O teorema CAP: o que é e o que significa para você

Na computação, o teorema CAP, também conhecido como teorema de Brewer, afirma que é impossível para um armazenamento de dados distribuído fornecer simultaneamente mais de duas das três seguintes garantias: Consistência: Cada leitura recebe a gravação mais recente ou um erro Disponibilidade: Cada solicitação recebe uma resposta (sem erro) – sem garantia de que contém a gravação mais recente Tolerância de partição: O sistema continua a operar apesar de um número arbitrário de mensagens serem descartadas (ou atrasadas) pela rede entre os nós Em outras palavras, o O teorema CAP afirma que um armazenamento de dados distribuído pode fornecer apenas duas das três garantias a seguir: consistência, disponibilidade ou tolerância de partição.

De acordo com o Teorema CAP, os projetistas de sistemas estão cientes das compensações no projeto de sistemas de dados compartilhados em rede. Este livro discute os fundamentos dos bancos de dados NoSQL em termos de requisitos. De acordo com o teorema CAP, estamos limitados a dois terços de três garantias para um banco de dados: consistência, disponibilidade e tolerância de partição. Uma partição é uma quebra de comunicação em um sistema distribuído entre nós. Se um nodo não puder receber nenhuma mensagem de outro nodo dentro do sistema, ele será dividido entre os dois nodos. Depois que uma partição é curada, os sistemas distribuídos que garantem a tolerância à partição podem retornar normalmente ao seu estado anterior. Os designers devem levar em consideração o teorema CAP ao projetar ou selecionar um banco de dados distribuído.

O teorema CAP define os dois sistemas no MongoDB como CP e AP. O teorema CAP apresenta uma visão simplificada dos sistemas distribuídos atuais, como MongoDB e Cassandra. As operações normais permitem disponibilidade e consistência flexíveis , bem como a capacidade de atender a requisitos específicos.

O teorema CAP (CP) é um teorema matemático cuja aplicação pode ser estudada usando o MongoDB e outras aplicações similares. É frequentemente usado em aplicações de tempo real para executar em vários locais e para lidar com grandes quantidades de dados. O teorema CAP afirma que o MongoDB é um armazenamento de dados CP que gerencia partições de rede mantendo a consistência e, ao mesmo tempo, comprometendo a disponibilidade.

O que é o Teorema Cap em Nosql?

Quando se trata de NoSQL, consistência e alta disponibilidade não podem ser alcançadas em conjunto. Brewer afirmou isso no teorema CAP em primeiro lugar. O teorema CAP ou teorema de Eric Brewers afirma que um banco de dados pode alcançar apenas duas das três garantias: consistência, disponibilidade e consistência.

O Teorema CAP é composto de três componentes quando se trata de armazenamentos de dados distribuídos. As operações normais resultam na execução de todas as três funções pelo armazenamento de dados. No entanto, de acordo com o teorema CAP, quando um banco de dados distribuído encontra dificuldades de rede, você pode fornecer consistência ou disponibilidade. O resultado é um saco misturado. O fato de um tipo de banco de dados, como NoSQL ou não orientado, poder oferecer suporte a alta disponibilidade ou alta consistência é um fator importante a ser considerado ao selecionar um. Quando os retornos de dados devem ser retornados de maneira precisa, é fundamental usar bancos de dados consistentes. Os aplicativos bancários devem retornar o valor exato das informações de um usuário o mais rápido possível.

Um banco de dados de disponibilidade pode ser usado se o serviço for mais importante que a informação. As empresas de comércio eletrônico podem demonstrar o quão altamente disponível um banco de dados pode ser usando-o. Um usuário pode alterar o botão em bancos de dados como Cosmos ou Cassandra para indicar se prefere estabilidade ou disponibilidade.

Em outras palavras, mesmo que ocorra uma partição, todos os dados armazenados no sentido CAP são preservados. No CAP, não há consistência em sistemas de backup de dados destinados apenas a uma única partição.
Isso significa que, mesmo que alguns nós estejam indisponíveis, um sistema pode manter o serviço aos seus clientes. É inconsistente com o CAP operar um sistema que permite tolerância de partição, mas não preserva os dados.
Em um sistema distribuído com replicação de dados, não há garantia de que todas as três propriedades desejáveis ​​– consistência, disponibilidade e tolerância à partição – serão mantidas ao mesmo tempo. Embora os nós particionados nem sempre estejam disponíveis, os nós no CAP ainda podem ler e gravar. Um sistema que mantém alguns, mas não todos, seus nós capazes de ler e gravar não está disponível no sentido CAP, independentemente de permanecer disponível para clientes e atender a seus SLAs.
O sentido CAP implica que, mesmo que ocorra uma partição, todos os dados são mantidos no host.

O teorema do limite: é um problema?

Dependendo de como você olha para isso, pode ser uma decisão difícil de tomar. O teorema CAP pode ser removido de um aplicativo da Web em que a disponibilidade e a escalabilidade são mais importantes do que a consistência quando o sistema de banco de dados subjacente é distribuído.

O Nosql segue o teorema Cap?

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende de como você interpreta o teorema CAP. Algumas pessoas argumentam que bancos de dados nosql não seguem o teorema CAP porque não garantem consistência, enquanto outros argumentam que bancos de dados nosql seguem o teorema CAP porque não garantem disponibilidade.

O que é o exemplo do teorema Cap?

O teorema CAP é uma teoria da ciência da computação que afirma que é impossível para um sistema de computador distribuído fornecer simultaneamente mais de duas das três seguintes garantias:
1. Consistência: cada leitura recebe a gravação mais recente ou um erro
2. Disponibilidade: Cada solicitação recebe uma resposta (sem erro) - sem garantia de que contém a gravação mais recente
3. Tolerância de partição: o sistema continua a operar apesar de um número arbitrário de mensagens serem descartadas (ou atrasadas) pela rede entre os nós
Em outras palavras, o teorema CAP afirma que é impossível para um sistema distribuído ser consistente e disponível no caso de uma partição de rede.

Ao projetar um aplicativo em nuvem, todos os aplicativos em nuvem são sistemas distribuídos, portanto, aprender o teorema CAP é essencial. A consistência CAP significa que todos os clientes, independentemente dos nós conectados, recebem os mesmos dados. A tolerância de partição em um cluster significa que, mesmo que a comunicação de algum nó falhe, o cluster não será interrompido. Um banco de dados NoSQL não é considerado um banco de dados CA de acordo com o Teorema CAP. Os bancos de dados CA fornecem consistência e disponibilidade, mas não podem garantir tolerância a falhas se quaisquer dois nós dentro de um sistema tiverem mapas de partição separados. Os bancos de dados AP incluem CouchDB, Cassandra e ScyllaDB. De acordo com o teorema CAP, um banco de dados CA distribuído é teoricamente possível, mas atualmente não está disponível.

Um banco de dados NoSQL é considerado um sistema AP na medida em que possui disponibilidade e tolerância de partição em detrimento da consistência. Um banco de dados distribuído, como PACELC, acrescenta latência e consistência a sistemas distribuídos, além de latência e consistência. Com o desempenho em mente, é viável cumprir essa promessa sem comprometer outras áreas críticas? O ScyllaDB é um sistema altamente disponível, tolerante a partições e de baixa latência que pode ser configurado de várias maneiras. O teorema CAP tradicional não fornece latência ou desempenho. Como aplicativos nativos da nuvem, eles exigem baixa latência previsível e alta disponibilidade. O CylonDB supera os bancos de dados NewSQL distribuídos, como o CockroachDB, por uma ampla margem.

A inconsistência de dados é a única causa de problemas de disponibilidade de serviço que o teorema CAP tenta resolver. Além disso, outros fatores, como falha de hardware ou erro humano, podem fazer com que os dados fiquem indisponíveis. O teorema CAP, que é um conhecido teorema de design de banco de dados, afirma que qualquer armazenamento de dados não pode ser particionado com todas as três propriedades de estabilidade, disponibilidade e tolerância à partição. É possível para uma empresa obter consistência e disponibilidade, mas nem sempre é possível. O Dr. Mohammad Hashim e o Dr. Amnon Shashua propuseram o teorema em um artigo intitulado “Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores”. O Teorema aborda a inconsistência de dados como a única causa de problemas de disponibilidade, abordando compensações entre essas três propriedades. É sabido que o teorema não aborda todas as causas de indisponibilidade ou soluções para elas. Como resultado, é fundamental compreender todas as causas de indisponibilidade e identificar e desenvolver soluções para esses problemas. Como resultado, um data warehouse pode ser usado para auxiliar nessa empreitada. Você pode usar um data warehouse para entender melhor e resolver quaisquer inconsistências entre seus dados e ele.

O Teorema Cap

Para que seu aplicativo seja consistente, ele deve estar disponível. Se seu aplicativo requer disponibilidade frequente, ele deve estar disposto a aceitar um limite de partição. Por fim, se seu aplicativo precisar de uma tolerância de partição, a consistência deverá ser sacrificada.
Se uma partição de rede resultar na perda de dados armazenados em um único ponto, o teorema CAP afirma que a quantidade máxima de dados que pode ser armazenada em um único ponto é limitada.

Exemplo Nosql do Teorema Cap

Um nó primário processa as operações de gravação do MongoDB. Nos casos de falta de um nó primário, o sistema deve substituí-lo e, enquanto isso, o sistema impede que os clientes escrevam nele até que o nó primário esteja disponível.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql híbridos

Os bancos de dados SPO têm a vantagem de fornecer consistência em vez de disponibilidade. O banco de dados NoSQL híbrido , por outro lado, se enquadra na segunda categoria de bancos de dados NoSQL que não se encaixam perfeitamente em nenhuma dessas categorias. Os bancos de dados de CP e SPO são mesclados nesses bancos de dados, que contêm dados de CP e SPO. O melhor dos dois mundos tornou os bancos de dados NoSQL híbridos uma opção cada vez mais popular. Eles reduzem o risco de inconsistência de dados e perda de dados devido à sua facilidade de manutenção e disponibilidade.

Teorema Cap Em Blockchain

O teorema CAP, também conhecido como teorema de Brewer, afirma que é impossível para um sistema distribuído fornecer simultaneamente mais de duas das três garantias a seguir:
– Consistência (todos os nós veem os mesmos dados ao mesmo tempo)
– Disponibilidade (cada solicitação recebe uma resposta)
– Tolerância de partição (o sistema continua a operar mesmo se alguns nós falharem)
Em um sistema blockchain, os nós são distribuídos e os dados são replicados em todos os nós. O teorema CAP, portanto, se aplica a sistemas blockchain.

De acordo com o Teorema CAP, os armazenamentos de dados distribuídos (como uma rede blockchain) não podem fornecer mais de duas garantias: Consistência e Disponibilidade. Mesmo que uma rede não possa garantir que esteja atualizada devido à partição da rede (nós com falha), todas as solicitações são atendidas. Quando você envia Bitcoin, não é certo se a transação será aceita. Um bloco será formado dentro de cinco minutos após a entrada da transação. Se você esperar muito tempo, sua transação será transferida para outro bloco e os blocos que o cercam começarão a se acumular. Nunca houve uma transação que foi desfeita mais de cinco horas depois de concluída.

Pode haver tempo de inatividade da rede, mas não há indicação de que isso cause inconsistência ou disponibilidade. De acordo com o teorema CAP, uma teoria teórica da computação, isso pode ser feito. Como permite que as duas funções mais importantes de um banco de dados distribuído coexistam, consistência e disponibilidade são as duas únicas funções que podem coexistir. Com base no caso de uso específico do nosso sistema, podemos negociar as duas funções disponíveis.
Por exemplo, se precisarmos de um sistema para responder a um incêndio, podemos escolher disponibilidade em vez de consistência. É por isso que sabemos que o sistema deve ser disponibilizado em caso de incêndio, mesmo que ainda falte alguma informação. Preferimos ter um sistema que seja consistente do que um que esteja disponível. Sabemos disso porque sabemos que os usuários precisam acessar os mesmos dados independentemente de uma falha na rede.
O teorema CAP requer uma compreensão completa dos sistemas de dados compartilhados conectados à rede para projetá-los. Nesse caso, podemos utilizá-lo para fazer trade-offs entre as três funções e adequar o sistema às necessidades específicas dos usuários.

O teorema do limite: por que ainda é relevante hoje

O teorema CAP, apesar de seu avanço e algoritmos repensados, permaneceu um conceito relevante por décadas. O teorema descreve um sistema distribuído como tendo duas das três propriedades – consistência, disponibilidade e partição – e é um princípio fundamental no projeto do sistema. Quando existe uma partição, o teorema CAP expressa um compromisso entre disponibilidade e consistência. Um teorema é uma ferramenta útil para entender as compensações entre essas propriedades e auxiliar na otimização do sistema.

Teorema do Limite em Big Data

Em big data, o teorema CAP afirma que é impossível para um sistema distribuído fornecer simultaneamente mais de duas das três garantias a seguir:
1. Consistência: Todos os nós do sistema veem os mesmos dados ao mesmo tempo.
2. Disponibilidade: Cada nó no sistema pode ser acessado e consultado quanto a dados.
3. Tolerância de partição: O sistema pode continuar a operar mesmo se alguns nós estiverem indisponíveis.
O teorema CAP é frequentemente citado como uma razão pela qual os sistemas de big data não podem ser verdadeiramente consistentes e devem, em vez disso, ser projetados para serem eventualmente consistentes.

O teorema de Brewer, também conhecido como Teorema Cap, é um conceito matemático que descreve consistência, disponibilidade e tolerância de partição. A troca entre uma estrutura e uma troca começa em um estado estável no qual a estrutura é consistente. Para garantir que a estrutura esteja disponível 100% do tempo, ela deve permanecer operacional. O conceito de bancos de dados distribuídos envolve a interação de vários PCs ou nós para fornecer aos clientes uma única unidade de banco de dados operacional. No caso de recuperação de dados, o cliente se conecta ao nó mais próximo daquele de onde precisa recuperar as informações. O uso de escala horizontal reduz o custo e a velocidade de replicação de informações. Banco de dados Os bancos de dados NoSQL (não relacionais) podem ser usados ​​para aplicativos de rede distribuídos.

Em uma rede em rápida expansão, eles podem ser distribuídos horizontalmente e facilmente acessados ​​usando uma hierarquia simples. Um banco de dados NoSQL pode ser descrito como um banco de dados AP ou CP. A tolerância à partição e a acessibilidade são duas características do CAP altamente valorizadas por esse setor. Ao utilizar estruturas distribuídas, podemos obter uma quantidade significativa de poder de computação e acessibilidade que não seria possível no passado. Quando as estruturas distribuídas são usadas em servidores executados por longos períodos de tempo, elas fornecem maior desempenho, inércia e quase 100% de tempo de atividade. O objetivo do dimensionamento horizontal é aprender sobre as estruturas distribuídas e os desafios que elas apresentam, bem como ajustar os compromissos ao CAP.

Por que o teorema Cap é importante

Em sistemas de banco de dados , o teorema CAP afirma que é impossível para um sistema distribuído fornecer simultaneamente mais de duas das três garantias a seguir: Consistência: Cada leitura recebe a gravação mais recente ou um erro Disponibilidade: Cada solicitação recebe um (não error) resposta – sem garantia de que contém a gravação mais recente Tolerância de partição: O sistema continua a operar apesar de um número arbitrário de mensagens serem descartadas (ou atrasadas) pela rede entre os nós O teorema CAP foi originalmente proposto pelo cientista da computação Eric Brewer em 2000. Também é conhecido como compensação CAP. O teorema CAP é importante porque ajuda desenvolvedores e arquitetos a entender as limitações dos sistemas distribuídos. Não é possível para um sistema distribuído fornecer todas as três garantias do CAP simultaneamente. Desenvolvedores e arquitetos devem escolher quais são as duas garantias mais importantes para sua aplicação e projetar o sistema de acordo.

De acordo com o Teorema CAP, os armazenamentos de dados distribuídos são incapazes de fornecer as seguintes funções desejáveis ​​simultaneamente: Consistência, Disponibilidade e Tolerância de Particionamento. Independentemente de alguns nós do sistema estarem indisponíveis, qualquer cliente conectado ao banco de dados sempre receberá uma solicitação válida do sistema de banco de dados. Em um sistema de banco de dados distribuído, os dados são frequentemente divididos entre vários nós. O cisalhamento, também conhecido como particionamento horizontal, ocorre nesse processo. É fundamental manter a escala horizontal em sistemas de banco de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL tendem a ser extremamente adaptáveis, com um grande número de clientes e requisitos de nível de serviço rigorosos. O status de cada replicante em um sistema pode ser mantido por um nó de banco de dados central .

Quando um nó solicita ou atualiza dados, ele notificará o nó central antes de transmitir os dados solicitados. Esse modelo, quando aplicado a um sistema de banco de dados altamente disponível e tolerante a partições, pode ajudar a aumentar a consistência geral. Se essa resposta não contiver dados obsoletos ou não contiver nenhum dado, ela continuará a violar a consistência atômica. Quando os nós são acessíveis em um modelo parcialmente síncrono, é possível criar um sistema eventualmente consistente ou consistente com atraso. Como parte de um sistema como esse, os dados são eventualmente replicados para nós suficientes para que, uma vez que todos os bits de dados tenham sido entregues a cada nó, o sistema atinja a consistência.

Cada solicitação de gravação está disponível em todos os nós. A e B podem ser divididos por quaisquer dois nós A e B por ter um conjunto independente de nós C que pode lidar com a maioria das falhas A ou B, e cada nó em C pode tolerar apenas uma falha de A ou B. O teorema pode ser generalizado a estruturas de dados arbitrárias e garantias de consistência arbitrárias É fundamental manter um conjunto consistente de dados em um sistema distribuído para garantir que ele esteja sempre atualizado. Como um sistema distribuído é uma coleção de nós, é impossível garantir que todos os nós tenham os dados gravados mais recentes. Outra característica importante da disponibilidade de dados é que eles estão sempre prontamente disponíveis para leitura. É fundamental manter a tolerância de partição atualizada para garantir que o sistema possa lidar com qualquer número de falhas. De acordo com o teorema CAP, qualquer armazenamento de dados pode garantir apenas duas coisas: os dados sempre permanecem constantes ou um erro é criado quando os dados são alterados. Da mesma forma, a declaração de disponibilidade indica que todas as solicitações de gravação estão disponíveis em todos os nós. Se um nó falhar, os dados serão acessíveis pelos outros nós. Além disso, a tolerância à partição afirma que, mesmo que dois nós falhem ao mesmo tempo, todo o sistema ainda será capaz de tolerar a falha ao mesmo tempo. O teorema CAP é um teorema teórico da ciência da computação que auxilia na compreensão de como funcionam os sistemas distribuídos. Os dados são frequentemente distribuídos, por isso é fundamental implementar isso em aplicativos práticos, como aplicativos da web. O teorema CAP, além de garantir que os dados sejam sempre atualizados corretamente e que as falhas sejam tratadas com elegância, também pode auxiliar na recuperação de dados.

Cap Teorema SQL

O Teorema CAP é uma teoria da ciência da computação que afirma que é impossível para um sistema distribuído fornecer simultaneamente mais de duas das três garantias a seguir:
Consistência: todos os usuários veem os mesmos dados ao mesmo tempo.
Disponibilidade: Todos os usuários sempre podem ler e gravar dados.
Tolerância de partição: O sistema pode continuar a operar mesmo se alguns nós da rede estiverem indisponíveis.

De acordo com o Teorema CAP, se um sistema não puder ser consistente e disponível tanto na presença de partições quanto por padrão, não existe um sistema distribuído. A consistência é selecionada pelo CockroachDB na definição de um sistema CP no teorema CAP. Como a rede tem uma variedade de partições, alguns sistemas CAP-Consistentes podem estar indisponíveis às vezes, mas ainda podem ser encontrados em todo o lugar. O Teorema CAP descreve uma estreita compensação entre consistência e disponibilidade. O teorema CAP não considera fatores como os efeitos das mudanças climáticas, que podem ser responsabilizados pelas interrupções. Quando comparadas ao CAP disponível, as compras de CAP compram muito pouco em termos de eficácia. Como resultado, como a consistência é perdida, uma quantidade significativa de código é necessária.

Se você optar por usar o CockroachDB, poderá aproveitar sua maior disponibilidade e menor modo de confiabilidade, dependendo de suas necessidades. Se você estiver tendo apenas leituras minimamente obsoletas da réplica mais próxima sem bloquear transações conflitantes, considere aumentar a disponibilidade de sua réplica. Apesar do fato de que as latências podem ser maiores, a maioria dos aplicativos que requerem bancos de dados consistentes em conformidade com o CAP, como o CockroachDB, geralmente ficam melhores com um banco de dados em conformidade com o CAP.

Prova do Teorema Cap

Não há uma prova definitiva do Teorema Cap. No entanto, existem alguns insights importantes que ajudam a explicar por que o teorema é verdadeiro.
Primeiro, é importante entender que o Teorema Cap é realmente sobre trade-offs. Em qualquer sistema distribuído, sempre haverá compensações entre consistência, disponibilidade e tolerância de partição.
Em segundo lugar, o teorema é realmente uma declaração sobre o que é possível em um sistema distribuído. Não é uma declaração sobre o que é desejável ou ideal.
Em terceiro lugar, a prova do Teorema Cap depende de algumas ideias muito fundamentais da ciência da computação, incluindo o conceito de um sistema distribuído e o conceito de um algoritmo de consenso.

Em um sistema distribuído, o Teorema CAP é um teorema fundamental. Na verdade, qualquer sistema distribuído pode ter duas ou mais das três características a seguir. Examinaremos um sistema distribuído básico e mostraremos como fazê-lo funcionar, explicando o que o torna adequado para consistente, disponível e tolerante a partições. Em um sistema disponível, quando nosso cliente envia uma solicitação para um servidor que não travou, o servidor responderá ao cliente o mais rápido possível. Se quisermos ser tolerantes a partições, devemos ser capazes de funcionar corretamente com partições de rede arbitrárias. De acordo com nosso estudo, um sistema não pode ter os três ao mesmo tempo.

O Teorema Cap

De acordo com a ciência da computação teórica, é impossível usar um armazenamento de dados distribuído para fornecer as três funções desejáveis ​​a seguir simultaneamente: Consistência, Disponibilidade e Tolerância à Partição. Consistência, disponibilidade e tolerância de partição estão incluídas no CAP.
Como o teorema CAP afirma que nenhum sistema pode fornecer todas as três propriedades ao mesmo tempo, isso é verdade. Se quisermos fornecer consistência, disponibilidade e tolerância de partição, devemos nos comprometer com uma das três especificações.

Bancos de dados Nosql

Bancos de dados Nosql são sistemas de banco de dados que não usam o modelo relacional tradicional. Em vez disso, eles usam uma variedade de modelos diferentes que são mais adequados para as necessidades modernas de armazenamento e recuperação de dados . Os bancos de dados Nosql geralmente são mais escaláveis ​​e fáceis de usar do que os bancos de dados relacionais, tornando-os uma escolha popular para muitos aplicativos da web.

Os bancos de dados de documentos armazenam dados em um documento em vez de um banco de dados relacional. Para atender às demandas das empresas modernas, eles são desenvolvidos para serem adaptáveis, escaláveis ​​e capazes de responder rapidamente às necessidades de gerenciamento de dados. Os bancos de dados NoSQL de documentos são classificados em quatro tipos: bancos de dados de documentos puros, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos. As organizações do Global 2000 estão adotando cada vez mais bancos de dados NoSQL para potencializar aplicativos de missão crítica. Isso se deve a cinco tendências que são tão difíceis de lidar que os bancos de dados relacionais não podem mais lidar com elas. Devido ao seu modelo de dados fixo, os bancos de dados relacionais são um grande impedimento para o desenvolvimento ágil. É definido como o modelo de aplicação do NoSQL.

Os dados podem ser modelados em nodalidade da maneira que desejar, sem serem estáticos. No contexto de um banco de dados orientado a documentos, JSON é o formato de fato para armazenar dados. Como resultado, as estruturas ORM não cumprem mais os requisitos gerais do desenvolvimento de aplicativos. N1QL (pronuncia-se “níquel”) é uma poderosa linguagem de consulta incluída no Couchbase Server 4.0 que permite que SQL seja convertido em JSON. Ele não apenas suporta instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, mas também suporta agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e outras funções. Os bancos de dados NoSQL são simples de usar porque são projetados com uma arquitetura de expansão e não possuem um único ponto de falha. É cada vez mais importante para as empresas atender às demandas dos clientes on-line, pois cada vez mais tarefas são realizadas em dispositivos móveis e páginas da web.

Os bancos de dados NoSQL são fáceis de instalar, configurar e dimensionar, tornando-os uma ferramenta ideal para gerenciamento de dados. Eles são destinados a atuar como um sistema de leitura, escrita e armazenamento. Além disso, clusters de tamanhos variados e em vários estágios de operação podem ser gerenciados e monitorados. Não há necessidade de instalar software separado para replicação entre bancos de dados porque os bancos de dados NoSQL são distribuídos. Além disso, ele permite que os aplicativos executem seu próprio tempo de inatividade sob demanda usando roteadores de hardware – os aplicativos não precisam esperar que o banco de dados descubra um problema e execute seu próprio tempo de inatividade. Está se tornando cada vez mais comum os bancos de dados NoSQL alimentarem aplicativos modernos da Web, dispositivos móveis e Internet das Coisas (IoT).

Os diferentes tipos de bancos de dados Nosql

A crescente popularidade dos bancos de dados NoSQL se deve à capacidade dos bancos de dados NoSQL de armazenar dados de uma maneira diferente, permitindo um método de acesso mais rápido e eficiente. Uma variedade de aplicativos, incluindo aplicativos da Web, big data e Internet das Coisas (IoT), pode ser executada nessas plataformas. Bancos de dados NoSQL baseados em documentos, como Cassandra, são ideais para grandes quantidades de dados que não podem ser acessados ​​facilmente. É fácil mudar dados usando-os, o que pode ser útil para atualizar dados em tempo real.
Redis é um banco de dados de chave-valor que pode ser usado para armazenar pequenas quantidades de dados que requerem acesso rápido. Os dados podem ser recuperados rapidamente usando-os simplesmente olhando para a chave.
Ao usar bancos de dados de colunas largas como o Neo4j, você pode facilmente indexar e pesquisar grandes quantidades de dados. Devido a esses recursos, as colunas podem ser adicionadas rapidamente ao banco de dados.
Bancos de dados gráficos como o Neo4j são ideais para organizar dados que, de outra forma, seriam difíceis de acessar de maneira simples. Com a ajuda desta API, você pode consultar dados de forma simples e eficiente.

Relacional Db Acid

Um banco de dados relacional é um banco de dados digital baseado no modelo relacional de dados, conforme proposto por Edgar F. Codd em 1970. Um sistema de software usado para manter bancos de dados relacionais é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Muitos sistemas de banco de dados relacionais têm a opção de usar o modelo de transação ácido (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade).

Este é o conjunto de características que garante que as transações do banco de dados sejam processadas de forma confiável, estabelecendo o ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade). A função ACID de um banco de dados é recuperar-se de um erro que pode ocorrer durante o processamento de uma transação. Apesar de quaisquer erros, os dados do banco de dados ainda são precisos e consistentes. Os dados não serão alterados se uma transação falhar antes de ser concluída. Uma transação pode falhar como resultado de uma entrada ruim ou, em alguns casos, uma violação de consistência. É possível que isso se deva a um tempo limite ou bloqueio no sistema de gerenciamento de banco de dados. A falha de mídia, por outro lado, refere-se à falha de um dispositivo de armazenamento (como um disco rígido) para ler e gravar dados.

Rdbms é compatível com ácidos?

Os dados transacionais devem ser compatíveis com ACID, que é suportado por muitos RDBMS populares, como Oracle, SQL Server, PostgreSQL e MySQL.

Qual Db segue as propriedades do ácido?

MySQL, PostgreSQL, Oracle e Microsoft SQL garantem propriedades ACID para transações.

O Rdbms tem propriedades ácidas?

Ao contrário dos dados distribuídos, os RDBMs têm propriedades ACID difíceis de manter. Os RDBMs também garantem consistência e disponibilidade em relação à escalabilidade de acordo com o teorema CAP (Gilbert e Lynch, 2002), que afirma que o ACID é necessário para cada transação tratada, como transações simultâneas.