CAP 정리: 정의 및 의미

컴퓨팅에서 Brewer의 정리라고도 하는 CAP 정리는 분산 데이터 저장소 가 다음 세 가지 보장 중 두 가지 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다고 말합니다. 일관성: 모든 읽기는 가장 최근의 쓰기 또는 오류를 수신합니다. 가용성: 모든 요청은 (오류가 아닌) 응답을 받습니다 – 가장 최근의 쓰기가 포함되어 있다는 보장 없이 파티션 허용 오차: 시스템은 임의의 수의 메시지가 노드 사이의 네트워크에 의해 삭제(또는 지연)되더라도 계속 작동합니다. CAP 정리에 따르면 분산 데이터 저장소는 일관성, 가용성 또는 파티션 허용 오차의 세 가지 보장 중 두 가지만 제공할 수 있습니다.

CAP Theorem에 따르면 시스템 설계자는 네트워크로 연결된 공유 데이터 시스템 설계의 장단점을 알고 있습니다. 이 책은 요구 사항 측면에서 NoSQL 데이터베이스의 기본 사항에 대해 설명합니다. CAP 정리에 따르면 데이터베이스에 대한 세 가지 보장(일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차) 중 2/3로 제한됩니다. 파티션은 노드 간의 분산 시스템에서 통신 단절입니다. 노드가 시스템 내의 다른 노드로부터 메시지를 수신할 수 없으면 두 노드로 나뉩니다. 파티션이 복구되면 파티션 허용 오차를 보장하는 분산 시스템은 이전 상태로 정상적으로 돌아갈 수 있습니다. 디자이너는 분산 데이터베이스를 디자인하거나 선택할 때 CAP 정리를 고려해야 합니다.

CAP 정리는 MongoDB의 두 시스템을 CP와 AP로 정의합니다. CAP 정리는 MongoDB 및 Cassandra와 같은 오늘날의 분산 시스템에 대한 단순화된 보기를 제공합니다. 정상적인 운영은 유연한 가용성 과 일관성은 물론 특정 요구 사항을 충족할 수 있는 기능을 허용합니다.

CAP 정리(CP)는 MongoDB 및 기타 유사한 응용 프로그램을 사용하여 응용 프로그램을 연구할 수 있는 수학 정리입니다. 여러 위치에서 실행하고 대량의 데이터를 처리하기 위해 실시간 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. CAP 정리에 따르면 MongoDB는 일관성을 유지하면서 가용성을 손상시켜 네트워크 파티션을 관리하는 CP 데이터 저장소입니다.

Nosql의 캡 정리는 무엇입니까?

NoSQL의 경우 일관성과 고가용성 을 함께 달성할 수 없습니다. Brewer는 처음에 CAP Theorem에서 이것을 언급했습니다. CAP 정리 또는 Eric Brewers 정리는 데이터베이스가 일관성, 가용성 및 일관성의 세 가지 보장 중 두 가지만 달성할 수 있다고 말합니다.

CAP 정리는 분산 데이터 저장소 와 관련하여 세 가지 구성 요소로 구성됩니다. 정상적인 작업으로 인해 데이터 저장소에서 세 가지 기능이 모두 수행됩니다. 그러나 CAP 정리에 따르면 분산 데이터베이스가 네트워크 장애에 직면했을 때 일관성 또는 가용성을 제공할 수 있습니다. 결과는 혼합 가방입니다. NoSQL이나 비지향성 같은 데이터베이스 유형이 고가용성 또는 고정합성을 지원할 수 있다는 사실은 하나를 선택할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다. 데이터 반환이 정확한 방식으로 반환되어야 하는 경우 일관된 데이터베이스를 사용하는 것이 중요합니다. 뱅킹 앱은 사용자 정보의 정확한 값을 최대한 빨리 반환해야 합니다.

정보보다 서비스가 더 중요한 경우 가용성 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 전자 상거래 회사는 데이터베이스를 사용하여 데이터베이스의 가용성이 얼마나 높은지 입증할 수 있습니다. 사용자는 Cosmos 또는 Cassandra와 같은 데이터베이스에서 노브를 변경하여 안정성 또는 가용성을 선호하는지 여부를 나타낼 수 있습니다.

즉, 파티션이 발생하더라도 CAP 센스에 저장된 모든 데이터가 보존됩니다. CAP에서 단일 파티션만을 위한 데이터 백업 시스템에는 일관성이 없습니다.
이는 일부 노드를 사용할 수 없는 경우에도 시스템이 클라이언트에 대한 서비스를 유지할 수 있음을 의미합니다. 파티션 허용을 허용하지만 데이터를 보존하지 않는 시스템을 운영하는 것은 CAP와 일치하지 않습니다.
데이터 복제가 있는 분산 시스템에서는 세 가지 바람직한 속성(일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차)이 모두 동시에 유지된다는 보장이 없습니다. 분할된 노드를 항상 사용할 수 있는 것은 아니지만 CAP의 노드는 여전히 읽고 쓸 수 있습니다. 모든 노드가 아닌 일부 노드만 읽고 쓸 수 있는 시스템은 클라이언트가 계속 사용할 수 있고 SLA를 충족하는지 여부에 관계없이 CAP 의미에서 사용할 수 없습니다.
CAP 감지는 파티션이 발생하더라도 모든 데이터가 호스트에 유지됨을 의미합니다.

모자 정리: 문제인가?

어떻게 보느냐에 따라 어려운 결정을 내릴 수 있습니다. 기본 데이터베이스 시스템 이 분산되어 있을 때 일관성보다 가용성과 확장성이 더 중요한 웹 애플리케이션에서 CAP 정리를 제거할 수 있습니다.

Nosql은 Cap Theorem을 따르나요?

CAP 정리를 해석하는 방법에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 어떤 사람들은 nosql 데이터베이스가 일관성을 보장하지 않기 때문에 CAP 정리를 따르지 않는다고 주장하는 반면, 다른 사람들은 nosql 데이터베이스가 가용성을 보장하지 않기 때문에 CAP 정리를 따른다고 주장합니다.

Cap Theorem 예는 무엇입니까?

CAP 정리는 분산 컴퓨터 시스템이 다음 세 가지 보장 중 두 가지 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다는 컴퓨터 과학 이론입니다.
1. 일관성: 모든 읽기는 가장 최근 쓰기 또는 오류 수신
2. 가용성: 모든 요청은 (오류가 아닌) 응답을 받습니다. 가장 최근에 쓴 내용이 포함되어 있다는 보장이 없습니다.
3. Partition tolerance: 노드 사이의 네트워크에 의해 임의의 수의 메시지가 삭제(또는 지연)되더라도 시스템은 계속 작동합니다.
즉, CAP 정리는 분산 시스템이 네트워크 분할 시 일관성과 가용성을 동시에 유지하는 것은 불가능하다고 말합니다.

클라우드 응용 프로그램을 설계할 때 모든 클라우드 응용 프로그램은 분산 시스템이므로 CAP 정리 학습은 필수적입니다. CAP 일관성은 연결된 노드에 관계없이 모든 클라이언트가 동일한 데이터를 수신함을 의미합니다. 클러스터의 파티션 허용 오차는 일부 노드 통신이 실패하더라도 클러스터가 중단되지 않음을 의미합니다. NoSQL 데이터베이스는 CAP 정리에 따라 CA 데이터베이스로 간주되지 않습니다. CA 데이터베이스는 일관성과 가용성을 제공하지만 시스템 내의 두 노드에 별도의 파티션 맵이 있는 경우 내결함성 을 보장할 수 없습니다. AP 데이터베이스에는 CouchDB, Cassandra 및 ScyllaDB가 포함됩니다. CAP 정리에 따르면 CA 분산 데이터베이스는 이론적으로 가능하지만 현재는 사용할 수 없습니다.

NoSQL 데이터베이스는 일관성을 희생하면서 가용성 및 파티션 허용 오차를 갖는다는 점에서 AP 시스템으로 간주됩니다. PACELC와 같은 분산 데이터베이스는 대기 시간과 일관성 외에도 분산 시스템에 대기 시간과 일관성을 추가합니다. 성능을 염두에 두고 다른 중요한 영역에서 타협하지 않고 이 약속을 이행할 수 있습니까? ScyllaDB는 다양한 방식으로 구성할 수 있는 고가용성, 파티션 허용, 짧은 대기 시간 시스템입니다. 전통적인 CAP 정리는 대기 시간이나 성능을 제공하지 않습니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션으로서 예측 가능한 짧은 대기 시간과 고가용성이 필요합니다. CylonDB는 CockroachDB와 같은 분산형 NewSQL 데이터베이스보다 성능이 훨씬 뛰어납니다.

데이터 불일치는 CAP 정리가 해결하려는 서비스 가용성 문제의 유일한 원인입니다. 또한 하드웨어 오류 또는 사람의 실수와 같은 다른 요인으로 인해 데이터를 사용할 수 없게 될 수 있습니다. 잘 알려진 데이터베이스 설계 정리 인 CAP 정리는 어떤 데이터 저장소도 안정성, 가용성 및 파티션 허용의 세 가지 속성으로 분할될 수 없다고 말합니다. 회사에서 일관성과 가용성을 모두 달성하는 것은 가능하지만 항상 가능한 것은 아닙니다. Mohammad Hashim 박사와 Amnon Shashua 박사는 "Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores"라는 제목의 논문에서 정리를 제안했습니다. Theorem은 이러한 세 가지 속성 간의 절충점을 해결함으로써 가용성 문제의 유일한 원인으로 데이터 불일치를 해결합니다. 정리가 가용성의 모든 원인 또는 그에 대한 솔루션을 다루지 않는다는 것은 잘 알려져 있습니다. 결과적으로 비가용성의 모든 원인을 이해하고 이러한 문제에 대한 솔루션을 식별 및 개발하는 것이 중요합니다. 결과적으로 데이터 웨어하우스를 사용하여 이러한 노력을 지원할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스를 사용하여 데이터와 데이터 간의 불일치를 더 잘 이해하고 해결할 수 있습니다.

캡 정리

애플리케이션이 일관되려면 사용 가능해야 합니다. 애플리케이션에 빈번한 가용성이 필요한 경우 파티션 제한을 허용해야 합니다. 마지막으로 애플리케이션에 파티션 허용 오차가 필요한 경우 일관성을 희생해야 합니다.
네트워크 분할로 인해 단일 피어에 저장된 데이터가 손실되는 경우 CAP 정리에 따르면 단일 피어에 저장할 수 있는 최대 데이터 양이 제한됩니다.

캡 정리 Nosql 예제

하나의 기본 노드는 MongoDB의 쓰기 작업을 처리합니다. 기본 노드가 부족한 경우 시스템은 이를 교체해야 하며 그렇게 하는 동안 시스템은 클라이언트가 기본 노드를 사용할 수 있게 될 때까지 쓰기를 방지합니다.

하이브리드 Nosql 데이터베이스의 장단점

SPO 데이터베이스는 가용성보다는 일관성을 제공한다는 이점이 있습니다. 반면에 하이브리드 NoSQL 데이터베이스 는 이러한 범주 중 어느 것에도 깔끔하게 들어맞지 않는 두 번째 NoSQL 데이터베이스 범주에 속합니다. CP 및 SPO 데이터베이스는 CP 및 SPO 데이터를 모두 포함하는 이러한 데이터베이스로 병합됩니다. 두 세계의 장점으로 인해 하이브리드 NoSQL 데이터베이스가 점점 인기 있는 옵션이 되었습니다. 유지 관리 및 가용성의 용이성으로 인해 데이터 불일치 및 데이터 손실 위험이 줄어듭니다.

블록체인의 캡 정리

Brewer의 정리라고도 하는 CAP 정리는 분산 시스템이 다음 세 가지 보장 중 두 가지 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다고 말합니다.
– 일관성(모든 노드가 동시에 같은 데이터를 봅니다)
– 가용성(모든 요청이 응답을 받음)
– 파티션 허용(일부 노드가 실패해도 시스템이 계속 작동함)
블록체인 시스템에서 노드는 분산되고 데이터는 모든 노드에 복제됩니다. 따라서 CAP 정리는 블록체인 시스템에 적용됩니다.

CAP Theorem에 따르면 분산 데이터 저장소(예: 블록체인 네트워크)는 일관성과 가용성이라는 두 가지 이상의 보장을 제공할 수 없습니다. 네트워크 파티션(장애 노드)으로 인해 네트워크가 최신 상태를 보장할 수 없는 경우에도 모든 요청에 ​​응답합니다. 비트코인을 보낼 때 거래가 수락될지는 확실하지 않습니다. 트랜잭션이 입력된 후 5분 이내에 블록이 형성됩니다. 너무 오래 기다리면 트랜잭션이 다른 블록으로 전송되고 이를 둘러싼 블록이 쌓이기 시작합니다. 완료된 후 5시간 이상 언와인드된 트랜잭션은 없었습니다.

네트워크 중단 시간이 있을 수 있지만 이로 인해 불일치 또는 가용성이 발생한다는 징후는 없습니다. 이론적인 컴퓨터 이론인 CAP 정리에 따르면 이것이 가능합니다. 분산 데이터베이스의 가장 중요한 두 가지 기능이 공존할 수 있기 때문에 일관성과 가용성이 공존할 수 있는 유일한 두 가지 기능입니다. 시스템의 특정 사용 사례에 따라 사용 가능한 두 가지 기능을 절충할 수 있습니다.
예를 들어 화재에 대응할 시스템이 필요한 경우 일관성보다 가용성을 선택할 수 있습니다. 일부 정보가 아직 누락된 경우에도 화재 발생 시 시스템을 사용할 수 있어야 한다는 사실을 알고 있기 때문입니다. 우리는 사용 가능한 시스템보다 일관된 시스템을 원합니다. 우리는 사용자가 네트워크 장애에 관계없이 동일한 데이터에 액세스해야 한다는 것을 알고 있기 때문에 이를 알고 있습니다.
CAP 정리를 설계하려면 네트워크로 연결된 공유 데이터 시스템에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 이 경우 이를 사용하여 세 가지 기능 간에 절충하고 사용자의 특정 요구에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다.

모자 정리: 오늘날에도 여전히 유효한 이유

CAP 정리는 알고리즘의 발전과 재검토에도 불구하고 수십 년 동안 관련된 개념으로 남아 있습니다. 이 정리는 분산 시스템이 세 가지 속성(일관성, 가용성 및 분할) 중 두 가지를 갖는 것으로 설명하며 시스템 설계의 기본 원칙입니다. 파티션이 존재하는 경우 CAP 정리는 가용성과 일관성 간의 절충안을 나타냅니다. 정리는 이러한 속성 간의 장단점을 이해하고 시스템 최적화를 지원하는 데 유용한 도구입니다.

빅 데이터의 캡 정리

빅 데이터에서 CAP 정리는 분산 시스템이 다음 세 가지 보장 중 두 가지 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다고 말합니다.
1. 일관성: 시스템의 모든 노드는 동시에 동일한 데이터를 봅니다.
2. 가용성: 시스템의 모든 노드에 도달하고 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
3. 파티션 허용: 일부 노드를 사용할 수 없는 경우에도 시스템이 계속 작동할 수 있습니다.
CAP 정리는 빅 데이터 시스템이 진정으로 일관성이 있을 수 없고 대신 궁극적으로 일관성이 있도록 설계되어야 하는 이유로 종종 인용됩니다.

Cap 정리라고도 하는 Brewer의 정리는 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차를 설명하는 수학적 개념입니다. 프레임워크와 교환 간의 교환은 프레임워크가 일관된 안정적인 상태에서 시작됩니다. 프레임워크를 항상 100% 사용할 수 있도록 하려면 작동 상태를 유지해야 합니다. 분산 데이터베이스의 개념은 클라이언트에게 고유한 운영 데이터베이스 단위를 제공하기 위해 여러 PC 또는 노드의 상호 작용을 수반합니다. 데이터 복구의 경우 클라이언트는 정보를 검색해야 하는 노드에 가장 가까운 노드에 연결합니다. 수평 확장을 사용하면 정보 복제 비용과 속도가 줄어듭니다. 데이터베이스 NoSQL(비관계형) 데이터베이스는 분산 네트워크 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

급속도로 확장되는 네트워크에서는 수평적으로 분산될 수 있으며 간단한 계층 구조를 사용하여 쉽게 액세스할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 AP 또는 CP 데이터베이스로 설명할 수 있습니다. 파티션 허용 및 액세스 가능성은 이 업계에서 높이 평가되는 두 가지 CAP 특성입니다. 분산 프레임워크를 활용함으로써 과거에는 불가능했던 상당한 양의 컴퓨팅 성능과 접근성을 달성할 수 있습니다. 장시간 실행되는 서버에서 분산 프레임워크를 사용하면 더 높은 성능, 비활성 및 100%에 가까운 가동 시간을 제공합니다. 수평적 확장의 목표는 분산 프레임워크와 이들이 제시하는 문제에 대해 배우고 타협을 CAP에 맞추는 것입니다.

캡 정리가 중요한 이유

데이터베이스 시스템 에서 CAP 정리는 분산 시스템이 다음 세 가지 보장 중 두 개 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다고 말합니다. 일관성: 모든 읽기는 가장 최근의 쓰기 또는 오류를 수신합니다. 가용성: 모든 요청은 (비 오류) 응답 – 가장 최근 쓰기를 포함한다는 보장 없음 파티션 허용오차: 노드 사이의 네트워크에 의해 임의의 수의 메시지가 삭제(또는 지연)되더라도 시스템은 계속 작동합니다. CAP 정리는 원래 컴퓨터 과학자 Eric Brewer가 2000. CAP 절충이라고도 합니다. CAP 정리는 개발자와 설계자가 분산 시스템의 한계를 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 분산 시스템이 세 가지 CAP 보증을 모두 동시에 제공하는 것은 불가능합니다. 개발자와 설계자는 애플리케이션에 더 중요한 두 가지 보장을 선택하고 그에 따라 시스템을 설계해야 합니다.

CAP Theorem에 따르면 분산 데이터 저장소는 일관성, 가용성 및 분할 허용 오차와 같은 바람직한 기능을 동시에 제공할 수 없습니다. 시스템의 일부 노드를 사용할 수 없는지 여부에 관계없이 데이터베이스에 연결된 모든 클라이언트는 항상 데이터베이스 시스템에서 유효한 요청을 받습니다. 분산 데이터베이스 시스템에서 데이터는 자주 여러 노드로 분할됩니다. 이 과정에서 수평 분할이라고도 하는 전단이 발생합니다. NoSQL 데이터베이스 시스템에서 수평적 규모를 유지하는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스는 많은 수의 클라이언트와 엄격한 서비스 수준 요구 사항으로 매우 적응력이 뛰어난 경향이 있습니다. 시스템의 각 리플리컨트 상태는 중앙 데이터베이스 노드 에서 유지 관리할 수 있습니다.

노드가 데이터를 요청하거나 업데이트하면 요청된 데이터를 전송하기 전에 중앙 노드에 알립니다. 이 모델은 고가용성 및 파티션 허용 데이터베이스 시스템 에 적용될 때 전반적인 일관성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 해당 응답에 부실 데이터가 포함되어 있지 않거나 데이터가 전혀 포함되어 있지 않으면 계속해서 원자적 일관성을 위반하는 것입니다. 부분 동기식 모델에서 노드에 액세스할 수 있는 경우 최종 일관성 또는 지연 일관성 시스템을 생성할 수 있습니다. 이와 같은 시스템의 일부로 데이터는 결국 모든 데이터 비트가 각 노드에 전달되면 시스템이 일관성에 도달할 만큼 충분한 노드에 복제됩니다.

각 쓰기 요청은 모든 노드에서 사용할 수 있습니다. A와 B는 대부분의 A 또는 B 장애를 처리할 수 있는 독립적인 노드 C 집합을 가짐으로써 임의의 두 노드 A와 B로 나눌 수 있으며 C의 각 노드는 A 또는 B 중 하나의 장애만 허용할 수 있습니다. 정리는 일반화할 수 있습니다. 임의의 데이터 구조 및 임의의 일관성 보장 항상 최신 상태를 유지하려면 분산 시스템에서 일관된 데이터 집합을 유지하는 것이 중요합니다. 분산 시스템은 노드 모음이기 때문에 모든 노드가 가장 최근에 데이터를 썼다는 것을 보장할 수 없습니다. 데이터 가용성 의 또 다른 중요한 특징은 항상 쉽게 읽을 수 있다는 것입니다. 시스템이 여러 오류를 처리할 수 있도록 파티션 허용 오차를 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. CAP 정리에 따르면 모든 데이터 저장소는 데이터가 항상 일정하게 유지되거나 데이터가 변경될 때 오류가 생성되는 두 가지만 보장할 수 있습니다. 마찬가지로 가용성 문은 모든 쓰기 요청이 모든 노드에서 사용 가능함을 나타냅니다. 한 노드에 오류가 발생하면 다른 노드에서 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 파티션 허용 오차는 두 개의 노드가 동시에 실패하더라도 전체 시스템이 동시에 실패를 허용할 수 있음을 나타냅니다. CAP 정리는 분산 시스템이 작동하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 이론적 컴퓨터 과학 정리입니다. 데이터는 자주 배포되므로 웹 애플리케이션과 같은 실제 애플리케이션에서 이를 구현하는 것이 중요합니다. CAP 정리는 데이터가 항상 올바르게 업데이트되고 오류가 적절하게 처리되도록 보장하는 것 외에도 데이터 복구에 도움이 될 수 있습니다.

캡 정리 Sql

CAP 정리는 분산 시스템이 다음 세 가지 보장 중 두 가지 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다는 컴퓨터 과학 이론입니다.
일관성: 모든 사용자가 동시에 동일한 데이터를 봅니다.
가용성: 모든 사용자는 항상 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
파티션 허용 오차: 일부 네트워크 노드를 사용할 수 없는 경우에도 시스템이 계속 작동할 수 있습니다.

CAP Theorem에 따르면 파티션이 있는 상태에서 기본적으로 시스템이 일관되고 사용할 수 없는 경우 분산 시스템과 같은 것은 없습니다. 일관성은 CAP 정리에서 CP 시스템의 정의에서 CockroachDB에 의해 선택됩니다. 네트워크에는 다양한 파티션이 있기 때문에 일부 CAP-Consistent 시스템은 때때로 사용할 수 없지만 모든 곳에서 여전히 찾을 수 있습니다. CAP Theorem은 일관성과 가용성 사이의 협소한 균형을 설명합니다. CAP 정리는 정전의 원인이 될 수 있는 기후 변화의 영향과 같은 요인을 고려하지 않습니다. 사용 가능한 CAP와 비교할 때 CAP 구매는 효율성 측면에서 거의 구매하지 않습니다. 결과적으로 일관성이 떨어지기 때문에 상당한 양의 코드가 필요합니다.

CockroachDB를 사용하기로 선택한 경우 필요에 따라 고가용성, 저신뢰성 모드를 활용할 수 있습니다. 충돌하는 트랜잭션을 차단하지 않고 가장 가까운 복제본에서 최소한의 오래된 읽기만 수행하는 경우 복제본의 가용성을 높이는 것을 고려해야 합니다. 대기 시간이 더 길 수 있다는 사실에도 불구하고 CockroachDB와 같이 일관된 CAP 호환 데이터베이스가 필요한 대부분의 애플리케이션은 CAP 호환 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나은 경우가 많습니다.

캡 정리 증명

Cap Theorem에 대한 결정적인 증거는 없습니다. 그러나 정리가 참인 이유를 설명하는 데 도움이 되는 몇 가지 핵심 통찰력이 있습니다.
첫째, Cap Theorem이 트레이드 오프에 관한 것임을 이해하는 것이 중요합니다. 모든 분산 시스템에서는 항상 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차 간에 트레이드오프가 발생합니다.
둘째, 정리는 실제로 분산 시스템에서 무엇이 가능한지에 대한 진술입니다. 무엇이 바람직하거나 최적인지에 대한 진술이 아닙니다.
셋째, 캡 정리의 증명은 분산 시스템의 개념과 합의 알고리즘의 개념을 포함하여 컴퓨터 과학의 매우 근본적인 아이디어에 의존합니다.

분산 시스템에서 CAP 정리는 기본 정리입니다. 실제로 모든 분산 시스템은 다음 세 가지 특성 중 두 가지 이상을 가질 수 있습니다. 기본 분산 시스템을 살펴보고 일관되고 사용 가능하며 파티션 허용에 적합한 이유를 설명하여 작동 방법을 보여줍니다. 사용 가능한 시스템에서 클라이언트가 충돌하지 않은 서버에 요청을 보내면 서버는 가능한 한 빨리 클라이언트에 응답합니다. 파티션 허용이 되려면 임의의 네트워크 파티션에서 올바르게 작동할 수 있어야 합니다. 우리 연구에 따르면 시스템은 한 번에 세 가지를 모두 가질 수 없습니다.

캡 정리

이론적인 컴퓨터 과학에 따르면 분산 데이터 저장소를 사용하여 일관성, 가용성 및 파티션 허용의 세 가지 바람직한 기능을 동시에 제공하는 것은 불가능합니다. 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차는 모두 CAP에 포함됩니다.
CAP 정리는 어떤 시스템도 동시에 세 가지 속성을 모두 제공할 수 없다고 명시하기 때문에 이는 사실입니다. 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차를 제공하려면 세 가지 사양 중 하나를 절충해야 합니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스 시스템입니다. 대신 최신 데이터 저장 및 검색 요구에 더 적합한 다양한 모델을 사용합니다. Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 사용하기 쉬운 경우가 많기 때문에 많은 웹 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.

문서 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아닌 문서에 데이터를 저장합니다. 현대 비즈니스의 요구 사항을 충족하기 위해 적응성, 확장성 및 데이터 관리 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있도록 구축되었습니다. 문서 NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스의 네 가지 유형으로 분류됩니다. 전 세계 2000개 조직에서 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 점점 더 NoSQL 데이터베이스를 채택하고 있습니다. 이는 처리하기가 너무 어려워 관계형 데이터베이스가 더 이상 처리할 수 없는 다섯 가지 추세 때문입니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 애자일 개발의 주요 장애물입니다. NoSQL의 애플리케이션 모델로 정의됩니다.

데이터는 정적이지 않고 원하는 방식으로 노드로 모델링할 수 있습니다. 문서 지향 데이터베이스의 맥락에서 JSON은 데이터 저장을 위한 사실상의 형식입니다. 결과적으로 ORM 프레임워크는 더 이상 애플리케이션 개발의 오버헤드 요구 사항을 수행하지 않습니다. N1QL("nickel"로 발음)은 SQL을 JSON으로 변환할 수 있는 Couchbase Server 4.0에 포함된 강력한 쿼리 언어입니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능도 지원합니다. NoSQL 데이터베이스는 확장형 아키텍처로 설계되었으며 단일 장애 지점이 없기 때문에 사용이 간편합니다. 점점 더 많은 작업이 모바일 장치와 웹 페이지에서 수행됨에 따라 비즈니스에서 온라인으로 고객의 요구를 충족할 수 있는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 쉽기 때문에 데이터 관리에 이상적인 도구입니다. 이들은 읽기, 쓰기 및 저장 시스템으로 작동하기 위한 것입니다. 또한 다양한 크기와 다양한 운영 단계의 클러스터를 관리하고 모니터링할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스가 분산되어 있어 데이터베이스 간 복제를 위한 별도의 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 또한 애플리케이션이 하드웨어 라우터를 사용하여 요청 시 자체 다운타임을 수행할 수 있도록 합니다. 애플리케이션은 데이터베이스가 문제를 발견하고 자체 다운타임을 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스가 최신 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션을 지원하는 것이 점차 보편화되고 있습니다.

다양한 유형의 Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지는 것은 NoSQL 데이터베이스가 다른 방식으로 데이터를 저장하여 보다 빠르고 효율적인 액세스 방법을 허용하기 때문입니다. 웹 애플리케이션, 빅 데이터, 사물 인터넷(IoT) 등 다양한 애플리케이션을 이러한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. Cassandra와 같은 문서 기반 NoSQL 데이터베이스는 쉽게 액세스할 수 없는 대량의 데이터에 이상적입니다. 데이터를 실시간으로 업데이트하는 데 유용할 수 있는 이를 사용하여 데이터를 쉽게 변형할 수 있습니다.
Redis는 빠른 액세스가 필요한 소량의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 키-값 데이터베이스입니다. 키를 보기만 하면 이를 사용하여 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.
Neo4j와 같은 와이드 컬럼 데이터베이스를 사용하면 많은 양의 데이터를 쉽게 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 이러한 기능으로 인해 열을 데이터베이스에 빠르게 추가할 수 있습니다.
Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 플랫 방식으로 액세스하기 어려운 데이터를 구성하는 데 이상적입니다. 이 API의 도움으로 간단하고 효율적인 방식으로 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

관계형 DB 산

관계형 데이터베이스는 1970년 Edgar F. Codd가 제안한 데이터의 관계형 모델을 기반으로 하는 디지털 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스를 유지 관리하는 데 사용되는 소프트웨어 시스템은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 많은 관계형 데이터베이스 시스템에는 산성(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션 모델을 사용할 수 있는 옵션이 있습니다.

ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)를 설정하여 데이터베이스 트랜잭션이 안정적으로 처리되도록 보장하는 일련의 특성입니다. 데이터베이스의 ACID 기능은 트랜잭션 처리 중 발생할 수 있는 오류를 복구하는 것입니다. 어떤 오류에도 불구하고 데이터베이스의 데이터는 여전히 정확하고 일관성이 있습니다. 트랜잭션이 완료되기 전에 실패하더라도 데이터는 변경되지 않습니다. 잘못된 입력 또는 경우에 따라 일관성 위반으로 인해 트랜잭션이 실패할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 관리 시스템의 시간 초과 또는 교착 상태 때문일 수 있습니다. 반면에 미디어 오류는 데이터를 읽고 쓰는 저장 장치(예: 하드 디스크)의 오류를 나타냅니다.

Rdbms는 산을 준수합니까?

트랜잭션 데이터는 Oracle, SQL Server, PostgreSQL 및 MySQL과 같은 널리 사용되는 RDBMS에서 지원하는 ACID를 준수해야 합니다.

산성 특성을 따르는 Db는 무엇입니까?

MySQL, PostgreSQL, Oracle 및 Microsoft SQL은 모두 트랜잭션에 대한 ACID 속성을 보장합니다.

Rdbms에는 산성 속성이 있습니까?

분산 데이터와 달리 RDBM에는 유지 관리하기 어려운 ACID 속성이 있습니다. RDBM은 또한 ACID가 동시 트랜잭션과 같이 처리되는 각 트랜잭션에 필요하다는 CAP 정리(Gilbert and Lynch, 2002)에 따라 확장성보다 일관성과 가용성을 보장합니다.