Dlaczego ostateczna spójność jest niezbędna dla magazynów danych

Ostateczna spójność to właściwość magazynów danych, w której dane zapisane w magazynie mogą nie być natychmiast dostępne do odczytu. Sklep może ewentualnie udostępnić dane do odczytu, jednak nie gwarantuje tego. Systemy przechowywania danych, które wykazują ostateczną spójność, mogą to robić z różnych powodów, w tym z potrzeby poprawy wydajności lub zapewnienia dostępności w obliczu partycji sieciowych.

O wiele trudniej jest wdrożyć implementację magazynu danych dokumentów niż model relacyjny. Ponadto dane z magazynu pokładowego są znacznie trudniejsze do przekonwertowania niż dane RDBMS. Tej szansy nie mają deweloperzy i architekci, którzy boją się lub nie są świadomi konsekwencji swoich błędów. Rozbiją to, z czego powinny składać się transakcje atomowe, na logiczne elementy, zapominając, że replikacja i opóźnienie to rzeczy, a także przeciągną do nich systemy innych firm. W pewnym momencie cały system zostanie zlecony na zewnątrz i ktoś inny go przejmie, gdy dział zostanie ostatecznie rozwiązany.

W rezultacie bazy danych NoSQL często obsługują stopniową spójność , a nie stałą spójność. Nie ma wymogu dużej spójności danych, ponieważ nie obsługują one transakcji bazodanowych. Zawsze można osiągnąć ostateczną spójność, zapewniając, że wszystkie aktualizacje są dostarczane do wszystkich replik w tym samym czasie.

Fakt, że ostateczna spójność odnosi się do procesu replikacji między węzłami podstawowymi i dodatkowymi oraz fakt, że Twoja aplikacja może nie zawsze być na bieżąco z odczytem danych, sprawia, że ​​podstawowe odczyty są odpowiednie.

Gdy bazy danych NoSQL korzystają z modelu spójności ostatecznej, nie zapewniają takiego samego poziomu spójności danych jak bazy danych SQL. Jeśli dane nie są spójne, nie nadają się do takich transakcji, jak transakcje bankowe i bankomatowe, które wymagają natychmiastowej integralności.

Co oznacza ostateczna spójność w Nosql?

Ostateczna spójność to gwarancja, że ​​jeśli żadne nowe aktualizacje nie zostaną wprowadzone do fragmentu danych, ostatecznie wszystkie dostępy do tych danych zwrócą ostatnią zaktualizowaną wartość. Jest to w przeciwieństwie do silnej spójności , która wymaga, aby każdy odczyt otrzymał najbardziej aktualny zapis.

Koncepcja ostatecznie spójnego zachowania po raz pierwszy zyskała popularność pod koniec lat siedemdziesiątych. Amazon wypuścił DynamoDB dziesięć lat temu, co zapoczątkowało popularność tego terminu. Baza danych NoSQL została opracowana z myślą o obsłudze mediów społecznościowych i usług przesyłania strumieniowego. danymi nieustrukturyzowanymi, takimi jak zdjęcia, filmy i pliki audio, można z łatwością zarządzać. Korzystając z modelu Volt Active Data, można zapewnić replikację danych w wielu bazach danych w czasie rzeczywistym. Platformy danych są natychmiast spójne i zapobiegają niespójnym zapisom i odczytom. W rezultacie są one niezwykle zdolne do spełnienia wymagań dotyczących opóźnień 5G, szybko obsługując ten proces.

Spójność może być cenną cechą systemu rozproszonego. Zapewnia spójność przechowywania wartości i uzyskiwania do nich dostępu przez wiele węzłów, niezależnie od tego, czy te węzły są aktualizowane w tym samym czasie. Dla systemów, takich jak system nazw domen, kluczowe znaczenie ma możliwość zachowania spójnego widoku danych.
Spójność związana z zakończeniem projektu może być czasami trudna do osiągnięcia. Zapewnienie, że wszystkie węzły otrzymają te same aktualizacje, może być trudne ze względu na różnorodność dostępnych metod. Wartość spójności jest niezaprzeczalna, a systemy, które z niej korzystają, mogą być bardziej niezawodne w dłuższej perspektywie.

Jaka jest ostateczna spójność w Cassandrze?

Cassandra osiąga wszystkie te funkcje dzięki spójnemu systemowi pamięci masowej, który może spełnić wymagania dotyczące wydajności, niezawodności, skalowalności i dostępności w środowisku produkcyjnym. Wreszcie spójność oznacza, że ​​wszystkie aktualizacje są ostatecznie udostępniane wszystkim replikom.

Spójność to coś, co Cassandra może osiągnąć dzięki swojej regulowanej konsystencji. Wynik R=w <=N powinien być spójny, jeśli N jest liczbą węzłów. Aby osiągnąć spójność, kopie zapasowe każdej kolumny i pola każdej kolumny są tworzone przez Cassandrę. Za tym stanem stoi mechanizm, który pozwala na jego spójność. R + W jest bryłą, jeśli N jest konsekwentnie bryłą. Klient musi wybrać odpowiedni poziom spójności (zero, dowolny, jeden, kworam lub brak). Spójność nie nastąpi natychmiast, ponieważ zapisy są buforowane w węźle, do którego je wysyłasz, pomimo współczynnika replikacji 1:1.

Cassandra stosuje spójne mieszanie, co oznacza, że ​​gdy zestaw kluczy jest mieszany przy użyciu tego samego algorytmu i parametrów funkcji mieszającej, funkcja mieszająca zawsze daje ten sam wynik.
Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ pozwala przechowywać klucz w wielu pojemnikach bez obawy, że się z czymś zderzy.
W rezultacie uważa się, że spójne haszowanie jest bardziej wydajne, ponieważ pozwala Cassandrze przechowywać więcej danych na tej samej ilości miejsca.
Musisz upewnić się, że liczba zapisów i odczytów jest spójna, jeśli chcesz osiągnąć wysoką spójność. Spójność Cassandry opiera się na założeniu, że wszystkie odczyty klienta są zawsze aktualne dzięki automatycznemu pobieraniu najnowszych zapisanych danych. Konsekwentne mieszanie służy do zapewnienia, że ​​funkcja mieszająca zawsze daje ten sam wynik dla dwóch różnych kluczy, jeśli są one mieszane razem przy użyciu tego samego algorytmu i parametrów funkcji mieszającej. Kluczowe znaczenie ma trzymanie klucza w wielu zasobnikach, ponieważ kolizje nie stanowią problemu. Cassandra ma wyższą wydajność, ponieważ może przechowywać więcej danych na tej samej ilości miejsca przy spójnym mieszaniu.

Jaki jest domyślny poziom spójności w Cassandrze?

Po prostu wywołaj QUBEDBUILDER, aby użyć sterownika Java. Ustaw wartośćConsistencyLevel, aby upewnić się, że poziom spójności dla każdej wkładki jest ustawiony w opcji insertInto. Podczas pisania i czytania wszystkim operacjom przypisywany jest jeden poziom spójności.

Jak zapewnić spójność danych z Cassandrą

Głównym tego powodem jest to, że klucze nie są przechowywane w zasobnikach, dopóki nie zostaną zmieszane. Cassandra przechowuje również klucz i wskaźnik do wiadra w tym samym rzędzie w tabeli. Cassandra porównuje wiersz dla klucza i wskaźnik dla wartości powyżej wartości klucza, aby określić, który wiersz odpowiada danemu kluczowi. Jeśli oba są prawdziwe, Cassandra pobierze wartość z wiadra na wskaźniku. Wartość klucza jest zawsze przechowywana w tym samym wierszu, niezależnie od tego, ile razy jest pytana, o ile jest przechowywana w tym samym wierszu. Gdy odczyt jest powtarzany wiele razy, dane pozostają stałe. Jeśli chcesz zmienić poziom spójności dla bieżącej sesji, po prostu użyj polecenia CONSISTENCY z powłoki Cassandra (CQLSH). Jeśli chcesz zobaczyć, jak daleko jesteś na swoim poziomie spójności, możesz użyć CONSISTENCY; ze skorupy. [chroniony e-mailem] | Spójność: spójność Obecny poziom spójności to jeden.

Co to jest spójność aktualizacji w Nosql

Spójność aktualizacji w NoSQL to proces aktualizowania danych w wielu węzłach w bazie danych NoSQL . Ten proces zapewnia, że ​​wszystkie węzły w bazie danych mają te same dane i że dane są spójne we wszystkich węzłach.

Co to jest spójność aktualizacji w Nosql?

Spójność kopii tych samych danych w ramach tego samego zreplikowanego systemu baz danych [1], w przeciwieństwie do sposobu, w jaki dane się zmieniają, jest po prostu kwestią wyboru. Dzieje się tak, gdy odczyty na danym obiekcie danych są niezgodne z poprzednią aktualizacją.

Co to jest spójność aktualizacji w bazie danych?

Koncepcja spójności w systemach baz danych pociąga za sobą wymaganie, aby dana transakcja bazodanowa pozwalała jedynie na modyfikację danych, których dotyczy, w dozwolony sposób. Dane zapisane w bazie danych muszą być zgodne ze wszystkimi zdefiniowanymi regułami, takimi jak ograniczenia, kaskady, wyzwalacze i dowolne ich kombinacje.

Ostateczna spójność Mongodb

Ostateczna spójność to termin techniczny oznaczający, że odczytywane dane nie zawsze są spójne; będzie się jednak poprawiać w miarę upływu czasu. Jedynym sposobem, aby to zrobić, jest odczytanie ze źródeł dodatkowych przy użyciu dowolnej właściwości readPreferences, która może czytać ze źródeł dodatkowych.

Na początek omówię kilka rzeczywistych przykładów kodu MongoDB, które naruszają Gwarancję spójności przyczynowej . Metoda większości odczytów i zapisów zostanie zastosowana przy pierwszej próbie rozwiązania tego problemu. W rezultacie przyjrzymy się zegarom logicznym i skorelowanym sesjom w Mongo. Będziemy używać sterownika Mongo C# dla tej aplikacji, ale chciałbym zostawić to w spokoju. Większość członków zestawu replik musi podpisać większościowy odczyt, jeśli dane z zapytania zostały potwierdzone. Kiedy użyjemy większościowego odczytu, a następnie większościowego zapisu, może się wydawać, że możemy rozwiązać nasz problem „Przeczytaj swój zapis”. Serwer pomocniczy przechowuje w pamięci migawkę ostatniego zapisu większościowego.

Ustawienie Readconcern Mongodb

Klient musi określić, ile danych powinno być dozwolone do odczytu, aby readConcern był spełniony, zanim zacznie zadowalać readConcern. W MongoDB preferowane jest ustawienie readConcern na maxRead.

Ostateczna spójność kontra silna spójność

Zapewnia aktualne dane z mniejszym opóźnieniem niż inne technologie, ale wymaga również wysokiego stopnia trwałości. Ponieważ baza danych może nie mieć zaktualizowanych danych we wszystkich węzłach, ostateczna spójność może zapewniać małe opóźnienia, ale nie zawsze może odpowiadać na żądania odczytu nieaktualnymi danymi.

Spójność ogólnie odnosi się do zdolności bazy danych do przetwarzania transakcji przy jednoczesnym zachowaniu integralności danych. Systemy baz danych zgodne z przepisami ACID są zwykle powolne, trudne do skalowania i zbyt drogie w utrzymaniu i obsłudze. Niektóre systemy RDBMS łagodzą gwarancje ACID. Podstawowe gwarancje bazy danych NoSQL są znane jako algorytmy NoSQL. Dzięki temu baza może być wykorzystana do zwiększenia dostępności przy jednoczesnym złagodzeniu sztywnych standardów. W rezultacie bazy danych NoSQL wymagają znacznej spójności, aby były bardziej stabilne. Kiedy ostateczna spójność DynamoDB jest określana przez topologię pierścienia, staje się Cassandrą.

Aby obsłużyć spójne wyniki, w Redis używana jest topologia master-slave. ScyllaDB to firma zajmująca się bazami danych typu big data w czasie rzeczywistym z siedzibą w Holandii. Ponadto można go użyć do określenia poziomu spójności dla każdej operacji (odczyt lub zapis). Ponieważ dane mogły ulec zmianie w węźle koordynującym, ale nie są jeszcze rejestrowane i przechowywane we wszystkich wymaganych replikach, klastry ScyllaDB zapewniają spójne wyniki.

Jednym z najważniejszych aspektów spójności systemu komputerowego jest jego spójność. Z danymi można obchodzić się w ten sposób niezależnie od tego, jak są przechowywane, ponieważ zapewnia to spójność. W rezultacie na przykład instytucje finansowe często przyjmują systemy, które będą spójne w czasie. W wyniku tego procesu większość transakcji zostanie zakończona tak szybko, jak to możliwe. Przetworzenie transakcji może zająć do 24 godzin, choć nie jest to gwarantowane. Zjawisko to jest spowodowane ogólnym wzorcem spójnych systemów , które ostatecznie będą istnieć.

Spójność danych: jak wybrać odpowiedni typ do swoich potrzeb

Jeśli chodzi o dane, istnieją dwa typy: silne i słabe.
Ponieważ wszystkie dane w węźle są spójne, niezależnie od tego, gdzie się znajdują, zawsze są takie same. Ta metoda jest najbardziej niezawodną metodą spójności danych, ale może być trudna do wdrożenia.
Brak spójności wskazuje, że nie ma gwarancji, że wszystkie węzły będą miały te same dane w tym samym czasie. Ta spójność jest bardziej podatna na korupcję, ale czasami może być również bardziej wydajna.

Ostateczna spójność Cassandra

Ostateczna spójność to model spójności używany w systemach rozproszonych. W ostatecznie spójnym systemie operacje mogą zająć trochę czasu, zanim zostaną rozpropagowane i staną się widoczne we wszystkich węzłach. Operacja zapisu jest uważana za pomyślną, jeśli jest trwała w węźle, w którym została wydana. Operacja odczytu jest uważana za pomyślną, gdy zwraca ostatnią operację zapisu. Spójność ostateczna jest często stosowana w systemach rozproszonych w wielu centrach danych. W tych systemach utrzymywanie silnej spójności nie jest praktyczne ze względu na zwiększone opóźnienia i potencjalne awarie. Ewentualna spójność pozwala systemowi kontynuować pracę nawet w obliczu awarii. Cassandra to rozproszona baza danych, która wykorzystuje ostateczną spójność. Cassandra została zaprojektowana do obsługi dużych ilości danych z wysoką dostępnością. Cassandra jest używana przez jedne z największych firm na świecie, w tym Facebook, Netflix i Instagram.

Jest to baza danych typu open source NoSQL o wysoce dostępnej i skalowalnej architekturze. Replikacja danych między klastrami jest wymagana do osiągnięcia wysokiej dostępności w Cassandrze. Dostępne są dwie strategie replikacji: SimpleStrategy i NetworkTopology. Spójność sposobu, w jaki każdy wiersz danych jest reprezentowany przez repliki, odzwierciedla to, jak aktualne i zsynchronizowane są. Poziom spójności wskazuje, ile węzłów repliki musi odpowiedzieć na najnowsze spójne dane, zanim koordynator będzie mógł pomyślnie wysłać dane z powrotem do klienta. W zależności od poziomu spójności określonego przez klienta możemy ustawić poziom spójności dla każdego zapytania zapisu lub poziom spójności dla każdego zapytania globalnego. Podczas pisania pamiętaj o poziomie spójności (CL).

W wersji 5.1 tylko jeden węzeł repliki zwraca dane, podczas gdy w wersji 5.2 51% węzłów replik we wszystkich centrach danych zwraca dane. Zaczęliśmy od zdefiniowania pożądanego poziomu spójności (CL) dla zapisów i odczytów Cassandry. W rezultacie niezależnie od tego, ile czasu upływa między ostatnim a następnym zapisem, do klastra wczytywane są najnowsze zapisane dane. W celu zapewnienia spójności możemy określić poziom spójności zapytania globalnego lub zapisu . Oto kilka przykładów CL na odczycie, które możesz zobaczyć na poniższym diagramie.

Czym jest ostateczna spójność w mikrousługach

W rzeczywistości spójność ostateczna to metoda utrzymywania spójności i dostępności danych poprzez komunikację asynchroniczną, a także zapewnienie, że błędy w określonym procesie są usuwane bez konieczności powrotu do poprzedniego stanu procesu.

W większości przypadków napotkaliśmy problemy z niespójnością danych w systemie oprogramowania. Opiera się na zdecentralizowanym podejściu i jest inspirowany naturą. Wraz ze wzrostem popularności przetwarzania w chmurze, elastycznego przetwarzania i pamięci masowej oraz technologii kontenerów i orkiestracji, znaczna liczba nowych aplikacji jest tworzona przy użyciu architektury mikrousług. Gdy niepodzielne transakcje obejmują wiele usług, są one postrzegane jako łańcuch prostych niepodzielnych transakcji lokalnych na każdym poziomie usług. Kiedy jedna transakcja nie powiedzie się w tym łańcuchu w wyniku określonych okoliczności, zasadniczo uruchamia operację cofania. Połączenie lub transakcja kompensacyjna również może się nie powieść. Spójność i integracja danych to dwa najpopularniejsze podejścia do zarządzania danymi, którymi są Kafka i CDC.

CDC nadaje się do dużych rozproszonych architektur, ponieważ nie jest nadmiernie zorientowany na wydajność. Brak elastyczności CDC, jeśli chodzi o zmiany schematów, jest jedną z najbardziej znaczących wad. To znacznie ogranicza ewolucję schematu usługi DB.