O que é consistência causal em Nosql

Os bancos de dados NoSQL tornaram-se cada vez mais populares nos últimos anos, à medida que as organizações buscam alternativas aos bancos de dados relacionais tradicionais. Uma das principais vantagens dos bancos de dados NoSQL é que eles podem fornecer um alto grau de flexibilidade em termos de como os dados são armazenados e acessados. No entanto, essa flexibilidade tem um custo, e uma das compensações é que a consistência causal muitas vezes não é garantida. A consistência causal é um modelo de consistência forte que é frequentemente usado em sistemas distribuídos. Em um sistema que é causalmente consistente, todas as gravações relacionadas causalmente devem ser vistas na mesma ordem por todos os clientes. Isso significa que, se dois clientes executam operações de gravação relacionadas causalmente, essas gravações devem ser vistas na mesma ordem por todos os outros clientes. A desvantagem dessa flexibilidade é que a consistência causal geralmente não é garantida em bancos de dados NoSQL. Isso significa que, se dois clientes realizarem operações de gravação relacionadas causalmente, não há garantia de que essas gravações serão vistas na mesma ordem por todos os outros clientes. Isso pode levar a inconsistências nos dados armazenados no banco de dados. Há vários fatores que podem contribuir para inconsistências causais em um banco de dados NoSQL. Uma delas é o uso de consistência eventual, que é um modelo de consistência frequentemente usado em bancos de dados NoSQL. Em um sistema eventualmente consistente, as gravações podem não ser imediatamente visíveis para todos os clientes, mas serão eventualmente propagadas para todas as réplicas. Isso significa que há uma janela de tempo em que as gravações podem ser vistas fora de ordem por diferentes clientes. Outro fator que pode contribuir para inconsistências causais é o uso da resolução de conflitos do último escritor-ganha. Em um sistema last-writer-wins, quando dois clientes executam operações de gravação que entram em conflito entre si, a gravação do cliente que executou a última operação terá precedência. Isso pode levar a inconsistências se a ordem na qual as gravações são executadas não for a mesma em todos os clientes. A resolução de conflitos do último escritor ganha é frequentemente usada em sistemas que são eventualmente consistentes, pois pode ajudar a garantir que a gravação mais recente seja aquela visível para todos os clientes. No entanto, também pode levar a inconsistências se a ordem na qual as gravações são executadas não for a mesma em todos os clientes. Em geral, a desvantagem da flexibilidade dos bancos de dados NoSQL é que eles não garantem consistência causal. Isso significa que existe o risco de inconsistências nos dados armazenados

Neste artigo, demonstrarei como as Garantias de Consistência Causal do MongoDB podem ser quebradas em tempo real. A maioria também é usada para corrigir isso, com a primeira tentativa sendo usar leituras e gravações majoritárias. Em seguida, veremos intervalos lógicos de relógio e sessões caóticas no Mongo. Usarei o driver Mongo C# para codificar neste caso, mas depende inteiramente de mim. A maioria dos membros do conjunto de réplicas reconheceu os dados que foram retornados de uma consulta em uma Leitura Principal. A ideia de usar uma gravação majoritária seguida por uma leitura majoritária pode parecer uma solução atraente para nosso problema de gravação de sua gravação. Quando a maioria das gravações é compreendida, cada servidor secundário mantém um instantâneo na memória da maioria das gravações mais recentes.

Cada objeto recebe um carimbo de data/hora de várias partes no modelo de consistência causal , que é implementado usando-o. Esses timestamps são armazenados em um vetor que contém o número da versão do objeto em cada réplica.

Existe uma definição. A consistência garante que todos os processos observem as operações comutativas na mesma ordem, capturando quaisquer relações causais potenciais entre as operações. Em outras palavras, todos os processos no sistema têm um entendimento comum de como executar as operações relacionadas causalmente.

A seguir estão os passos para a consistência sequencial: a) ordem consistente de gravações sequenciais; b) ordem consistente de gravações sequenciais; e c) ordem consistente de gravações sequenciais. Ao escrever em consistência causal, é necessário manter as leituras relacionadas causalmente na mesma ordem.

O que é consistência em Nosql?

Como resultado, os bancos de dados NoSQL exigem uma quantidade significativa de consistência para manter a alta disponibilidade. Eles não atingem consistência forte; em vez disso, eles levam a uma consistência de longo prazo. A falha em retornar o resultado da gravação mais recente pode ocorrer ocasionalmente, pois os datastores que garantem a funcionalidade do Base podem não conseguir fazê-lo.

A implementação de um armazenamento de dados de documento será muito mais difícil de modificar do que a implementação de um modelo relacional. Além disso, a complexidade da refatoração de dados em um armazenamento interno é significativamente maior do que a de transformações ETL simples de RDBMS. Desenvolvedores e arquitetos que desconhecem ou não entendem ou temem perder seus empregos se cometerem um erro perderão esta oportunidade. Eles vão dividir transações atômicas em partes lógicas em vez de lembrar que a replicação e a latência são processos e, pior, arrastar sistemas de terceiros para o processo. Eventualmente, será terceirizado e outra pessoa continuará a administrar o departamento.

As inconsistências nos bancos de dados são causadas por vários fatores, incluindo dados incorretos ou incompletos, restrições ausentes, acionadores inválidos ou cascatas configuradas incorretamente. Devido a todos esses problemas, dados incorretos podem ser armazenados no banco de dados. Como resultado, pode haver consequências significativas para a precisão e a eficácia da análise e da tomada de decisões. Um esquema de banco de dados completo e consistente é a etapa mais importante para garantir a precisão e a consistência dos dados. Além disso, um esquema bem definido garantirá que os dados sejam inseridos corretamente em um banco de dados e que as regras que regem os dados sejam interpretadas adequadamente. Isso permite que a análise reflita com precisão os dados no banco de dados, evitando inconsistências.

Bancos de dados Nosql não são adequados para transações bancárias e de caixa eletrônico

A confiabilidade do banco de dados não é tão suave com o nosql quanto com o SQL porque a maioria deles usa o modelo de consistência posterior. Como resultado, eles não são adequados para transações como saques bancários e em caixas eletrônicos, pois os dados podem nem sempre ser consistentes às vezes.

O que é consistência simultânea e causalmente relacionada?

Consistência simultânea e causalmente relacionada é um tipo de consistência que existe quando dois ou mais eventos estão acontecendo ao mesmo tempo e estão relacionados entre si. Esse tipo de consistência é importante em diversas áreas, como física e engenharia, onde é necessário garantir que os eventos ocorram de maneira consistente.

Um sistema distribuído é composto de muitos nós de computação onde os dados são compartilhados e replicados. A consistência é uma propriedade do sistema distribuído que garante que os nós e as réplicas tenham a mesma visualização de dados ao mesmo tempo. É um método experimental para manter a ordem em operações relacionadas causalmente usando uma forma fraca de consistência. A principal distinção entre consistência causal e consistência sequencial é que a consistência causal não necessita de uma ordem total de magnitude. Um senso intuitivo de consistência implica que as leituras são novas apenas quando as gravações são causalmente dependentes. A seguir, é fornecido um exemplo de sistema distribuído, composto por quatro processos: P1, P2, P3 e P4.

É uma propriedade que pode ser calculada tomando o número de processos que concordam com a ordem das operações que realizam a tarefa de estabelecer a causalidade. Qualquer processo que satisfaça os seguintes requisitos é considerado consistente: para quaisquer dois processos P e Q, se P causa Q e Q causa R, então P causa R em qualquer outro processo. É uma medida do número de processos que concordam com a ordem em que todas as operações causalmente relacionadas são executadas. Um processo é consistente se atender aos seguintes requisitos: P causa Q e Q causa R, então P causa R. O requisito de consistência é um dos requisitos. Processos consistentes são mais propensos a produzir as conclusões corretas quando usados ​​de maneira consistente. A consistência de um processo pode ser medida de várias maneiras. Uma maneira de olhar para isso é considerar quantos processos concordam na ordem em que ocorrem as operações relacionadas causalmente. Como resultado, há um índice de consistência . O índice de consistência é uma medida de quão consistentemente um processo é mantido. Para ser consistente, um processo deve satisfazer os seguintes requisitos: para quaisquer dois processos, P causa Q e Q causa R, então P causa R assim como Q e Q. O índice de consistência de um processo é uma medida de quão estável ele é. Se um processo atende a esses requisitos, diz-se que é consistente com o seguinte: se P causa Q e Q causa R, P causa R para quaisquer dois processos P e Q. Se um processo não atende ao requisito de consistência, é considerado inconsistente. Um processo inconsistente é mais provável de resultar em uma conclusão incorreta. O índice de consistência pode ser usado para avaliar a consistência de um processo. É um método de medir a consistência de um processo e identificar processos que produzem conclusões causais mais precisas.

Consistência causal x Consistência eventual

Existem dois tipos principais de consistência em sistemas distribuídos: consistência causal e consistência eventual. A consistência causal garante que, se dois eventos estiverem relacionados, eles serão vistos na mesma ordem por todos os processos. A consistência eventual garante que, com tempo suficiente, todos os processos verão o mesmo estado final do sistema, mesmo que não vejam os mesmos estados intermediários.

Consistência causal em sistema distribuído

Um critério de consistência de consistência pode ser usado para determinar causalidade [1] em bancos de dados distribuídos. Se uma operação for causalmente relacionada, todos os nós de um sistema distribuído exibem os mesmos dados na mesma ordem em que são lidos e gravados.

Outros modelos de consistência, como eventual e causal, também são bem conhecidos. Em sistemas distribuídos, eles são mais comuns do que em bancos de dados tradicionais. Um modelo consistente é uma maneira sofisticada de dizer que um sistema e seus usuários têm um acordo consistente. Quando ocorre uma interação, esses recursos descrevem como o sistema se comportará. Se nosso sistema afirma ser serializável, ele deve aparecer como um único local global com todas as operações aparecendo para todos os processos em sua ordem global, independentemente do local. É permitido intercalar operações conforme o sistema julgar adequado. Embora a ordem real do processo não seja garantida (conforme a definição), ela é garantida quando uma ordem de operação é preservada.

É possível que algumas operações pareçam ter acontecido anos atrás. O fato de as operações (escrever/escrever) serem causalmente relacionadas significa que a ordem em que são distribuídas deve ser uniforme para todos os processos. Não há garantia de ordem porque ambos os processos escrevem valores diferentes para x, conforme mostrado na imagem abaixo. Quando paramos de escrever novas gravações, o sistema eventualmente convergirá para um estado mais consistente. A garantia de consistência eventual afirma que nenhuma atualização (gravação) será feita no sistema e todos os clientes poderão ver exatamente como ele está funcionando. Se você escrever caracteres monotônicos em uma conta de US$ 100, será cobrado US$ 165. Quando um cliente atualiza um item na leitura de suas gravações (RYW), o valor desse item é retornado após a conclusão da atualização. PRAM é um tipo de memória de pipeline que permite que os processos examinem todas as operações de um único processo da mesma maneira.

Mongodb Eventual Consistência

Isso significa que os dados que você está lendo podem não ser consistentes no momento, mas eventualmente serão. Isso é obtido usando qualquer um dos readPreferences que pode ler de um secundário.

No MongoDB, os dados primários são sempre replicados de forma assíncrona, enquanto os dados secundários são replicados simultaneamente. O padrão do MongoDB é w1: (gravação bem-sucedida no primário) e j:false para registro no diário. Devido à replicação assíncrona , quando uma partição é particionada no lado minoritário ou perde seu primário, geralmente há uma perda de consistência. Durante a partição, podemos ajustar os valores w e j para atingir níveis variados de latência e garantias consistentes em toda a linha. Quando não há partição, a velocidade de gravação diminui e, quando há gravação, a gravação não espera pela replicação. Se você estiver usando uma combinação de w &j, ler/não ler de secundários pode ter um impacto significativo nos níveis de consistência. MongoDB tem quatro níveis diferentes de consistência.

A melhor hora para gravar é quando não há partição e todos os nós estão ativos; MongoDB é consistente e tem baixa latência. Quando o primário atuante foi perdido e a partição foi preenchida, é o tipo mais comum de gravação que falha (erro writeTimeout). Temos a Disponibilidade de Melhor Esforço no MongoDB porque, independentemente de como particionamos o cluster, sempre perderemos uma parte dele – pelo menos uma porcentagem. Em CAP e CP/EC do Teorema PACELC, w:majority, j:true e READ from primary somente podem ser usados ​​para categorizar o MongoDB como CP.

Como o Mongodb mantém a consistência?

Vários clientes podem ler e gravar os mesmos dados do MongoDB ao mesmo tempo. O MongoDB emprega bloqueio e gerenciamento de simultaneidade para evitar que seus clientes modifiquem os mesmos dados ao mesmo tempo. Quando escrevemos em um único documento, ou o escrevemos completamente ou não o escrevemos, e o cliente sempre vê resultados consistentes.

O que é consistência eventual em Nosql?

O conceito de consistência eventual na modelagem de dados é garantir que as alterações feitas nos bancos de dados NoSQL distribuídos em vários nós sejam refletidas em todos eles. Como resultado, a mesma consulta de banco de dados retornará os mesmos resultados ao longo do tempo.