Nosql に一貫性がない理由

公開: 2023-01-09

Nosql データベースは、その高いパフォーマンスとスケーラビリティで知られています。しかし、それらはしばしば「矛盾している」と批判されます。この記事では、nosql データベースが常に一貫しているとは限らない理由を探ります。 nosql データベースに一貫性がない主な理由の 1 つは、パフォーマンスのために一貫性を犠牲にするように設計されているためです。これは、nosql データベースが高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供できることを意味しますが、常に正確であるとは限りません。 nosql データベースに一貫性がないもう 1 つの理由は、最終的に一貫性のあるモデルを使用することが多いためです。これは、データベース内のデータがすぐには整合しない可能性があることを意味しますが、最終的には単一の状態に収束します。最後に、nosql データベースは分散していることが多いため、一貫性が低い場合もあります。これは、データが複数のサーバーに分散されていることを意味し、不整合につながる可能性があります。全体として、nosql データベースは常に一貫しているわけではありません。ただし、高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。

大部分の NoSQL データベースでは、一貫性は強力な一貫性よりも優先されます。データベーストランザクションは、データの一貫性を保証できないため、サポートされていません。すべての更新が一貫している場合、すべてのレプリカに到達する可能性は低くなります。

NoSQL を使用すると、保持するデータを覚えておく必要なく、あらゆる種類のデータを格納できます。データが大きくなるにつれて、データをスケールアップおよびスケールダウンする必要があります。前述のように、NoSQL ははるかに高い柔軟性を提供し、データの変更に応じてコストを調整できます。

データベース NoSQL は、アルゴリズムを使用せず、SQL などの従来のデータベースとは異なる方法でデータを格納するデータベースを指します。データモデルに基づいて、NoSQL データベースはいくつかのタイプに分類できます。ドキュメント、キー値、幅の広い列、およびグラフの形式が最も一般的です。

さらに、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルであるため、サーバーを追加するだけでトラフィックの増加を処理できます。 NoSQL データベースは、データセットが進化するにつれてますます人気が高まっており、より大規模で強力になることができます。

Nosql データベースに一貫性がないのはなぜですか?

Nosql データベースは、リレーショナルデータベースと同じルールを使用しないため、一貫性がありません。 Nosql データベースは、リレーショナルデータベースよりも柔軟でスケーラブルになるように設計されていますが、これには一貫性が犠牲になります。

また、SQL に非常になじみのある CQL というクエリ言語も用意されています (ただし、多少制限があります)。また、調整可能な一貫性も提供します。つまり、データの特定のビットについて、完全な一貫性を実現できます。 Cassandra のキーと値のストアは、一連の順序付けられたキーと値のペアを中心に構築されています。最上位のキー値を使用して、データのパーティション (シャード) を作成できます。この方法により、時系列データをより効果的に整理および保存できます。ただし、全文検索エンジンの使用を保証するものではありません。ただし、Lucene や Solr などの検索エンジンと組み合わせることは珍しくありません。

Nosql データベース: 思ったほどスケーラブルでもなく、信頼性も低い

ACID トランザクションのサポートがないため、nosql データベースのスケーリング機能は危険にさらされています。さらに、nosql データベースは従来のデータベースほどオペレーティングシステムと緊密に統合されていないため、信頼性が低くなります。

Nosqlは一貫していますか?

その結果、NoSQL データベースは、高可用性を維持するために一貫性を低下させる必要があります。強力な一貫性を提供するのではなく、継続的な成功の基盤として機能します。その結果、ベース値を定期的に保証するデータストアは、最近の WRITE の結果を返さない場合があります。

リレーショナルモデルでドキュメントデータストアの実装を修正するには、詳細に調べる必要があります。さらに、インフライトストアからのデータは、RDBMS からのデータよりもはるかに複雑な方法で因数分解する必要があります。理解できない方や、間違えると職を失う恐れがある方は参加できません。彼らは、アトミックなトランザクションであるべきものがさまざまなチャンクに分割されていることに気付かず、結果として複製と遅延を続け、第三者をトランザクションに引きずり込みます。その日が来れば、システムは丸ごと捨てられ、その部門は外部委託され、保守は外部に委ねられる。

ドキュメントストア、キー値ストア、グラフストア、および検索エンジンは、NoSQL データベースの例です。たとえば、ドキュメントストアでは、各ドキュメントが複数のフィールドを持つように、整理された方法でドキュメントを格納できます。グラフストアはデータをグラフに格納しますが、キー値ストアはキーの順序で値を格納します。 NoSQL データベースには、リレーショナルデータベースよりも多くの利点があります。また、データをより高速に処理および更新するため、より効率的な操作になります。さらに、よりスケーラブルです。つまり、速度を落とさずにより多くのデータを処理できます。リレーショナルデータベースと同様に、特定の方法で操作する必要があるデータではうまく機能しません。特定の種類のデータについては、NoSQL データベースはリレーショナルデータベースよりも優れています。

レプリカから読み取るときの時間とバージョンの違いは何ですか?

読み取りが行われた時点でクラスター内のレプリカから行われる場合、それは時間読み取りと呼ばれます。これは、データの最新バージョンに基づくレプリカからの読み取りを指します。このクラスターでは、レプリカからの読み取りが許可されていません。
絶対設定には厳密な制限があり、各クライアントプロセスの後に常にレプリカが続くことが保証されます。 Time 設定では、クライアントプロセスは最新のタイムスタンプを持つレプリカから読み取ります。バージョン設定が設定されている場合、クライアントプロセスは、最新バージョンに基づいてレプリカからデータを読み取ることができます。 no 設定が設定されている場合、クラスター内のすべてのレプリカ対応プロセスは、クライアントプロセスから読み取ります。

なぜ Nosql は信頼できないのですか?

NoSQL データベースの信頼性が SQL データベースほど高くない理由はいくつかあります。まず、NoSQL データベースは多くの場合、SQL データベースより成熟度が低いため、バグが多くなる可能性があります。第 2 に、NoSQL データベースではあまり明確に定義されていないスキーマが使用されることがあり、データの整合性の問題が発生する可能性があります。最後に、一部の NoSQL データベースはトランザクションをサポートしていません。つまり、停電やその他のシステム障害が発生した場合、データが失われる可能性があります。

開発者は、メモリ内構造をリレーショナルデータベースに変換することなく、NoSQL データベースを構築できます。それらが高レベルのデータセキュリティを提供しないという事実は、今日の IT 企業にとって大きな懸念事項です。 大規模なデータベースをより小さく、より高速で、より管理しやすい部分に分割するシャーディングのプロセスを自動化できるデータベースはありません。データは NoSQL データベースの複数のノードクラスターに分割され、大規模なコンピューティングリソースを使用して大規模なデータセットを選択的にスケーリングするために使用できます。リレーショナルデータベースの進化により、最新のアプリケーションが課すスケーラビリティ、信頼性、および可用性の要件を処理できるようになりました。 NoSQL の欠点は、さまざまな方法を使用して回避または克服できます。

従来のデータベースに対する NoSQL データベースの利点は多数あります。さらに、スケーラビリティ、シンプルさ、およびコードはすべて重要な要素です。 NoSQL テクノロジは成熟度が低く、エラーが発生しやすく、必要な SQL 命令が少なくなります。
その結果、NoSQL データベースは独自にスケーリングするように設計できず、大量のトランザクションを処理するために追加のインフラストラクチャが必要になる場合があります。 NoSQL データベースは SQL データベースよりも柔軟性が低く、作業クエリの問題のサポートはより複雑です。標準化されていないため、NoSQL データベースを他のシステムと統合することは困難です。

Nosqlの一貫性はどのように保証されますか?

Nosql の一貫性は、通常、システム内のノードの大部分であるクォーラムを使用して実現されます。これは、システム内のノードの半数以上が特定のデータ項目の値に同意する場合、その値が正しい値であると見なされることを意味します。これにより、ノードに障害が発生した場合でも、システム内のデータの一貫性が保証されます。

データベースと結果整合性

MongoDB は、長期間維持されるデータベースの良い例です。プライマリメンバーに障害が発生した場合、MongoDB クラスターは、新しいプライマリが選択されるまで書き込みを中断することで一貫性を維持します。障害が発生したプライマリがセカンダリとしてクラスターに戻ると、障害が発生したプライマリへの回復不能な書き込みのロールバックが発生します。クライアントは、失敗したプライマリのデータを見ることができなくなります。
結果整合性と呼ばれるデータモデリングの概念により、分散 NoSQL データベースへの更新が常にクラスター全体に反映されます。両方のデータベースクエリが同一である場合、それぞれの結果は一定期間後に返されます。必ずしも必要ではない場合でも、恩恵を受ける可能性のあるアプリケーションがいくつかあります。 MongoDB データベースは、最終的に一貫性を提供できるデータベースの優れた例であり、状況によっては役立つこともあります。

Nosql の一貫性

通常、NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースよりも緩やかな一貫性を提供します。 CAP 定理は、分散データベースが次の 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
– 可用性: 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
– 分断耐性: 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

NoSQL では、一貫性と高可用性は実現できません。 Eric Brewer は、CAP 定理でこの式を最初に使用しました。 CAP 定理によれば、データベースの 3 つの保証のうち 2 つしか達成できません。 3 つの保証は非常にユニークであるため、2 つ以上を保証できるシステムはありません。 RDBMS、または記録データ管理システムは、これらの最初のものです。このタイプのシステムは、それをサポートするために利用できるマシンがいくつかあるため、非常に用途が広いです。さらに、このようなシステムは分断耐性があり、1 台のマシンに障害が発生した場合に、他のマシンを使用してそのマシンを置き換えることができます。

Sql データベースは強い一貫性がありますか?

ACID 整合性モデルは、SQL データベースで使用されます (強力な整合性または書き込み整合性)。このシステムは、トランザクションシステムや監査システムなど、構造化データとよく知られたデータ形式を持つシステムに最適です。

Mongodb は、従来のデータベースよりも一貫性のあるデータを提供します

ただし、一貫性は必ずしも容易ではなく、望ましいものでもありません。 リレーショナルデータベースを中心に構築された Web アプリケーションを考えてみましょう。データベースが使用できなくなると、Web アプリケーションも使用できなくなります。従来のデータベースとは異なり、MongoDB は MongoDB プロジェクトです。このデータベースのデータは、ドキュメント指向のデータベースであるテーブルではなくドキュメントに格納されます。 MongoDB は、すべてのクライアントが同時に同じデータを読み書きする場合、標準データベースから得られるレベルよりも高いレベルの一貫性を提供できます。

Nosql ベース

Nosql データベースは、SQL データベースで使用される従来のリレーショナルモデルを使用しないタイプのデータベースです。 Nosql データベースは、大規模なデータストレージに使用されることが多く、SQL データベースよりもスケーラブルでパフォーマンスが高いことがよくあります。

多くの組織はリレーショナルデータベースを使用し続けていますが、人々が現在信じているほど悪くはありません。 NoSQL は、RDBMS では埋められないギャップを埋めることを目的としています。答えを見つけるには、データベースにクエリを実行すると、関連する結果が返されます。 SQL は、このクエリに使用されるクエリ言語です。テーブル間の関係またはテーブルへの追加が何らかの形で変更される可能性があります。データベースの ACID プロパティは、原子性、一貫性、分離性、耐久性です。たとえば、余分な各列には、前のすべての行に値が含まれている必要があります。

Cassandra の行パーティションに列を追加できます。 MongoDB は、SQL だけでなく、非リレーショナルデータベースも表す頭字語です。 NoSQL データベースは 4 つのカテゴリに分類されます。 3 つのキーバリューストアは、Riak、Voldemort、および Redis です。 Cassandra と HBase には大きな列があります。ドキュメントデータベースには、MongoDB Graph データベース、Neo4J データベース、および HyperGraphDB データベースが含まれます。ドキュメントストアは、データを半構造化形式で格納するという点でキー値データベースに似ています。

グラフデータベースは、データを 1 回 (1 回または 2 回) 格納するだけで済み、ノード間の関係は事前に決定できます。 2 つのノード間の関係を変更する場合とは対照的に、永続化された関係を変更するには、はるかに短い時間で済みます。これは、NoSQL を学習するための最初のステップとして理解する必要があります。

Mongodb: Nosql データベース

MongoDB などのドキュメント指向の NoSQL データベースは、列ベースの構造によって区別されます。マルチパートトランザクションを処理できるデータベースを探している場合、ACID に準拠していないデータベースは最適なオプションではない可能性があります。 MongoDB は、迅速でシンプルなデータベースを必要とするアプリケーションでよく使用されます。

SQL対Nosql

SQL データベースは垂直方向にスケーラブルですが、NoSQL データベースは水平方向にスケーリングされます。 SQL データベースはテーブルベースのデータベースですが、NoSQL データベースはドキュメント、キー値、グラフ、またはワイドカラムストアデータベースです。複数行のトランザクションでは、SQL データベースは NoSQL データベースよりも優れたパフォーマンスを発揮しますが、ドキュメントや JSON などの非構造化データは NoSQL データベースの方が適切に処理できます。

データは、すべてのデータサイエンスサブフィールドの基盤です。データベース管理システム (DBMS) は、データを格納する最も一般的な方法です。 DBMS とやり取りして通信するには、その言語を使用する必要があります。 DBMS は SQL (構造化クエリ言語) と対話します。近年、データベース開発の新しい用語が登場しました: NoSQL データベースです。非リレーショナルデータベースのテーブルまたはレコードにデータを格納することはできません。データストレージ構造の代わりに、特定のユーザーのニーズを満たすように設計および最適化されています。

列指向のテーブル、ドキュメント指向のテーブル、キーと値のペア、およびグラフデータベースが最も一般的に使用されます。 MongoDB は、Python で使用できるドキュメント指向データベースの例です。一般に、NoSQL データベースは、データ構造をより柔軟に開発できると考えられています。 SQL データベースの構造はより厳格で柔軟性に欠けますが、リレーショナルデータベースの構造はより柔軟です。初心者にとっては、SQL から始めて NoSQL に移行するのが最良の選択肢かもしれません。それぞれに多くの長所と短所があり、データ、アプリケーション、および使いやすさに基づいて、適切なものを選択する必要があります。 SQL が NoSQL や現在の書き方ほど優れていないことは事実です。データを調べると、最善の決定を下すことができます。

600 年代に多数の顧客を持つ企業が良い例です。すべてのクレジットスコアを簡単に関連付けることができるため、リレーショナルデータベースのデータは、この情報を格納するための優れた選択肢となります。結合がないため、MongoDB などの非リレーショナルデータベースは、このタスクには適していない場合があります。
MongoDB にはデータを格納する可能性がありますが、クエリに適した方法でデータを結合することはできません。これは、企業が別のクエリを生成して、信用スコアが 600 以上の顧客の数を特定する必要があることを意味します。
リレーショナルデータベースは、この状況により適しています。複数のデータの統合を必要とする複雑なクエリに最適です。

Nosql データベース: 長所と短所

NoSQL データベースの人気が高まっているのは、NoSQL データベースが本質的により分析的であるという事実に起因する可能性があります。従来のリレーショナルデータベースよりも効率的に大量のデータを処理するように設計されています。 NoSQL データベースには、従来のデータベースに比べていくつかの利点がありますが、いくつかの欠点もあります。最初のステップとして、データストレージ階層はサポートされていません。第 2 に、SQL データベースではキー値ストレージが大幅に遅くなります。