Bancos de dados NoSQL: os prós e contras de alto desempenho e inconsistência

Os sistemas NoSQL geralmente são mais rápidos do que os bancos de dados relacionais tradicionais porque não exigem a sobrecarga de manter junções complexas. No entanto, isso pode prejudicar a consistência de leitura. Em um banco de dados NoSQL, é possível que uma operação de leitura retorne dados que ainda não foram confirmados ou que foram parcialmente confirmados. Isso pode levar a problemas de inconsistência se o aplicativo não for projetado para lidar com isso. Por exemplo, se um usuário ler dados que foram parcialmente confirmados, ele poderá ver dados incorretos. Ou, se um usuário ler dados que ainda não foram confirmados, ele poderá ver os dados que serão revertidos posteriormente. Existem algumas maneiras de lidar com isso. Uma delas é simplesmente projetar o aplicativo para ser tolerante à inconsistência. Isso pode significar que o aplicativo não executa determinadas operações ou as executa em uma ordem diferente, se detectar que os dados são inconsistentes. Outra maneira de lidar com a inconsistência é usar uma técnica chamada “consistência eventual”. Com consistência eventual, o aplicativo continuará funcionando, mesmo que os dados sejam inconsistentes. A desvantagem é que o aplicativo pode não ser capaz de garantir que todos os dados estejam atualizados. Eventualmente, os dados se tornarão consistentes, mas não há garantia de quanto tempo isso levará. Bancos de dados NoSQL podem ser uma ótima opção para aplicações que precisam de alto desempenho e podem tolerar alguma inconsistência. No entanto, é importante entender as compensações envolvidas antes de escolher um banco de dados NoSQL.

A API Oracle NoSQL Database permite que os programadores especifiquem quanta consistência cada coluna deve ter em cada solicitação. Existem quatro valores possíveis, variando do mais flexível ao mais rígido. Se você ler do mestre de replicação, sempre retornará o valor mais recente. De acordo com o Tempo, qualquer réplica dentro de um determinado tempo Delta do mestre pode ter um valor retornado. Isso não implica que qualquer réplica possa ser usada (ou seja, nenhuma garantia pode ser feita). O aplicativo MongoDB pode especificar um nível de consistência de leitura usando o recurso de preocupação de gravação. Ao bloquear um aplicativo até que uma condição específica seja atendida, você pode limitar a capacidade do seu aplicativo de processar uma gravação específica. Uma gravação bem-sucedida, desde que seja comunicada a um servidor mestre, será considerada bem-sucedida. Você pode bloquear a gravação indefinidamente se ela não for propagada para a maioria dos nós em seu conjunto de réplicas.

Quando duas cópias dos mesmos dados estão no mesmo sistema de banco de dados replicado, sua consistência é definida pelo grau em que as cópias diferem uma da outra. Quando as leituras de um determinado objeto de dados não correspondem à atualização mais recente desse objeto de dados, isso é uma anomalia consistente.

O que é consistência eventual no NoSQL? Uma das principais vantagens de um banco de dados eventualmente consistente é seu suporte para um modelo NoSQL de alta disponibilidade. Não é até que os bancos de dados sejam consistentes que a importância da disponibilidade muda para a consistência.

Os bancos de dados NoSQL, ao contrário dos bancos de dados SQL, não fornecem o mesmo nível de consistência de dados com base no modelo de consistência eventual . Eles podem não ser a melhor escolha para transações que exigem integridade imediata, como as realizadas em bancos e caixas eletrônicos, porque os dados podem ser inconsistentes às vezes.

Uma cópia consistente dos dados geralmente é obtida em um segundo após a cópia. Esta é uma leitura muito consistente e achei muito fácil de ler na Amazon. O DynamoDB retorna um resultado que reflete todas as respostas escritas que receberam uma resposta positiva antes da leitura. Ao especificar parâmetros opcionais em uma solicitação, você pode garantir que seus resultados de leitura sejam consistentes.

Como o Nosql mantém a consistência?

Os bancos de dados Nosql mantêm a consistência por meio de um processo chamado gravações de quorum. As gravações de quorum exigem que a maioria dos nós no banco de dados concorde com os dados que estão sendo gravados. Isso garante que todos os dados sejam consistentes no banco de dados.

É uma escolha excelente para atualizações rápidas e ad hoc, bem como para upload rápido de dados. No entanto, se você precisar executar consultas e relatórios complexos, o SQL é uma escolha melhor. Devido à grande consistência de dados fornecida pelo MongoDB, ele é ideal para ambientes de consulta exigentes.

Nosql Vs. Rdbms: qual é a melhor escolha?

O MongoDB é ideal para aplicativos que exigem resultados consistentes e, ao mesmo tempo, não exigem o desempenho de um RDBMS tradicional. Quando o MongoDB usa bloqueio e controle de simultaneidade, os clientes não conseguem modificar os mesmos dados ao mesmo tempo e, quando o MongoDB grava em um documento, ele executa uma ação total ou parcial. Os clientes podem ter certeza de que sempre verão dados consistentes. É verdade que o NoSQL não fornece garantias de integridade de dados como o RDBMS tradicional, mas fornece flexibilidade e desempenho significativos. Além disso, o NoSQL permite escalabilidade simples porque os dados podem ser adicionados ou removidos sem afetar a consistência do banco de dados como um todo.

O que é consistência de leitura em Nosql?

A consistência de leitura é um conceito de banco de dados que garante que todas as leituras feitas em uma transação retornarão dados consistentes entre si. Isso significa que, se várias leituras forem feitas de diferentes partes do banco de dados, todas retornarão os mesmos dados.

Um instantâneo do banco de dados é apresentado a uma consulta em um momento específico usando várias versões. A consulta exibe as alterações feitas por transações que ocorreram antes do período de tempo especificado, bem como as alterações feitas por transações posteriores ou não confirmadas. O objetivo da leitura consistente é manter esse nível de consistência ao longo do tempo. Ao usar uma leitura consistente, você deve garantir que todos os nós do Cassandra que estarão lendo e gravando os dados estejam configurados para isso. Keyspaces diferentes no Edge podem ser atribuídos a um nível de consistência diferente. As leituras consistentes no Cassandra podem ser usadas para melhorar o desempenho porque elimina a necessidade de ler dados de várias fontes. Também é possível reduzir inconsistências de dados.

O que é consistência de leitura?

A consistência é um componente chave da consistência de leitura no nível da transação. Todas as transações dentro de uma transação têm os mesmos dados para um determinado ponto no tempo, exceto que as alterações nos dados causadas por uma transação serializável não aparecem nos dados para um determinado ponto no tempo.

O Nosql fornece consistência?

Por causa disso, os bancos de dados NoSQL têm um alto nível de consistência, tornando-os mais difíceis de manter. Como resultado, em vez de fornecer consistência forte, eles fornecem um caminho para a consistência ao longo do tempo. Isso significa que um armazenamento de dados que garante a segurança básica pode ocasionalmente falhar ao retornar o WYRITE mais recente.

O Nosql é melhor para leitura pesada?

A capacidade de oferecer suporte a sistemas pesados ​​de leitura e gravação em bancos de dados NoSQL é flexível. O uso de técnicas consistentes de hashing e hash é extremamente importante para determinar quais shards/servidores irão rotear consultas de aplicativos pela grande quantidade de dados que podem receber.

Por que o Nosql não é consistente?

Existem alguns motivos pelos quais os bancos de dados NoSQL não são consistentes. Um dos motivos é que os bancos de dados NoSQL geralmente são distribuídos, o que significa que estão espalhados por vários servidores. Isso pode fazer com que os dados sejam armazenados em locais diferentes, o que pode dificultar o acompanhamento. Outro motivo é que os bancos de dados NoSQL geralmente são projetados para serem escaláveis, o que significa que podem lidar com grandes quantidades de dados. Isso pode dificultar o acompanhamento de todos os dados que estão sendo armazenados.

A tarefa de consertar uma implementação de armazenamento de dados de documento é muito mais difícil do que consertar um modelo relacional. Refatorar dados de um armazenamento em andamento, além de ser muito mais difícil do que transformações de RDBMS, é um desafio comum. Se os desenvolvedores e arquitetos não entenderem ou temerem perder seus empregos se não se comportarem adequadamente, eles não poderão participar. Eles dividirão transações atômicas em partes processualmente lógicas, em vez de reconhecer que a replicação e a latência são reais, ou pior, que estão arrastando sistemas de terceiros para atividades transacionais. Eventualmente, todo o sistema será terceirizado, e outra pessoa assumirá as funções do departamento.

O que é consistência em Nosql

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende do banco de dados NoSQL específico em questão. No entanto, em geral, a consistência em um banco de dados NoSQL refere-se à garantia de que os dados estão corretos e atualizados em todos os nós do sistema. Isso geralmente significa que leituras e gravações são sempre consistentes entre si, mas os detalhes específicos podem variar dependendo do banco de dados.

Um conjunto de valores aos quais todos os pontos de dados em um sistema de banco de dados devem estar alinhados é chamado de consistência. C08846024, que é lido por C08846024, retorna com erro porque o valor informado foi um Alfa 8 Numérico, que é, em essência, uma forma de dados inconsistentes. O formato dos dados, não a consistência do banco de dados, determina como eles são exibidos. Crie regras/valores que evitem que dados inconsistentes entrem em bancos de dados primários e réplicas para que suas operações sejam executadas sem problemas. Todos os dados que entram no banco de dados devem ser consistentes para serem vistos. Uma forte consistência do banco de dados é importante porque garante que qualquer cliente que tente acessar os dados sempre verá os dados atualizados mais recentes que seguem as regras do banco de dados. Um nível consistente é definido como um valor pré-condicionado que estabelece quantas réplicas ou nós devem responder antes que possa ser considerada uma transação válida.

Uma das características do ACID é a separação dos dados de uma rede de banco de dados específica, que separa um dado de todos os outros dados. A consistência do processo de atualização acabará resultando em todos os nós onde os dados são armazenados armazenando-os sendo consistentes com os dados que sofreram uma atualização. Uma tabela em um banco de dados pode evitar que seus dados fiquem confusos. Embora o Active-Active GeoDistribution do Redis Enterprise forneça consistência, ele carece de consistência no Redis de código aberto.

A inconsistência dos bancos de dados Nosql

Como os sistemas NoSQL normalmente não oferecem suporte a transações, não é tão confiável quanto ter um banco de dados consistente. Os bancos de dados NoSQL, na verdade, frequentemente compensam a consistência eventual para obter os melhores resultados de desempenho e escala. Como resultado, supõe-se que todas as atualizações serão replicadas para todas as réplicas em um futuro próximo, embora não haja garantia de que isso acontecerá tão rapidamente quanto deveria. Além disso, se uma entrada de dados não atender aos valores pré-condicionados, isso resultará em um conflito.

Mongodb de consistência eventual

Se os dados estiverem inconsistentes agora, mas mudarão com o tempo, isso indica que ainda são consistentes. Isso acontece quando você usa qualquer um dos readPreferences que podem ler fontes secundárias.

O protocolo de replicação de dados do MongoDB é sempre assíncrono, independentemente de ser primário ou secundário. Uma preocupação de gravação padrão para o MongoDB é w1: (gravação bem-sucedida no primário) e o registro no diário é desativado em j:false. Como a replicação assíncrona causa inconsistência nas partições ao perder o primário ou ficar isolada no lado minoritário, é comum que uma partição perca o primário ou fique isolada no lado minoritário. Ajustar os valores de w e j nos permite alcançar níveis variados de latência durante a não partição e garantias de inconsistência durante PARTITION. Quando uma gravação é *w:1, j:false* – as gravações são mais rápidas quando não há partição porque as gravações não aguardam a conclusão da replicação. O seguinte é um exemplo de como ler/não ler de secundários afeta os níveis de consistência em todas as outras combinações de w. O MongoDB fornece os seguintes níveis de consistência: Quando não há partição ou quando todos os nós estão presentes, o MongoDB é um método confiável para gravação quando não há partição e tem baixa latência.

Há uma partição no aplicativo e o primário atuante é perdido, resultando em uma mensagem de erro (errored writeTimeout). Como o MongoDB fornece disponibilidade de melhor esforço, sempre perderemos uma parte do cluster – pelo menos uma parte – se ele for particionado. Como resultado de *w:majority, *j:true*, e *read from primary only, o MongoDB pode ser classificado como CP no CAP e CP/EC no Teorema PACELC.

Qual é a diferença entre eventual e consistente?

Qual é a diferença entre 'tempo' e 'porcentagem' de sucesso?
Um sistema distribuído pode atingir consistência eventual garantindo que todos os nós no sistema sejam capazes de exibir o mesmo valor para um item de dados. Um valor consistente no item de dados indica que seu valor permaneceu constante desde a última vez em que foi atualizado.