説明することで、それを機能させる方法を示します。利用可能なシステムでは、クライアントがクラッシュしていないサーバーにリクエストを送信すると、サーバーはできるだけ早くクライアントに応答します。パーティショントレラントであるためには、任意のネットワークパーティションで正しく機能できなければなりません。私たちの調査によると、システムは 3 つすべてを同時に持つことはできません。

キャップ定理

理論的なコンピューターサイエンスによると、分散データストアを使用して、一貫性、可用性、および分断耐性という 3 つの望ましい機能を同時に提供することは不可能です。 CAP には、一貫性、可用性、分断耐性がすべて含まれています。
CAP の定理は、システムは 3 つの特性すべてを同時に提供できないと述べているため、これは真実です。一貫性、可用性、分断耐性を提供したい場合は、3 つの仕様のいずれかで妥協する必要があります。

Nosql データベース

Nosql データベースは、従来のリレーショナルモデルを使用しないデータベースシステムです。代わりに、最新のデータストレージと検索のニーズにより適したさまざまなモデルを使用しています。 Nosql データベースは、多くの場合、リレーショナルデータベースよりもスケーラブルで使いやすいため、多くの Web アプリケーションで一般的な選択肢となっています。

ドキュメントデータベースは、リレーショナルデータベースではなくドキュメントにデータを格納します。現代のビジネスの要求を満たすために、適応性と拡張性が高く、データ管理のニーズに迅速に対応できるように構築されています。ドキュメント NoSQL データベースは、純粋なドキュメントデータベース、キー値ストア、ワイドカラムデータベース、およびグラフデータベースの 4 つのタイプに分類されます。グローバル 2000 組織は、ミッションクリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースをますます採用しています。これは、扱いが非常に難しく、リレーショナルデータベースでは扱えない 5 つの傾向によるものです。リレーショナルデータベースは、データモデルが固定されているため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQLの応用モデルとして定義されています。

データは、静的になることなく、任意の方法で節点でモデル化できます。ドキュメント指向データベースのコンテキストでは、JSON はデータを格納するための事実上のフォーマットです。その結果、ORM フレームワークは、アプリケーション開発のオーバーヘッド要件を実行しなくなりました。 N1QL (「ニッケル」と発音) は、Couchbase Server 4.0 に含まれている強力なクエリ言語で、SQL を JSON に変換できます。標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの関数もサポートします。 NoSQL データベースは、スケールアウトアーキテクチャで設計されており、単一障害点がないため、使いやすいです。モバイルデバイスや Web ページで実行されるタスクがますます増えているため、顧客の要求をオンラインで満たすことが企業にとってますます重要になっています。

NoSQL データベースは、インストール、構成、スケーリングが容易なため、データ管理に最適なツールです。これらは、読み取り、書き込み、およびストレージシステムとして機能することを目的としています。さらに、さまざまなサイズのさまざまな運用段階にあるクラスターを管理および監視できます。 NoSQL データベースは分散されているため、データベース間のレプリケーション用に別のソフトウェアをインストールする必要はありません。さらに、アプリケーションは、ハードウェアルーターを使用してオンデマンドで独自のダウンタイムを実行できます。アプリケーションは、データベースが問題を発見して独自のダウンタイムを実行するのを待つ必要はありません。 NoSQL データベースが最新の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションを強化することはますます一般的になりつつあります。

さまざまなタイプの Nosql データベース

NoSQL データベースの人気が高まっているのは、NoSQL データベースが異なる方法でデータを格納できるため、より高速で効率的なアクセス方法が可能になるためです。これらのプラットフォームでは、Web アプリケーション、ビッグデータ、モノのインターネット (IoT) など、さまざまなアプリケーションを実行できます。 Cassandra などのドキュメントベースの NoSQL データベースは、簡単にアクセスできない大量のデータに最適です。それらを使用してデータを変更するのは簡単で、リアルタイムでデータを更新するのに役立ちます。
Redis は、迅速なアクセスが必要な少量のデータを格納するために使用できるキー値データベースです。それらを使用すると、キーを見るだけでデータをすばやく取得できます。
Neo4j のような幅の広いデータベースを使用すると、大量のデータを簡単にインデックス化および検索できます。これらの機能により、列をデータベースにすばやく追加できます。
Neo4j などのグラフデータベースは、フラットな方法でアクセスするのが難しいデータを整理するのに理想的です。この API の助けを借りて、シンプルかつ効率的な方法でデータを照会できます。

リレーショナル DB 酸

リレーショナルデータベースは、1970 年に Edgar F. Codd によって提案された、データのリレーショナルモデルに基づくデジタルデータベースです。リレーショナルデータベースを維持するために使用されるソフトウェアシステムは、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) です。多くのリレーショナルデータベースシステムには、酸 (原子性、一貫性、分離、耐久性) トランザクションモデルを使用するオプションがあります。

これは、ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) を確立することによって、データベーストランザクションが確実に処理されることを保証する一連の特性です。データベースの ACID 機能は、トランザクションの処理中に発生する可能性のあるエラーから回復することです。エラーがあっても、データベースのデータは正確で一貫性があります。トランザクションが完了する前に失敗した場合、データは変更されません。不十分な入力の結果、または場合によっては一貫性違反の結果、トランザクションが失敗する可能性があります。これは、データベース管理システムのタイムアウトまたはデッドロックが原因である可能性があります。一方、メディア障害とは、ストレージデバイス (ハードディスクなど) のデータの読み取りと書き込みの障害を指します。

Rdbms Acid は準拠していますか?

トランザクションデータは、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQL などの多くの一般的な RDBMS でサポートされている ACID に準拠する必要があります。

どの Db が酸のプロパティに従いますか?

MySQL、PostgreSQL、Oracle、および Microsoft SQL はすべて、トランザクションの ACID プロパティを保証します。

Rdbms には酸性の特性がありますか?

分散データとは対照的に、RDBM には保守が難しい ACID プロパティがあります。 RDBM はまた、CAP 定理 (Gilbert と Lynch、2002 年) に従って、スケーラビリティよりも一貫性と可用性を保証します。この定理では、同時トランザクションなど、処理されるトランザクションごとに ACID が必要であると述べられています。