Nosql의 인과 일관성이란?

NoSQL 데이터베이스는 조직이 기존 관계형 데이터베이스에 대한 대안을 모색함에 따라 최근 몇 년 동안 점점 인기를 얻고 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 이점 중 하나는 데이터 저장 및 액세스 방식 측면에서 높은 수준의 유연성을 제공할 수 있다는 것입니다. 그러나 이러한 유연성에는 대가가 따르며 인과 관계의 일관성이 보장되지 않는 경우가 많습니다. 인과 일관성은 분산 시스템에서 자주 사용되는 강력한 일관성 모델입니다. 인과적으로 일관된 시스템에서 인과적으로 관련된 모든 쓰기는 모든 클라이언트에서 동일한 순서로 보여야 합니다. 즉, 두 클라이언트가 인과적으로 관련된 쓰기 작업을 수행하는 경우 이러한 쓰기는 다른 모든 클라이언트에서 동일한 순서로 보여야 합니다. 이러한 유연성에 대한 절충점은 NoSQL 데이터베이스에서 인과적 일관성이 종종 보장되지 않는다는 것입니다. 즉, 두 클라이언트가 인과적으로 관련된 쓰기 작업을 수행하는 경우 이러한 쓰기가 다른 모든 클라이언트에서 동일한 순서로 표시된다는 보장이 없습니다. 이로 인해 데이터베이스에 저장된 데이터의 불일치가 발생할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 인과관계 불일치에 기여할 수 있는 여러 요인이 있습니다. 하나는 NoSQL 데이터베이스에서 자주 사용되는 일관성 모델인 최종 일관성을 사용하는 것입니다. 결과적으로 일관된 시스템에서 쓰기는 모든 클라이언트에 즉시 표시되지 않을 수 있지만 결국에는 모든 복제본으로 전파됩니다. 즉, 쓰기가 다른 클라이언트에 의해 순서 없이 표시될 수 있는 시간 창이 있음을 의미합니다. 인과적 불일치에 기여할 수 있는 또 다른 요인은 마지막 작성자가 승리하는 충돌 해결을 사용하는 것입니다. last-writer-wins 시스템에서 두 클라이언트가 서로 충돌하는 쓰기 작업을 수행하면 작업을 마지막으로 수행한 클라이언트의 쓰기가 우선합니다. 쓰기가 수행되는 순서가 모든 클라이언트에서 동일하지 않은 경우 이로 인해 불일치가 발생할 수 있습니다. Last-Writer-Win 충돌 해결은 가장 최근 쓰기가 모든 클라이언트에 표시되도록 하는 데 도움이 되므로 결과적으로 일관된 시스템에서 자주 사용됩니다. 그러나 쓰기가 수행되는 순서가 모든 클라이언트에서 동일하지 않은 경우 불일치가 발생할 수도 있습니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스의 유연성에 대한 장단점은 인과적 일관성을 보장하지 않는다는 것입니다. 이는 저장된 데이터에 불일치의 위험이 있음을 의미합니다.

이 기사에서는 MongoDB의 Causal Consistency Guarantees가 어떻게 실시간으로 깨질 수 있는지 보여줍니다. 대다수는 또한 이를 수정하는 데 사용되며 첫 번째 시도는 다수 읽기 및 쓰기를 사용하는 것입니다. 다음으로 Mongo의 논리적 클럭 간격과 혼란스러운 세션을 살펴보겠습니다. 이 경우 코딩에 Mongo C# 드라이버를 사용하지만 전적으로 나에게 달려 있습니다. 대부분의 복제 세트 구성원은 다수 읽기의 쿼리에서 반환된 데이터를 승인했습니다. 다수 쓰기에 이어 다수 읽기를 사용한다는 생각은 쓰기 쓰기 문제에 대한 매력적인 해결책으로 보일 수 있습니다. 다수 쓰기가 이해되면 모든 보조 서버는 가장 최근 다수 쓰기의 메모리 내 스냅샷을 유지합니다.

각 개체에는 이를 사용하여 구현되는 인과 일관성 모델 에서 여러 부분으로 구성된 타임스탬프가 할당됩니다. 이러한 타임스탬프는 각 복제본에서 개체의 버전 번호가 포함된 벡터에 저장됩니다.

정의가 있습니다. 일관성은 작업 간의 잠재적 인과 관계를 캡처하여 모든 프로세스가 동일한 순서로 교환 작업을 관찰하도록 합니다. 즉, 시스템의 모든 프로세스는 인과 관계 작업을 수행하는 방법에 대해 공통적으로 이해합니다.

다음은 순차 일관성을 위한 단계입니다. a) 순차 쓰기의 일관된 순서 b) 순차적 쓰기의 일관된 순서; 및 c) 순차적 쓰기의 일관된 순서. 인과적 일관성으로 작성할 때 인과적으로 관련된 읽기를 동일한 순서로 유지해야 합니다.

Nosql의 일관성이란 무엇입니까?

결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 고가용성을 유지하기 위해 상당한 양의 일관성이 필요합니다. 강력한 일관성을 달성하지 못합니다. 오히려 장기적인 일관성으로 이어집니다. 기본 기능을 보장하는 데이터 저장소가 그렇게 하지 못할 수 있으므로 가장 최근 쓰기 결과를 반환하지 못하는 경우가 가끔 발생할 수 있습니다.

문서 데이터 저장소의 구현은 관계형 모델의 구현보다 수정하기가 훨씬 더 어렵습니다. 또한 인플라이트 저장소에서 데이터를 리팩토링하는 복잡성은 RDBMS의 단순한 ETL 변환보다 훨씬 더 복잡합니다. 모르거나 이해하지 못하거나 실수하면 일자리를 잃을까 두려워하는 개발자와 설계자는 이 기회를 놓칠 것입니다. 그들은 복제와 대기 시간이 프로세스라는 사실을 기억하지 않고 더 나쁘게는 타사 시스템을 프로세스로 끌어들이는 대신 원자 트랜잭션을 논리적 조각으로 분해합니다. 결국 아웃소싱되고 다른 사람이 해당 부서를 계속 운영할 것입니다.

데이터베이스의 불일치는 부정확하거나 불완전한 데이터, 누락된 제약 조건, 유효하지 않은 트리거 또는 잘못 구성된 캐스케이드를 비롯한 다양한 요인으로 인해 발생합니다. 이러한 모든 문제로 인해 잘못된 데이터가 데이터베이스에 저장될 수 있습니다. 결과적으로 분석 및 의사 결정의 정확성과 효율성에 중대한 결과가 발생할 수 있습니다. 완전하고 일관된 데이터베이스 스키마는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하기 위한 가장 중요한 단계입니다. 또한 잘 정의된 스키마는 데이터가 데이터베이스에 올바르게 입력되고 데이터를 관리하는 규칙이 적절하게 해석되도록 합니다. 이를 통해 분석은 불일치를 방지하여 데이터베이스의 데이터를 정확하게 반영할 수 있습니다.

은행 및 ATM 거래에 적합하지 않은 Nosql 데이터베이스

대부분의 데이터베이스가 최신 일관성 모델을 사용하기 때문에 데이터베이스 의존성은 SQL에서만큼 nosql에서 원활하지 않습니다. 결과적으로 데이터가 때때로 일관성이 없을 수 있으므로 은행 및 ATM 인출과 같은 거래에는 적합하지 않습니다.

동시 및 인과 관계 일관성이란 무엇입니까?

동시 및 인과 관계 일관성은 두 개 이상의 이벤트가 동시에 발생하고 서로 관련이 있을 때 존재하는 일종의 일관성입니다. 이러한 유형의 일관성은 이벤트가 일관된 방식으로 발생하는지 확인하는 데 필요한 물리학 및 공학과 같은 많은 분야에서 중요합니다.

분산 시스템은 데이터가 공유되고 복제되는 많은 컴퓨팅 노드로 구성됩니다. 일관성은 노드와 복제본이 동시에 동일한 데이터 보기를 갖도록 하는 분산 시스템 속성입니다. 약한 형태의 일관성을 사용하여 인과 관계가 있는 작업에서 순서를 유지하기 위한 실험적 방법입니다. 인과적 일관성과 순차적 일관성 사이의 주요 차이점은 인과적 일관성이 전체 규모를 필요로 하지 않는다는 것입니다. 일관성에 대한 직관적인 감각은 쓰기가 인과 관계가 있는 경우에만 읽기가 신선함을 의미합니다. P1, P2, P3 및 P4의 네 가지 프로세스로 구성된 분산 시스템의 예가 아래에 제공됩니다.

인과 관계를 설정하는 작업을 수행하는 작업 순서에 동의하는 프로세스 수를 취하여 계산할 수 있는 속성입니다. 다음 요구 사항을 충족하는 모든 프로세스는 일관성이 있다고 합니다. 두 프로세스 P와 Q에 대해 P가 Q를 유발하고 Q가 R을 유발하면 다른 모든 프로세스에서 P가 R을 유발합니다. 인과 관계가 있는 모든 작업이 수행되는 순서에 동의하는 프로세스 수를 측정한 것입니다. 하나의 프로세스는 다음 요구 사항을 충족하는 경우 일관성이 있습니다. P가 Q를 유발하고 Q가 R을 유발한 다음 P가 R을 유발합니다. 일관성 요구 사항은 요구 사항 중 하나입니다. 일관된 프로세스는 일관된 방식으로 사용될 때 올바른 결론을 도출할 가능성이 더 높습니다. 프로세스의 일관성은 다양한 방법으로 측정할 수 있습니다. 그것을 보는 한 가지 방법은 인과 관계 작업이 발생하는 순서에 동의한 프로세스 수를 고려하는 것입니다. 결과적으로 일관성 지수가 있습니다. 일관성 지수는 프로세스가 얼마나 일관되게 유지되는지 측정한 것입니다. 일관성을 유지하려면 프로세스가 다음 요구 사항을 충족해야 합니다. 두 프로세스에 대해 P는 Q를 유발하고 Q는 R을 유발하므로 P는 R과 Q 및 Q를 유발합니다. 프로세스의 일관성 지수는 프로세스가 얼마나 안정적인지 측정한 것입니다. 프로세스가 이러한 요구 사항을 충족하는 경우 다음과 일치한다고 합니다. P가 Q를 유발하고 Q가 R을 유발하는 경우 P는 두 프로세스 P와 Q에 대해 R을 유발합니다. 프로세스가 일관성 요구 사항을 충족하지 않으면 프로세스가 일관성 있는 것으로 간주됩니다. 일관성 없는. 일관성 없는 프로세스는 잘못된 결론을 초래할 가능성이 더 큽니다. 일관성 지수는 프로세스의 일관성을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 프로세스의 일관성을 측정하고 보다 정확한 인과 관계 결론을 생성하는 프로세스를 식별하는 방법입니다.

인과적 일관성 대 최종적 일관성

분산 시스템에는 인과적 일관성과 결과적 일관성이라는 두 가지 주요 일관성 유형이 있습니다. 인과적 일관성은 두 이벤트가 관련된 경우 모든 프로세스에서 동일한 순서로 표시되도록 보장합니다. 최종 일관성은 충분한 시간이 주어지면 모든 프로세스가 동일한 중간 상태를 보지 못하더라도 시스템의 동일한 최종 상태를 보게 됨을 보장합니다.

분산 시스템의 인과적 일관성

일관성의 일관성 기준은 분산 데이터베이스에서 인과 관계[1]를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 작업이 인과 관계가 있는 경우 분산 시스템의 모든 노드는 동일한 데이터를 읽고 쓰는 순서대로 동일한 데이터를 표시합니다.

최종 및 인과 관계와 같은 다른 일관성 모델도 잘 알려져 있습니다. 분산 시스템에서는 기존 데이터베이스보다 더 일반적입니다. 일관된 모델은 시스템과 그 사용자가 일관된 동의를 가지고 있다는 멋진 표현입니다. 상호 작용이 발생하면 이러한 기능은 시스템이 어떻게 작동하는지 설명합니다. 시스템이 직렬화 가능하다고 주장하는 경우 위치에 관계없이 모든 작업이 전역 순서로 모든 프로세스에 나타나는 단일 전역 위치로 나타나야 합니다. 시스템이 적합하다고 판단하는 대로 작업을 인터리브하는 것이 허용됩니다. 프로세스의 실제 순서가 보장되지는 않지만(정의에 따라) 작업 순서가 보존되면 보장됩니다.

일부 작업은 몇 년 전에 발생한 것처럼 보일 수도 있습니다. 작업(쓰기/쓰기)이 인과적으로 관련되어 있다는 사실은 배포 순서가 모든 프로세스에 대해 균일해야 함을 의미합니다. 아래 이미지와 같이 두 프로세스가 x에 서로 다른 값을 쓰기 때문에 순서 보장이 없습니다. 새로운 쓰기 쓰기를 중지하면 시스템은 결국 보다 일관된 상태로 수렴됩니다. 최종 일관성 보장은 시스템에 대한 업데이트(쓰기)가 없으며 모든 클라이언트가 시스템이 어떻게 작동하는지 정확히 볼 수 있음을 나타냅니다. $100 계정에 단조로운 문자를 쓰면 $165가 청구됩니다. 클라이언트가 RYW(Read of Your Writes)에서 항목을 업데이트하면 업데이트가 완료된 후 해당 항목의 값이 반환됩니다. PRAM은 프로세스가 동일한 방식으로 단일 프로세스의 모든 작업을 볼 수 있도록 하는 일종의 파이프라인 메모리입니다.

Mongodb 최종 일관성

즉, 읽고 있는 데이터가 현재로서는 일관성이 없을 수 있지만 결국에는 일관성이 있게 될 것입니다. 이것은 보조에서 읽을 수 있는 readPreferences 중 하나를 사용하여 얻습니다.

MongoDB에서 기본 데이터는 항상 비동기식으로 복제되는 반면 보조 데이터는 동시에 복제됩니다. MongoDB는 기본적으로 w1:(기본에 성공적으로 쓰기) 및 저널링의 경우 j:false로 기본 설정됩니다. 비동기 복제 로 인해 파티션이 소수 측에서 분할되거나 기본 파티션이 손실되면 일반적으로 일관성이 손실됩니다. 파티션 중에 w 및 j 값을 조정하여 다양한 수준의 대기 시간과 전반적으로 일관된 보장을 달성할 수 있습니다. 파티션이 없으면 쓰기 속도가 떨어지고 쓰기가 있으면 쓰기가 복제를 기다리지 않습니다. w &j 조합을 사용하는 경우 보조에서 읽기/읽지 않음이 일관성 수준에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. MongoDB에는 네 가지 수준의 일관성이 있습니다.

쓰기에 가장 좋은 시간은 파티션이 없고 모든 노드가 활성 상태일 때입니다. MongoDB는 일관되고 대기 시간이 짧습니다. 작동하는 주 서버가 손실되고 파티션이 채워진 경우 실패하는 가장 일반적인 유형의 쓰기입니다(writeTimeout 오류). 우리는 MongoDB에서 최선의 가용성을 가지고 있습니다. 왜냐하면 우리가 클러스터를 분할하는 방법에 관계없이 항상 클러스터의 일부(적어도 일정 비율)는 손실되기 때문입니다. PACELC Theorem의 CAP 및 CP/EC에서 w:majority, j:true 및 READ from primary only를 사용하여 MongoDB를 CP로 분류할 수 있습니다.

Mongodb는 어떻게 일관성을 유지합니까?

여러 클라이언트가 동일한 MongoDB 데이터를 동시에 읽고 쓸 수 있습니다. MongoDB는 클라이언트가 동시에 동일한 데이터를 수정하지 못하도록 잠금 및 동시성 관리를 사용합니다. 단일 문서에 작성할 때 완전히 작성하거나 전혀 작성하지 않으며 클라이언트는 항상 일관된 결과를 보게 됩니다.

Nosql의 최종 일관성이란 무엇입니까?

데이터 모델링의 최종 일관성 개념은 여러 노드에 분산된 NoSQL 데이터베이스에 대한 변경 사항이 모든 노드에 반영되도록 하는 것입니다. 결과적으로 동일한 데이터베이스 쿼리는 시간이 지남에 따라 동일한 결과를 반환합니다.