Bazy danych NoSQL: zalety i wady wysokiej wydajności i niespójności

Systemy NoSQL są często szybsze niż tradycyjne relacyjne bazy danych , ponieważ nie wymagają narzutu związanego z utrzymaniem złożonych połączeń. Może się to jednak odbyć kosztem spójności odczytu. W bazie danych NoSQL możliwe jest, że operacja odczytu zwróci dane, które nie zostały jeszcze zatwierdzone lub zostały częściowo zatwierdzone. Może to prowadzić do problemów z niespójnością, jeśli aplikacja nie jest do tego zaprojektowana. Na przykład, jeśli użytkownik odczytuje dane, które zostały częściowo zatwierdzone, może zobaczyć nieprawidłowe dane. Lub, jeśli użytkownik odczytuje dane, które nie zostały jeszcze zatwierdzone, może zobaczyć dane, które zostały później wycofane. Jest kilka sposobów, aby sobie z tym poradzić. Jednym z nich jest po prostu zaprojektowanie aplikacji tak, aby tolerowała niespójność. Może to oznaczać, że aplikacja nie wykonuje pewnych operacji lub wykonuje je w innej kolejności, jeśli wykryje niespójność danych. Innym sposobem radzenia sobie z niespójnością jest użycie techniki zwanej „ostateczną spójnością”. Dzięki ewentualnej spójności aplikacja będzie nadal działać, nawet jeśli dane będą niespójne. Kompromis polega na tym, że aplikacja może nie być w stanie zagwarantować, że wszystkie dane są aktualne. W końcu dane staną się spójne, ale nie ma gwarancji, jak długo to potrwa. Bazy danych NoSQL mogą być świetną opcją dla aplikacji wymagających wysokiej wydajności i tolerujących pewne niespójności. Jednak przed wyborem bazy danych NoSQL ważne jest, aby zrozumieć związane z tym kompromisy.

Interfejs Oracle NoSQL Database API umożliwia programistom określenie stopnia spójności każdej kolumny w każdym żądaniu. Istnieją cztery możliwe wartości, od najluźniejszej do najściślejszej. Jeśli czytasz z wzorca replikacji, zawsze zwrócisz najnowszą wartość. Zgodnie z czasem, każda replika w określonym czasie delta wzorca może zwrócić wartość. Nie oznacza to, że można użyć dowolnej repliki (tj. nie można udzielić żadnych gwarancji). Aplikacja MongoDB może określić poziom spójności odczytu za pomocą funkcji zapisu dotyczącego. Blokując aplikację do momentu spełnienia określonego warunku, możesz ograniczyć zdolność aplikacji do przetwarzania określonego zapisu. Pomyślny zapis, o ile zostanie przesłany do serwera głównego, zostanie uznany za pomyślny. Możesz zablokować zapis na czas nieokreślony, jeśli nie jest on propagowany do większości węzłów w zestawie replik.

Kiedy dwie kopie tych samych danych znajdują się w tym samym zreplikowanym systemie bazy danych, ich spójność jest definiowana przez stopień, w jakim kopie różnią się od siebie. Gdy odczyty danego obiektu danych nie odpowiadają najnowszej aktualizacji tego obiektu danych, jest to spójna anomalia.

Co to jest ostateczna spójność w NoSQL? Jedną z głównych zalet ostatecznie spójnej bazy danych jest obsługa modelu NoSQL o wysokiej dostępności. Dopóki bazy danych nie będą spójne, znaczenie dostępności przesunie się na spójność.

Bazy danych NoSQL, w przeciwieństwie do baz danych SQL, nie zapewniają tego samego poziomu spójności danych w oparciu o ostateczny model spójności . Mogą nie być najlepszym wyborem w przypadku transakcji wymagających natychmiastowej integralności, takich jak te przeprowadzane w bankach i bankomatach, ponieważ czasami dane mogą być niespójne.

Spójna kopia danych jest zwykle uzyskiwana w ciągu sekundy od skopiowania. Jest to bardzo spójna lektura i uważam, że jest bardzo łatwa do odczytania w Amazon. DynamoDB zwraca wynik odzwierciedlający wszystkie pisemne odpowiedzi, które otrzymały pozytywną odpowiedź przed odczytem. Określając opcjonalne parametry w żądaniu, możesz upewnić się, że wyniki odczytu są spójne.

Jak Nosql utrzymuje spójność?

Bazy danych Nosql zachowują spójność dzięki procesowi zwanemu zapisem kworum. Zapis kworum wymaga zgody większości węzłów w bazie danych na zapisywanie danych. Zapewnia to spójność wszystkich danych w całej bazie danych.

To doskonały wybór do szybkich aktualizacji ad-hoc oraz szybkiego przesyłania danych. Jeśli jednak potrzebujesz wykonywać złożone zapytania i raporty, SQL jest lepszym wyborem. Ze względu na doskonałą spójność danych zapewnianą przez MongoDB jest idealny dla wymagających środowisk zapytań.

Nosql vs. Rdbms: który jest lepszym wyborem?

MongoDB jest idealny do aplikacji, które wymagają spójnych wyników, a jednocześnie nie wymagają wydajności tradycyjnego RDBMS. Kiedy MongoDB używa blokowania i kontroli współbieżności, klienci nie mogą modyfikować tych samych danych w tym samym czasie, a kiedy MongoDB zapisuje do jednego dokumentu, podejmuje pełne lub częściowe działanie. Klienci mogą być pewni, że zawsze zobaczą spójne dane. To prawda, że ​​NoSQL nie zapewnia gwarancji integralności danych, jak tradycyjne RDBMS, ale zapewnia znaczną elastyczność i wydajność. Co więcej, NoSQL pozwala na proste skalowanie, ponieważ dane można dodawać lub usuwać bez wpływu na spójność bazy danych jako całości.

Co to jest spójność odczytu w Nosql?

Spójność odczytu to koncepcja bazy danych, która gwarantuje, że wszystkie odczyty dokonane w ramach transakcji zwrócą dane, które są ze sobą spójne. Oznacza to, że jeśli wykonano wiele odczytów z różnych części bazy danych, wszystkie zwrócą te same dane.

Migawka bazy danych jest prezentowana zapytaniu w określonym czasie przy użyciu wielu wersji. Zapytanie wyświetla zmiany dokonane przez transakcje, które wystąpiły przed określonym okresem, a także zmiany wprowadzone przez późniejsze lub niezatwierdzone transakcje. Celem spójnego odczytu jest utrzymanie tego poziomu spójności w czasie. W przypadku korzystania ze spójnego odczytu należy upewnić się, że wszystkie węzły Cassandra, które będą odczytywać i zapisywać dane, są odpowiednio skonfigurowane. Różne przestrzenie klawiszy w Edge mogą mieć przypisany inny poziom spójności. Spójnych odczytów w Cassandrze można użyć do poprawy wydajności, ponieważ eliminuje to konieczność odczytywania danych z wielu źródeł. Możliwe jest również zmniejszenie niespójności danych.

Co to jest spójność odczytu?

Spójność jest kluczowym składnikiem spójności odczytu na poziomie transakcji. Wszystkie transakcje w ramach transakcji mają te same dane dla danego punktu w czasie, z tą różnicą, że zmiany danych spowodowane transakcją, którą można serializować, nie pojawiają się w danych dla danego punktu w czasie.

Czy Nosql zapewnia spójność?

Z tego powodu bazy danych NoSQL mają wysoki poziom spójności, co utrudnia ich utrzymanie. W rezultacie, zamiast zapewniać silną spójność, zapewniają one ścieżkę do spójności w czasie. Oznacza to, że magazyn danych, który gwarantuje podstawowe bezpieczeństwo, może czasami nie zwrócić najnowszego WYRITE.

Czy Nosql jest lepszy do intensywnego czytania?

Możliwość obsługi zarówno systemów intensywnie czytających, jak i zapisujących w bazach danych NoSQL jest elastyczna. Stosowanie spójnego haszowania i technik haszowania jest niezwykle ważne przy określaniu, które shardy/serwery będą kierować zapytania aplikacji przez dużą ilość danych, które mogą otrzymać.

Dlaczego Nosql nie jest spójny?

Istnieje kilka powodów, dla których bazy danych NoSQL nie są spójne. Jednym z powodów jest to, że bazy danych NoSQL są często rozproszone, co oznacza, że ​​są rozmieszczone na wielu serwerach. Może to prowadzić do przechowywania danych w różnych miejscach, co może utrudniać ich śledzenie. Innym powodem jest to, że bazy danych NoSQL są często projektowane jako skalowalne, co oznacza, że ​​mogą obsługiwać duże ilości danych. Może to utrudnić śledzenie wszystkich przechowywanych danych.

Zadanie naprawienia implementacji magazynu danych dokumentów jest znacznie trudniejsze niż naprawienie modelu relacyjnego. Refaktoryzacja danych z magazynu pokładowego, oprócz tego, że jest znacznie trudniejsza niż transformacje RDBMS, jest częstym wyzwaniem. Jeśli deweloperzy i architekci nie rozumieją lub boją się utraty pracy, jeśli nie będą się odpowiednio zachowywać, nie będą mogli uczestniczyć. Będą dzielić niepodzielne transakcje na proceduralnie logiczne części, zamiast uznawać, że replikacja i opóźnienia są rzeczywiste lub, co gorsza, że ​​wciągają systemy innych firm do działań transakcyjnych. Docelowo cały system zostanie zlecony na zewnątrz, a funkcje działu przejmie ktoś inny.

Co to jest spójność w Nosql

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnej bazy danych NoSQL . Jednak ogólnie spójność w bazie danych NoSQL odnosi się do gwarancji, że dane są poprawne i aktualne we wszystkich węzłach w systemie. Zwykle oznacza to, że odczyty i zapisy są zawsze ze sobą spójne, ale konkretne szczegóły mogą się różnić w zależności od bazy danych.

Zestaw wartości, do których muszą być dopasowane wszystkie punkty danych w systemie bazy danych, nazywany jest spójnością. C08846024, który jest odczytywany przez C08846024, zwraca błąd, ponieważ wprowadzona wartość była jedną cyfrą alfa 8, co w istocie jest formą niespójnych danych. Format danych, a nie spójność bazy danych, określa sposób ich wyświetlania. Twórz reguły/wartości, które zapobiegają wprowadzaniu niespójnych danych do podstawowych baz danych i replik, aby operacje przebiegały płynnie. Wszystkie dane, które trafiają do bazy danych, muszą być spójne, aby były widoczne. Silna spójność bazy danych jest ważna, ponieważ gwarantuje, że każdy klient, który spróbuje uzyskać dostęp do danych, zawsze zobaczy najnowsze zaktualizowane dane, które są zgodne z regułami bazy danych. Spójny poziom jest definiowany jako wstępnie uwarunkowana wartość, która określa, ile replik lub węzłów musi odpowiedzieć, zanim będzie można uznać transakcję za prawidłową.

Jedną z cech ACID jest oddzielenie danych od określonej sieci baz danych, która oddziela część danych od wszystkich innych danych. Spójność procesu aktualizacji ostatecznie doprowadzi do tego, że wszystkie węzły, w których przechowywane są dane, będą spójne z danymi, które przeszły aktualizację. Tabela w bazie danych może zapobiegać zaśmiecaniu danych. Chociaż Active-Active GeoDistribution Redis Enterprise zapewnia spójność, brakuje jej spójności w Redis typu open source.

Niespójność baz danych Nosql

Ponieważ systemy NoSQL zwykle nie obsługują transakcji, nie jest to tak niezawodne, jak posiadanie spójnej bazy danych. W rzeczywistości bazy danych NoSQL często rezygnują z ostatecznej spójności, aby osiągnąć najlepsze wyniki pod względem wydajności i skali. W rezultacie zakłada się, że wszystkie aktualizacje zostaną w najbliższym czasie zreplikowane do wszystkich replik, choć nie ma gwarancji, że nastąpi to tak szybko, jak powinno. Ponadto, jeśli wpis danych nie spełnia wstępnie określonych wartości, spowoduje to konflikt.

Ostateczna spójność Mongodb

Jeśli dane są obecnie niespójne, ale z czasem będą się zmieniać, oznacza to, że nadal są spójne. Dzieje się tak, gdy używasz dowolnego elementu readPreferences, który może odczytywać źródła wtórne.

Protokół replikacji danych MongoDB jest zawsze asynchroniczny, niezależnie od tego, czy jest pierwotny, czy wtórny. Domyślnym problemem związanym z zapisem dla MongoDB jest w1: (pomyślnie zapis do podstawowego), a kronikowanie jest wyłączone w j:false. Ponieważ replikacja asynchroniczna powoduje niespójność w partycjach przez utratę podstawowego lub izolowanie po stronie mniejszości, często zdarza się, że partycja traci podstawowy lub jest izolowana po stronie mniejszości. Dostrajanie wartości w i j pozwala nam osiągnąć różne poziomy opóźnienia podczas braku partycji i gwarancje niespójności podczas PARTITION. Gdy zapis to *w:1, j:false* – zapisy są szybsze, gdy nie ma partycji, ponieważ zapisy nie czekają na zakończenie replikacji. Poniżej znajduje się przykład, w jaki sposób odczytywanie/nieodczytywanie z elementów pomocniczych wpływa na poziomy spójności we wszystkich innych kombinacjach w. MongoDB zapewnia następujące poziomy spójności: Gdy nie ma partycji lub wszystkie węzły są obecne, MongoDB jest niezawodną metodą zapisu, gdy nie ma partycji i ma małe opóźnienia.

W aplikacji istnieje partycja, a działający element podstawowy został utracony, co powoduje wyświetlenie komunikatu o błędzie (błąd writeTimeout). Ponieważ MongoDB zapewnia najlepszą dostępność, zawsze stracimy część klastra – przynajmniej część – jeśli zostanie on podzielony na partycje. W wyniku *w:większość, *j:prawda* i *odczyt tylko z podstawowego, MongoDB można sklasyfikować jako CP w CAP i CP/EC w twierdzeniu PACELC.

Jaka jest różnica między ostatecznym a konsekwentnym?

Jaka jest różnica między „czasem” a „procentem” sukcesu?
System rozproszony może osiągnąć ostateczną spójność, zapewniając, że wszystkie węzły w systemie są w stanie wyświetlić tę samą wartość elementu danych. Spójna wartość w elemencie danych wskazuje, że jego wartość pozostaje stała przez cały czas od ostatniej aktualizacji.