Twierdzenie CAP: co to jest i co oznacza dla ciebie

W informatyce twierdzenie CAP, znane również jako twierdzenie Brewera, stwierdza, że ​​rozproszony magazyn danych nie może jednocześnie zapewniać więcej niż dwóch z trzech następujących gwarancji: Spójność: każdy odczyt otrzymuje najnowszy zapis lub błąd Dostępność: Każde żądanie otrzymuje odpowiedź (niebędącą błędem) – bez gwarancji, że zawiera najnowszy zapis. Twierdzenie CAP stwierdza, że ​​rozproszony magazyn danych może zapewnić tylko dwie z następujących trzech gwarancji: spójność, dostępność lub tolerancję partycji.

Zgodnie z twierdzeniem CAP projektanci systemów są świadomi kompromisów w projektowaniu sieciowych systemów współdzielonych danych. Ta książka omawia podstawy baz danych NoSQL pod względem wymagań. Zgodnie z twierdzeniem CAP jesteśmy ograniczeni do dwóch trzecich z trzech gwarancji dla bazy danych: spójności, dostępności i tolerancji partycji. Partycja to przerwa w komunikacji w systemie rozproszonym pomiędzy węzłami. Jeśli węzeł nie może odbierać żadnych komunikatów z innego węzła w systemie, zostanie podzielony między dwa węzły. Gdy partycja zostanie naprawiona, systemy rozproszone, które gwarantują tolerancję partycji, mogą bezpiecznie powrócić do poprzedniego stanu. Projektanci muszą wziąć pod uwagę twierdzenie CAP podczas projektowania lub wyboru rozproszonej bazy danych.

Twierdzenie CAP definiuje dwa systemy w MongoDB jako CP i AP. Twierdzenie CAP przedstawia uproszczony pogląd na dzisiejsze systemy rozproszone, takie jak MongoDB i Cassandra. Normalne operacje pozwalają na elastyczną dostępność i spójność, a także możliwość spełnienia określonych wymagań.

Twierdzenie CAP (CP) to twierdzenie matematyczne, którego zastosowanie można badać za pomocą MongoDB i innych podobnych aplikacji. Jest często używany w aplikacjach czasu rzeczywistego do uruchamiania w wielu lokalizacjach i do obsługi dużych ilości danych. Twierdzenie CAP stwierdza, że ​​MongoDB jest magazynem danych CP, który zarządza partycjami sieciowymi, zachowując spójność, jednocześnie obniżając dostępność.

Co to jest twierdzenie Cap w Nosql?

Jeśli chodzi o NoSQL, spójność i wysoka dostępność nie mogą być osiągnięte w połączeniu. Brewer stwierdził to przede wszystkim w twierdzeniu CAP. Twierdzenie CAP lub twierdzenie Erica Brewersa stwierdza, że ​​baza danych może osiągnąć tylko dwie z trzech gwarancji: spójność, dostępność i spójność.

Twierdzenie CAP składa się z trzech elementów, jeśli chodzi o rozproszone magazyny danych . Normalne operacje powodują, że wszystkie trzy funkcje są wykonywane przez magazyn danych. Jednak zgodnie z twierdzeniem CAP, gdy rozproszona baza danych napotyka problemy z siecią, można zapewnić spójność lub dostępność. Rezultatem jest mieszana torba. Fakt, że typ bazy danych, taki jak NoSQL lub niezorientowany, może obsługiwać wysoką dostępność lub wysoką spójność, jest ważnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę przy wyborze. Gdy zwroty danych muszą być zwracane w precyzyjny sposób, niezwykle ważne jest stosowanie spójnych baz danych. Aplikacje bankowe powinny jak najszybciej zwracać dokładną wartość informacji użytkownika.

Baza danych o dostępności może być wykorzystana, jeśli usługa jest ważniejsza niż informacja. Firmy handlu elektronicznego mogą zademonstrować, jak wysoce dostępna może być baza danych, korzystając z niej. Użytkownik może zmienić pokrętło w bazach danych, takich jak Cosmos lub Cassandra, aby wskazać, czy woli stabilność, czy dostępność.

Innymi słowy, nawet jeśli partycja ma miejsce, wszystkie dane przechowywane w sensie CAP są zachowywane. W CAP nie ma spójności w systemach tworzenia kopii zapasowych danych, które są przeznaczone tylko dla jednej partycji.
Oznacza to, że nawet jeśli niektóre węzły są niedostępne, system może obsługiwać swoich klientów. Działanie systemu, który pozwala na tolerancję partycji, ale nie zachowuje danych, jest niezgodne z WPR.
W systemie rozproszonym z replikacją danych nie ma gwarancji, że wszystkie trzy pożądane właściwości — spójność, dostępność i tolerancja partycji — zostaną zachowane w tym samym czasie. Chociaż partycjonowane węzły nie zawsze są dostępne, węzły w CAP nadal mogą odczytywać i zapisywać. System, który utrzymuje niektóre, ale nie wszystkie jego węzły, z możliwością odczytu i zapisu, nie jest dostępny w sensie CAP, niezależnie od tego, czy pozostaje dostępny dla klientów i spełnia swoje SLA.
Sens CAP oznacza, że ​​nawet jeśli wystąpi partycja, wszystkie dane są przechowywane na hoście.

Twierdzenie Cap: czy to problem?

W zależności od tego, jak na to spojrzeć, może to być trudna decyzja. Twierdzenie CAP można usunąć z aplikacji internetowej, w której dostępność i skalowalność są ważniejsze niż spójność, gdy podstawowy system bazy danych jest rozproszony.

Czy Nosql przestrzega twierdzenia o capie?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od tego, jak interpretujesz twierdzenie CAP. Niektórzy twierdzą, że bazy danych nosql nie są zgodne z twierdzeniem CAP, ponieważ nie gwarantują spójności, podczas gdy inni twierdzą, że bazy danych nosql są zgodne z twierdzeniem CAP, ponieważ nie gwarantują dostępności.

Co to jest przykład twierdzenia Cap?

Twierdzenie CAP to teoria w informatyce, która stwierdza, że ​​rozproszony system komputerowy nie może jednocześnie zapewniać więcej niż dwóch z trzech następujących gwarancji:
1. Spójność: każdy odczyt otrzymuje najnowszy zapis lub błąd
2. Dostępność: każde żądanie otrzymuje odpowiedź (bez błędu) – bez gwarancji, że zawiera najnowszy zapis
3. Tolerancja partycji: system kontynuuje działanie pomimo odrzucania (lub opóźniania) dowolnej liczby komunikatów przez sieć między węzłami
Innymi słowy, twierdzenie CAP stwierdza, że ​​nie jest możliwe, aby system rozproszony był jednocześnie spójny i dostępny w przypadku podziału sieci.

Podczas projektowania aplikacji w chmurze wszystkie aplikacje w chmurze są systemami rozproszonymi, więc poznanie twierdzenia CAP jest niezbędne. Spójność CAP oznacza, że ​​wszyscy klienci, niezależnie od podłączonych węzłów, otrzymują te same dane. Tolerancja partycji w klastrze oznacza, że ​​nawet jeśli komunikacja niektórych węzłów ulegnie awarii, klaster nie zostanie zakłócony. Baza danych NoSQL nie jest uważana za bazę danych urzędu certyfikacji zgodnie z twierdzeniem CAP. Bazy danych urzędów certyfikacji zapewniają spójność i dostępność, ale nie mogą zagwarantować odporności na awarie , jeśli dowolne dwa węzły w systemie mają oddzielne mapy partycji. Bazy danych AP obejmują CouchDB, Cassandra i ScyllaDB. Zgodnie z twierdzeniem CAP rozproszona baza danych CA jest teoretycznie możliwa, ale obecnie nie jest dostępna.

Baza danych NoSQL jest uważana za system AP, ponieważ ma tolerancję dostępności i partycji kosztem spójności. Rozproszona baza danych, taka jak PACELC, oprócz opóźnień i spójności dodaje do systemów rozproszonych opóźnienia i spójność. Czy mając na uwadze wydajność, można dotrzymać tej obietnicy bez kompromisów w innych krytycznych obszarach? ScyllaDB to wysoce dostępny, odporny na partycje system o małych opóźnieniach, który można konfigurować na różne sposoby. Tradycyjne twierdzenie CAP nie zapewnia opóźnień ani wydajności. Jako aplikacje natywne w chmurze wymagają przewidywalnych niskich opóźnień i wysokiej dostępności. CylonDB znacznie przewyższa rozproszone bazy danych NewSQL, takie jak CockroachDB.

Niespójność danych jest jedyną przyczyną problemów z dostępnością usług, które próbuje rozwiązać twierdzenie CAP. Ponadto inne czynniki, takie jak awaria sprzętu lub błąd ludzki, mogą spowodować, że dane będą niedostępne. Twierdzenie CAP, które jest dobrze znanym twierdzeniem o projektowaniu baz danych , stwierdza, że ​​żaden magazyn danych nie może być podzielony na partycje ze wszystkimi trzema właściwościami: stabilnością, dostępnością i tolerancją partycji. Firma może osiągnąć zarówno spójność, jak i dostępność, ale nie zawsze jest to możliwe. Dr Mohammad Hashim i dr Amnon Shashua zaproponowali to twierdzenie w artykule zatytułowanym „Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores”. Twierdzenie odnosi się do niespójności danych jako jedynej przyczyny problemów z dostępnością, zajmując się kompromisami między tymi trzema właściwościami. Powszechnie wiadomo, że twierdzenie to nie odnosi się do wszystkich przyczyn niedostępności ani do ich rozwiązywania. W rezultacie niezwykle ważne jest zrozumienie wszystkich przyczyn niedostępności oraz zidentyfikowanie i opracowanie rozwiązań tych problemów. W rezultacie hurtownia danych może być pomocna w tym przedsięwzięciu. Możesz użyć hurtowni danych, aby lepiej zrozumieć i rozwiązać wszelkie niespójności między swoimi danymi a nimi.

Twierdzenie Cap

Jeśli Twoja aplikacja ma być spójna, musi być dostępna. Jeśli aplikacja wymaga częstej dostępności, musi akceptować limit partycji. Wreszcie, jeśli aplikacja wymaga tolerancji partycji, należy poświęcić spójność.
Jeśli partycja sieciowa powoduje utratę danych przechowywanych na jednym elemencie równorzędnym, twierdzenie CAP stwierdza, że ​​maksymalna ilość danych, które można przechowywać na pojedynczym elemencie równorzędnym, jest ograniczona.

Cap Twierdzenie Nosql Przykład

Jeden główny węzeł przetwarza operacje zapisu MongoDB. W przypadku braku węzła podstawowego system musi go zastąpić, a gdy to robi, system uniemożliwia klientom zapisywanie do niego, dopóki węzeł podstawowy nie będzie dostępny.

Plusy i minusy hybrydowych baz danych Nosql

Bazy danych SPO mają tę zaletę, że zapewniają spójność, a nie dostępność. Z drugiej strony hybrydowa baza danych NoSQL należy do drugiej kategorii baz danych NoSQL, które nie pasują dokładnie do żadnej z tych kategorii. Bazy danych CP i SPO są scalane w te bazy danych, które zawierają zarówno dane CP, jak i SPO. To, co najlepsze z obu światów, sprawiło, że hybrydowe bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularną opcją. Zmniejszają ryzyko niespójności i utraty danych dzięki łatwości konserwacji i dostępności.

Twierdzenie Cap w Blockchain

Twierdzenie CAP, znane również jako twierdzenie Brewera, stwierdza, że ​​system rozproszony nie może jednocześnie zapewniać więcej niż dwóch z następujących trzech gwarancji:
– Spójność (wszystkie węzły widzą te same dane w tym samym czasie)
– Dostępność (każde zapytanie otrzymuje odpowiedź)
– Tolerancja partycji (system kontynuuje działanie nawet w przypadku awarii niektórych węzłów)
W systemie blockchain węzły są rozproszone, a dane są replikowane we wszystkich węzłach. Twierdzenie CAP ma zatem zastosowanie do systemów blockchain.

Zgodnie z teorią CAP rozproszone magazyny danych (takie jak sieć blockchain) nie mogą zapewnić więcej niż dwóch gwarancji: Spójność i Dostępność. Nawet jeśli sieć nie może zagwarantować, że jest aktualna z powodu partycji sieciowej (uszkodzone węzły), każde żądanie zostanie udzielone. Kiedy wysyłasz Bitcoin, nie ma pewności, czy transakcja zostanie zaakceptowana. Blokada zostanie utworzona w ciągu pięciu minut po zawarciu transakcji. Jeśli będziesz czekać zbyt długo, Twoja transakcja zostanie przeniesiona do innego bloku, a otaczające ją bloki zaczną się gromadzić. Nigdy nie było transakcji, która została wycofana później niż pięć godzin po jej zakończeniu.

Mogą wystąpić przerwy w działaniu sieci, ale nic nie wskazuje na to, by powodowało to niespójność lub dostępność. Zgodnie z twierdzeniem CAP, teoretyczną teorią komputerową, można to osiągnąć. Ponieważ pozwala współistnieć dwóm najważniejszym funkcjom rozproszonej bazy danych, spójność i dostępność to jedyne dwie funkcje, które mogą współistnieć. W oparciu o konkretny przypadek użycia naszego systemu, możemy wymienić dwie dostępne funkcje.
Na przykład, jeśli potrzebujemy systemu do reagowania na pożar, możemy przedłożyć dostępność nad spójność. Dzięki temu wiemy, że system musi być udostępniony na wypadek pożaru, nawet jeśli nadal brakuje niektórych informacji. Wolelibyśmy mieć spójny system niż taki, który jest dostępny. Wiemy o tym, ponieważ wiemy, że użytkownicy potrzebują dostępu do tych samych danych niezależnie od awarii sieci.
Twierdzenie CAP wymaga dogłębnego zrozumienia współdzielonych systemów danych podłączonych do sieci w celu ich zaprojektowania. W tym przypadku możemy go użyć do dokonania kompromisu między trzema funkcjami i dostosowania systemu do konkretnych potrzeb użytkowników.

Twierdzenie o czapce: dlaczego jest nadal aktualne

Twierdzenie CAP, pomimo swojego postępu i przemyślanych algorytmów, pozostaje istotną koncepcją od dziesięcioleci. Twierdzenie opisuje system rozproszony jako posiadający dwie z trzech właściwości – spójność, dostępność i podział – i jest podstawową zasadą projektowania systemów. Gdy istnieje podział, twierdzenie CAP wyraża kompromis między dostępnością a spójnością. Twierdzenie jest użytecznym narzędziem do zrozumienia kompromisów między tymi właściwościami i pomocy w optymalizacji systemu.

Twierdzenie Cap w Big Data

W przypadku dużych zbiorów danych twierdzenie CAP stwierdza, że ​​system rozproszony nie może jednocześnie zapewniać więcej niż dwóch z następujących trzech gwarancji:
1. Spójność: Wszystkie węzły w systemie widzą te same dane w tym samym czasie.
2. Dostępność: każdy węzeł w systemie może być osiągnięty i zapytany o dane.
3. Tolerancja partycji: System może nadal działać, nawet jeśli niektóre węzły są niedostępne.
Twierdzenie CAP jest często cytowane jako powód, dla którego systemy dużych zbiorów danych nie mogą być naprawdę spójne i zamiast tego muszą być zaprojektowane tak, aby ostatecznie były spójne.

Twierdzenie Brewera, znane również jako twierdzenie Cap, jest pojęciem matematycznym opisującym spójność, dostępność i tolerancję podziału. Wymiana między ramą a wymianą rozpoczyna się w stabilnym stanie, w którym struktura jest spójna. Aby mieć pewność, że ramy są dostępne przez 100% czasu, muszą działać. Koncepcja rozproszonych baz danych obejmuje interakcję wielu komputerów PC lub węzłów w celu zapewnienia klientom unikalnej działającej jednostki bazy danych. W przypadku odzyskiwania danych klient łączy się z węzłem najbliższym temu, z którego pobiera informacje. Zastosowanie skalowania poziomego zmniejsza koszt i szybkość replikacji informacji. Baza danych Bazy danych NoSQL (nierelacyjne) mogą być używane w rozproszonych aplikacjach sieciowych.

W szybko rozwijającej się sieci można je rozmieścić poziomo i łatwo uzyskać do nich dostęp za pomocą prostej hierarchii. Bazę danych NoSQL można opisać jako bazę danych AP lub CP. Tolerancja partycji i dostępność to dwie cechy CAP, które są wysoko cenione w tej branży. Wykorzystując rozproszone frameworki, jesteśmy w stanie osiągnąć znaczną moc obliczeniową i dostępność, które nie byłyby możliwe w przeszłości. Kiedy rozproszone struktury są używane na serwerach, które działają przez dłuższy czas, zapewniają wyższą wydajność, bezwładność i prawie 100% czasu pracy. Celem skalowania poziomego jest poznanie struktur rozproszonych i związanych z nimi wyzwań, a także dopasowanie kompromisów do WPR.

Dlaczego twierdzenie Cap jest ważne

W systemach bazodanowych twierdzenie CAP stwierdza, że ​​system rozproszony nie może jednocześnie zapewniać więcej niż dwóch z następujących trzech gwarancji: Spójność: każdy odczyt otrzymuje najnowszy zapis lub błąd Dostępność: każde żądanie otrzymuje (nie- błąd) odpowiedź – bez gwarancji, że zawiera najnowszy zapis. Tolerancja partycji: System kontynuuje działanie pomimo odrzucania (lub opóźniania) dowolnej liczby komunikatów przez sieć między węzłami. Twierdzenie CAP zostało pierwotnie zaproponowane przez informatyka Erica Brewera w 2000. Znany jest również jako kompromis w ramach WPR. Twierdzenie CAP jest ważne, ponieważ pomaga programistom i architektom zrozumieć ograniczenia systemów rozproszonych. Nie jest możliwe, aby system rozproszony zapewniał jednocześnie wszystkie trzy gwarancje WPR. Deweloperzy i architekci muszą wybrać, które dwie gwarancje są ważniejsze dla ich zastosowania i odpowiednio zaprojektować system.

Zgodnie z twierdzeniem CAP rozproszone magazyny danych nie są w stanie zapewnić jednocześnie następujących pożądanych funkcji: spójność, dostępność i tolerancja partycjonowania. Niezależnie od tego, czy niektóre węzły w systemie są niedostępne, każdy klient podłączony do bazy danych zawsze otrzyma prawidłowe żądanie z systemu bazy danych. W rozproszonym systemie baz danych dane są często dzielone między wiele węzłów. W procesie tym występuje ścinanie, znane również jako podział poziomy. Zachowanie skali poziomej w systemach baz danych NoSQL ma kluczowe znaczenie. Bazy danych NoSQL są zwykle bardzo elastyczne, z dużą liczbą klientów i rygorystycznymi wymaganiami dotyczącymi poziomu usług. Status każdego replikanta w systemie może być utrzymywany przez centralny węzeł bazy danych .

Gdy węzeł zażąda lub zaktualizuje dane, powiadomi o tym węzeł centralny przed przesłaniem żądanych danych. Model ten zastosowany w systemie bazy danych o wysokiej dostępności i tolerancji partycji może pomóc w zwiększeniu ogólnej spójności. Jeśli ta odpowiedź nie zawiera nieaktualnych danych lub nie zawiera żadnych danych, nadal narusza spójność atomową. Gdy węzły są dostępne w modelu częściowo synchronicznym, możliwe jest utworzenie ostatecznie spójnego lub spójnego systemu z opóźnieniem t. W ramach takiego systemu dane są ostatecznie replikowane do wystarczającej liczby węzłów, aby po dostarczeniu wszystkich bitów danych do każdego węzła system osiągnął spójność.

Każde żądanie zapisu jest dostępne w każdym węźle. A i B można podzielić przez dowolne dwa węzły A i B, mając niezależny zestaw węzłów C, który może obsłużyć większość awarii A lub B, a każdy węzeł w C może tolerować tylko jedną awarię A lub B. Twierdzenie można uogólnić do dowolnych struktur danych i arbitralne gwarancje spójności Utrzymywanie spójnego zestawu danych w systemie rozproszonym ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ​​jest on zawsze aktualny. Ponieważ system rozproszony jest zbiorem węzłów, nie można zagwarantować, że wszystkie węzły będą miały najnowszy zapis danych. Inną ważną cechą dostępności danych jest to, że są one zawsze łatwo dostępne do odczytu. Aktualizowanie tolerancji partycji ma kluczowe znaczenie w celu zapewnienia, że ​​system poradzi sobie z dowolną liczbą awarii. Zgodnie z twierdzeniem CAP każdy magazyn danych może zagwarantować tylko dwie rzeczy: dane zawsze pozostają stałe lub gdy dane się zmieniają, powstaje błąd. Podobnie instrukcja dostępności wskazuje, że wszystkie żądania zapisu są dostępne we wszystkich węzłach. Jeśli jeden węzeł ulegnie awarii, dane będą dostępne dla innych węzłów. Ponadto tolerancja partycji oznacza, że ​​nawet jeśli dwa węzły ulegną awarii w tym samym czasie, cały system będzie w stanie tolerować awarię w tym samym czasie. Twierdzenie CAP to teoretyczne twierdzenie informatyczne, które pomaga zrozumieć, jak działają systemy rozproszone. Dane są często dystrybuowane, dlatego niezwykle ważne jest zaimplementowanie tego w praktycznych zastosowaniach, takich jak aplikacje internetowe. Twierdzenie CAP, oprócz zapewnienia, że ​​dane są zawsze poprawnie aktualizowane i że awarie są obsługiwane z gracją, może również pomóc w odzyskiwaniu danych.

Cap Twierdzenie Sql

Twierdzenie CAP to teoria w informatyce, która stwierdza, że ​​system rozproszony nie może jednocześnie zapewniać więcej niż dwóch z następujących trzech gwarancji:
Spójność: wszyscy użytkownicy widzą te same dane w tym samym czasie.
Dostępność: Wszyscy użytkownicy zawsze mogą odczytywać i zapisywać dane.
Tolerancja partycji: System może nadal działać, nawet jeśli niektóre węzły sieciowe są niedostępne.

Zgodnie z twierdzeniem CAP, jeśli system nie może być spójny i dostępny zarówno w obecności partycji, jak i domyślnie, nie ma czegoś takiego jak system rozproszony. Spójność jest wybierana przez CockroachDB w definicji systemu CP w twierdzeniu CAP. Ponieważ sieć ma różne partycje, niektóre systemy zgodne z CAP mogą być czasami niedostępne, ale nadal można je znaleźć w dowolnym miejscu. Twierdzenie CAP opisuje wąski kompromis między spójnością a dostępnością. Twierdzenie CAP nie uwzględnia takich czynników, jak skutki zmiany klimatu, które można obwiniać za przerwy w dostawie prądu. W porównaniu do dostępnych CAP, zakupy CAP kupują bardzo mało pod względem skuteczności. W rezultacie, ponieważ spójność zostaje utracona, wymagana jest znaczna ilość kodu.

Jeśli zdecydujesz się na korzystanie z CockroachDB, możesz skorzystać z jego wyższej dostępności, trybu niższej niezawodności w zależności od potrzeb. Jeśli masz tylko minimalnie nieaktualne odczyty z najbliższej repliki bez blokowania sprzecznych transakcji, powinieneś rozważyć zwiększenie dostępności swojej repliki. Pomimo faktu, że opóźnienia mogą być dłuższe, większość aplikacji wymagających spójnych baz danych zgodnych z CAP, takich jak CockroachDB, często lepiej radzi sobie z bazą danych zgodną z CAP.

Dowód twierdzenia Cap

Nie ma jednego ostatecznego dowodu twierdzenia Cap. Istnieje jednak kilka kluczowych spostrzeżeń, które pomagają wyjaśnić, dlaczego twierdzenie jest prawdziwe.
Po pierwsze, ważne jest, aby zrozumieć, że Cap Theorem naprawdę dotyczy kompromisów. W każdym systemie rozproszonym zawsze będą istniały kompromisy między spójnością, dostępnością i tolerancją partycji.
Po drugie, twierdzenie jest tak naprawdę stwierdzeniem o tym, co jest możliwe w systemie rozproszonym. Nie jest to stwierdzenie o tym, co jest pożądane lub optymalne.
Po trzecie, dowód twierdzenia Capa opiera się na kilku bardzo fundamentalnych ideach z informatyki, w tym koncepcji systemu rozproszonego i koncepcji algorytmu konsensusu.

W systemie rozproszonym twierdzenie CAP jest podstawowym twierdzeniem. W rzeczywistości każdy system rozproszony może mieć dwie lub więcej z następujących trzech cech. Przyjrzymy się podstawowemu systemowi rozproszonemu i pokażemy, jak sprawić, by działał, wyjaśniając, co sprawia, że ​​jest on odpowiedni dla spójności, dostępności i tolerancji partycji. W dostępnym systemie, gdy nasz klient wyśle ​​żądanie do serwera, który nie uległ awarii, serwer odpowie klientowi tak szybko, jak to możliwe. Jeśli mamy być tolerancyjni dla partycji, musimy być w stanie poprawnie funkcjonować z dowolnymi partycjami sieciowymi. Według naszych badań system nie może mieć wszystkich trzech jednocześnie.

Twierdzenie Cap

Zgodnie z teoretyczną nauką informatyczną niemożliwe jest użycie rozproszonego magazynu danych do jednoczesnego zapewnienia następujących trzech pożądanych funkcji: spójności, dostępności i tolerancji partycji. Spójność, dostępność i tolerancja partycji są uwzględnione w CAP.
Ponieważ twierdzenie CAP stwierdza, że ​​żaden system nie może zapewnić wszystkich trzech właściwości w tym samym czasie, jest to prawda. Jeśli chcemy zapewnić spójność, dostępność i tolerancję partycji, musimy pójść na kompromis w sprawie jednej z trzech specyfikacji.

Bazy danych Nosql

Bazy danych Nosql to systemy bazodanowe, które nie wykorzystują tradycyjnego modelu relacyjnego. Zamiast tego używają różnych modeli, które są lepiej dostosowane do nowoczesnych potrzeb w zakresie przechowywania i wyszukiwania danych. Bazy danych Nosql są często bardziej skalowalne i łatwiejsze w użyciu niż relacyjne bazy danych, co czyni je popularnym wyborem dla wielu aplikacji internetowych.

Bazy danych dokumentów przechowują dane w dokumencie, a nie w relacyjnej bazie danych. Aby sprostać wymaganiom nowoczesnych firm, są one budowane tak, aby były elastyczne, skalowalne i zdolne do szybkiego reagowania na potrzeby w zakresie zarządzania danymi. Bazy danych Document NoSQL są podzielone na cztery typy: bazy danych zawierające wyłącznie dokumenty, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów. Organizacje z listy Global 2000 coraz częściej wdrażają bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym. Wynika to z pięciu trendów, które są tak trudne do opanowania, że ​​relacyjne bazy danych nie są w stanie ich obsłużyć. Ze względu na ich stały model danych, relacyjne bazy danych są główną przeszkodą dla zwinnego programowania. Jest zdefiniowany jako model aplikacji NoSQL.

Dane mogą być modelowane w węźle w dowolny sposób bez statyki. W kontekście bazy danych zorientowanej na dokumenty JSON jest de facto formatem przechowywania danych. W rezultacie frameworki ORM nie spełniają już narzutowych wymagań związanych z tworzeniem aplikacji. N1QL (wymawiane „nikiel”) to potężny język zapytań dołączony do Couchbase Server 4.0, który umożliwia konwersję SQL do formatu JSON. Obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale także agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i inne funkcje. Bazy danych NoSQL są proste w użyciu, ponieważ są zaprojektowane z architekturą skalowalną w poziomie i nie mają pojedynczego punktu awarii. Możliwość spełniania wymagań klientów online staje się coraz ważniejsza dla firm, ponieważ coraz więcej zadań jest wykonywanych na urządzeniach mobilnych i stronach internetowych.

Bazy danych NoSQL są łatwe w instalacji, konfiguracji i skalowaniu, co czyni je idealnym narzędziem do zarządzania danymi. Mają działać jako system do czytania, pisania i przechowywania. Ponadto można zarządzać i monitorować klastry o różnej wielkości i na różnych etapach działania. Nie ma potrzeby instalowania osobnego oprogramowania do replikacji między bazami danych, ponieważ bazy danych NoSQL są rozproszone. Ponadto umożliwia aplikacjom wykonywanie własnych przestojów na żądanie za pomocą routerów sprzętowych – aplikacje nie muszą czekać, aż baza danych wykryje problem i wykonywać własne przestoje. Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej powszechne w nowoczesnych aplikacjach internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy (IoT).

Różne typy baz danych Nosql

Rosnąca popularność baz danych NoSQL wynika z możliwości przechowywania danych przez bazy NoSQL w inny sposób, co pozwala na szybszą i wydajniejszą metodę dostępu. Na tych platformach można uruchamiać różnorodne aplikacje, w tym aplikacje internetowe, duże zbiory danych i Internet rzeczy (IoT). Bazy danych NoSQL oparte na dokumentach, takie jak Cassandra, są idealne dla dużych ilości danych, do których nie można łatwo uzyskać dostępu. Za ich pomocą łatwo jest mutować dane, co może być przydatne do aktualizowania danych w czasie rzeczywistym.
Redis to baza danych klucz-wartość, której można używać do przechowywania niewielkich ilości danych wymagających szybkiego dostępu. Korzystając z nich, można szybko odzyskać dane, po prostu patrząc na klucz.
Korzystając z szerokokolumnowych baz danych, takich jak Neo4j, możesz łatwo indeksować i przeszukiwać duże ilości danych. Dzięki tym funkcjom kolumny można szybko dodawać do bazy danych.
Bazy danych wykresów, takie jak Neo4j, są idealne do organizowania danych, do których dostęp w innym przypadku byłby trudny w płaski sposób. Za pomocą tego interfejsu API można wyszukiwać dane w prosty i wydajny sposób.

Relacyjny kwas Db

Relacyjna baza danych to cyfrowa baza danych oparta na relacyjnym modelu danych, zaproponowanym przez Edgara F. Codda w 1970 r. Systemem oprogramowania służącym do utrzymywania relacyjnych baz danych jest system zarządzania relacyjną bazą danych (RDBMS). Wiele systemów relacyjnych baz danych ma możliwość wykorzystania modelu transakcji kwasowych (niepodzielność, spójność, izolacja, trwałość).

Jest to zestaw cech, który gwarantuje, że transakcje bazodanowe są przetwarzane niezawodnie poprzez ustanowienie ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Funkcja ACID bazy danych polega na odzyskaniu sprawności po błędzie, który może wystąpić podczas przetwarzania transakcji. Pomimo błędów dane w bazie są nadal dokładne i spójne. Dane nie zostaną zmienione, jeśli transakcja nie powiedzie się przed jej zakończeniem. Transakcja może zakończyć się niepowodzeniem z powodu nieprawidłowych danych wejściowych lub, w niektórych przypadkach, naruszenia spójności. Możliwe, że jest to spowodowane przekroczeniem limitu czasu lub zakleszczeniem w systemie zarządzania bazą danych. Z drugiej strony awaria nośnika odnosi się do awarii urządzenia pamięci masowej (takiego jak dysk twardy) w zakresie odczytu i zapisu danych.

Czy Rdbms jest zgodny z kwasami?

Dane transakcyjne muszą być zgodne z ACID, który jest obsługiwany przez wiele popularnych RDBMS, takich jak Oracle, SQL Server, PostgreSQL i MySQL.

Która Db ma właściwości kwasowe?

MySQL, PostgreSQL, Oracle i Microsoft SQL gwarantują właściwości ACID dla transakcji.

Czy Rdbms ma właściwości kwasowe?

W przeciwieństwie do danych rozproszonych, RDBM mają właściwości ACID, które są trudne do utrzymania. RDBM zapewniają również spójność i dostępność ponad skalowalność zgodnie z twierdzeniem CAP (Gilbert i Lynch, 2002), które stwierdza, że ​​ACID jest wymagany dla każdej obsługiwanej transakcji, takiej jak transakcje współbieżne.