Por que o Nosql não é consistente

Os bancos de dados Nosql são conhecidos por seu alto desempenho e escalabilidade. No entanto, eles são frequentemente criticados por serem “inconsistentes”. Neste artigo, exploraremos os motivos pelos quais os bancos de dados nosql nem sempre são consistentes. Uma das principais razões pelas quais os bancos de dados nosql não são consistentes é porque eles são projetados para sacrificar a consistência pelo desempenho. Isso significa que os bancos de dados nosql podem oferecer alto desempenho e escalabilidade, mas nem sempre são precisos. Outra razão pela qual os bancos de dados nosql não são consistentes é porque eles geralmente usam modelos eventualmente consistentes. Isso significa que os dados no banco de dados podem não ser imediatamente consistentes, mas eventualmente convergirão para um único estado. Por fim, os bancos de dados nosql também podem ser menos consistentes porque geralmente são distribuídos. Isso significa que os dados estão espalhados por vários servidores, o que pode levar a inconsistências. No geral, os bancos de dados nosql nem sempre são consistentes. No entanto, eles oferecem alto desempenho e escalabilidade.

Na maioria dos bancos de dados NoSQL, a consistência é priorizada em relação à consistência forte. As transações de banco de dados não são suportadas porque não podem garantir a consistência dos dados . Quando todas as atualizações são consistentes, as chances de atingir todas as réplicas são baixas.

Com o NoSQL, você pode armazenar todos os tipos de dados sem precisar lembrar quais dados deseja manter. Você deve aumentar e diminuir seus dados conforme eles crescem. Conforme declarado anteriormente, o NoSQL oferece muito mais flexibilidade e a capacidade de ajustar seus custos à medida que seus dados mudam.

Banco de dados NoSQL refere-se a bancos de dados que não usam algoritmos e armazenam dados de maneira diferente dos bancos de dados tradicionais como o SQL. Com base em um modelo de dados, os bancos de dados NoSQL podem ser classificados em vários tipos. Formulários de documento, valor-chave, coluna larga e gráfico são os mais comuns.

Além disso, os bancos de dados NoSQL são escalonáveis ​​horizontalmente, o que significa que eles podem lidar com o aumento do tráfego simplesmente adicionando mais servidores. Os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais populares à medida que os conjuntos de dados evoluem, permitindo que eles se tornem maiores e mais poderosos.

Por que o banco de dados Nosql não é consistente?

Os bancos de dados Nosql não são consistentes porque não usam as mesmas regras dos bancos de dados relacionais . Os bancos de dados Nosql são projetados para serem mais flexíveis e escaláveis ​​do que os bancos de dados relacionais, mas isso ocorre com o custo da consistência.

Há também uma linguagem de consulta, CQL, que é bastante familiar ao SQL (mas um pouco mais limitada). Ele também fornece consistência ajustável – o que significa que, para determinados bits de dados, você pode obter consistência total. O armazenamento de valores-chave do Cassandra é construído em torno de um conjunto de pares de valores-chave ordenados. Partições (fragmentos) de dados podem ser criadas usando o valor de chave de nível superior. Esse método permite organizar e salvar dados de séries temporais com mais eficiência. No entanto, não garante o uso de mecanismos de pesquisa de texto completo. Isso não é incomum, no entanto, para ser combinado com mecanismos de pesquisa como Lucene e Solr.

Bancos de dados Nosql: não são tão escalonáveis ​​ou confiáveis ​​quanto você imagina

Os recursos de dimensionamento dos bancos de dados nosql são prejudicados porque eles não têm suporte para transações ACID. Além disso, como os bancos de dados nosql não são tão integrados ao sistema operacional quanto os bancos de dados tradicionais, eles são menos confiáveis.

O Nosql é consistente?

Como resultado, os bancos de dados NoSQL devem reduzir sua consistência para manter a alta disponibilidade. Em vez de fornecer consistência forte, eles servem como base para o sucesso contínuo. Como resultado, um armazenamento de dados que garante valores de base regularmente falhará ocasionalmente ao retornar o resultado de um WRITE recente.

Para corrigir uma implementação de armazenamento de dados de documento em um modelo relacional, você precisará entrar em muitos detalhes. Além disso, os dados de um armazenamento interno devem ser fatorados de maneira muito mais complexa do que os dados de um RDBMS. Quem não entender ou temer perder o emprego se errar não poderá participar. Eles não perceberão que o que deveriam ser transações atômicas é dividido em vários pedaços e, em vez disso, continuarão a se replicar e a latência como resultado, arrastando terceiros para a transação. Quando esse dia chegar, todo o sistema será jogado fora, e o departamento será terceirizado, com a responsabilidade da manutenção passando para terceiros.

Armazenamentos de documentos, armazenamentos de valores-chave, armazenamentos de gráficos e mecanismos de pesquisa são exemplos de bancos de dados NoSQL. Os armazenamentos de documentos, por exemplo, permitem o armazenamento de documentos de forma organizada, sendo que cada documento possui vários campos. As lojas de gráfico armazenam dados em gráficos, enquanto as lojas de valor-chave armazenam valores na ordem da chave. Existem inúmeras vantagens para os bancos de dados NoSQL em relação aos bancos de dados relacionais. Eles também processam e atualizam dados de maneira mais rápida, tornando sua operação mais eficiente. Além disso, eles são mais escaláveis, o que significa que podem lidar com mais dados sem diminuir a velocidade. Eles, como bancos de dados relacionais, não funcionam bem com dados que devem ser manipulados de uma maneira específica. Para certos tipos de dados, os bancos de dados NoSQL se destacam em comparação aos bancos de dados relacionais.

Qual é a diferença entre hora e versão ao ler de uma réplica?

Quando uma leitura é feita de uma réplica no cluster no momento em que é feita, ela é chamada de leitura de tempo. Refere-se à leitura da réplica com base na versão mais recente dos dados. Este cluster não permite a leitura de nenhuma réplica.
Há uma restrição estrita na configuração Absolute, que garante que cada processo do cliente seja sempre seguido por uma réplica. Com a configuração Time, os processos do cliente farão a leitura da réplica com o timestamp mais recente. Quando a configuração da versão for definida, os processos do cliente poderão ler os dados da réplica com base na versão mais recente. Quando nenhuma configuração for definida, todos os processos habilitados para réplica no cluster serão lidos dos processos do cliente.

Por que o Nosql não é confiável?

Existem alguns motivos pelos quais os bancos de dados NoSQL podem não ser tão confiáveis ​​quanto os bancos de dados SQL. Primeiro, os bancos de dados NoSQL geralmente são menos maduros que os bancos de dados SQL e, portanto, podem ter mais bugs. Em segundo lugar, os bancos de dados NoSQL às vezes usam esquemas menos bem definidos, o que pode levar a problemas de integridade de dados. Finalmente, alguns bancos de dados NoSQL não suportam transações, o que significa que os dados podem ser perdidos se houver uma queda de energia ou outra falha do sistema.

Os desenvolvedores podem criar bancos de dados NoSQL sem precisar converter suas estruturas na memória em bancos de dados relacionais. O fato de não fornecerem um alto nível de segurança de dados é uma grande preocupação para as empresas de TI atuais. Não há bancos de dados que possam automatizar o processo de sharding, que separa grandes bancos de dados em partes menores, mais rápidas e mais gerenciáveis. Os dados são particionados em vários clusters de nós em bancos de dados NoSQL, permitindo que sejam usados ​​para escalar seletivamente grandes conjuntos de dados com grandes recursos de computação. A evolução dos bancos de dados relacionais os tornou capazes de lidar com os requisitos de escalabilidade, confiabilidade e disponibilidade que os aplicativos modernos impõem a eles. As desvantagens do NoSQL podem ser evitadas ou superadas usando uma variedade de métodos.

As vantagens dos bancos de dados NoSQL sobre os bancos de dados tradicionais são inúmeras. Além disso, escalabilidade, simplicidade e código são fatores importantes. A tecnologia NoSQL é menos madura, mais propensa a erros e requer menos instruções SQL.
Como resultado, os bancos de dados NoSQL não podem ser projetados para serem dimensionados por conta própria e podem exigir infraestrutura adicional para lidar com transações de alto volume. Os bancos de dados NoSQL têm menos flexibilidade do que os bancos de dados SQL e o suporte para problemas de consulta de trabalho é mais complexo. Devido à falta de padronização, os bancos de dados NoSQL são difíceis de integrar com outros sistemas.

Como a consistência do Nosql garante?

A consistência do Nosql normalmente é obtida por meio do uso de um quorum, que é a maioria dos nós no sistema. Isso significa que, se mais da metade dos nós do sistema concordarem com o valor de um determinado item de dados, esse valor será considerado o valor correto. Isso garante que os dados no sistema sejam consistentes, mesmo em caso de falhas no nó.

Bancos de dados e consistência eventual

O MongoDB é um bom exemplo de banco de dados mantido ao longo do tempo. No caso de falha de um membro primário, o cluster MongoDB preserva a consistência suspendendo as gravações até que um novo primário seja eleito. A reversão de gravações não recuperáveis ​​no primário com falha ocorre quando o primário com falha retorna ao cluster como um secundário. Os clientes serão impedidos de ver os dados do primário com falha.
Um conceito de modelagem de dados conhecido como consistência eventual garante que as atualizações em bancos de dados NoSQL distribuídos sejam sempre refletidas no cluster como um todo. Se ambas as consultas de banco de dados forem idênticas, os resultados de cada uma serão retornados após um determinado período de tempo. Existem alguns aplicativos que podem se beneficiar dele, mesmo que nem sempre seja necessário. Um banco de dados MongoDB é um excelente exemplo de banco de dados que pode eventualmente fornecer consistência e também pode ser útil em algumas situações.

Consistência Nosql

Os bancos de dados NoSQL geralmente oferecem consistência mais flexível do que suas contrapartes relacionais. O teorema CAP afirma que é impossível para um banco de dados 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 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

Consistência e alta disponibilidade são impossíveis com NoSQL. Eric Brewer usou essa expressão pela primeira vez no Teorema CAP. De acordo com o teorema CAP, podemos obter apenas duas das três garantias para um banco de dados. As três garantias são tão únicas que nenhum sistema pode garantir mais de duas delas. RDBMS, ou sistema de gerenciamento de dados de registro, é o primeiro deles. Este tipo de sistema é extremamente versátil porque existem várias máquinas disponíveis para o suportar. Além disso, esses sistemas são tolerantes a partições porque, se uma máquina falhar, outras máquinas estarão disponíveis para substituí-la.

Os bancos de dados Sql são fortemente consistentes?

O modelo de consistência ACID é usado em bancos de dados SQL (consistência forte ou consistência de gravação). Este sistema é mais adequado para um sistema com dados estruturados e um formato de dados bem conhecido, como um sistema transacional ou sistema de auditoria.

Mongodb oferece dados mais consistentes do que um banco de dados tradicional

Consistência, no entanto, nem sempre é fácil ou desejável. Considere um aplicativo da Web criado em torno de um banco de dados relacional . Um aplicativo da web também ficaria indisponível se o banco de dados ficasse indisponível. Ao contrário de um banco de dados tradicional, o MongoDB é um projeto do MongoDB. Os dados neste banco de dados são armazenados em documentos em vez de tabelas, que é um banco de dados orientado a documentos. O MongoDB pode fornecer um nível de consistência maior do que o disponível em um banco de dados padrão se todos os clientes lerem e gravarem os mesmos dados ao mesmo tempo.

Base Nosql

Os bancos de dados Nosql são um tipo de banco de dados que não usa o modelo relacional tradicional usado pelos bancos de dados SQL. Os bancos de dados Nosql são frequentemente usados ​​para armazenamento de dados em grande escala e geralmente são mais escaláveis ​​e têm melhor desempenho do que os bancos de dados SQL.

Muitas organizações continuam a usar bancos de dados relacionais, mas eles não são tão ruins quanto as pessoas acreditam que sejam hoje em dia. O NoSQL destina-se a preencher as lacunas que o RDBMS não consegue preencher. Para encontrar uma resposta, consulte o banco de dados, que retornará um resultado relevante. SQL é a linguagem de consulta usada para esta consulta. É possível que as relações entre tabelas ou adições a uma tabela mudem de alguma forma. A propriedade ACID de um banco de dados é sua atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. Cada coluna extra, por exemplo, requer que todas as linhas anteriores contenham valores.

Uma coluna pode ser adicionada a uma partição de linha no Cassandra. MongoDB é um acrônimo que significa Não apenas SQL, mas também bancos de dados não relacionais. Os bancos de dados NoSQL se enquadram em quatro categorias. As três lojas de valor chave são Riak, Voldemort e Redis. Cassandra e HBase têm colunas grandes. Os bancos de dados de documentos incluem bancos de dados MongoDB Graph, bancos de dados Neo4J e bancos de dados HyperGraphDB. Um armazenamento de documentos é semelhante a um banco de dados de valor-chave, pois armazena dados em um formato semiestruturado.

Os bancos de dados gráficos são necessários apenas para armazenar dados uma vez (uma ou duas vezes) e os relacionamentos entre os nós são predetermináveis. Ao contrário de alterar uma relação entre dois nós, alterar uma relação persistente leva muito menos tempo. Você deve entender isso como o primeiro passo para aprender NoSQL.

Mongodb: um banco de dados Nosql

Os bancos de dados NoSQL orientados a documentos, como o MongoDB, são diferenciados por sua estrutura baseada em colunas. Um banco de dados sem conformidade com ACID pode não ser a melhor opção para você se estiver procurando por um banco de dados que possa lidar com transações de várias partes. O MongoDB é uma escolha popular para aplicativos que requerem um banco de dados rápido e simples.

Sql Vs Nosql

Os bancos de dados SQL são dimensionáveis ​​verticalmente, enquanto os bancos de dados NoSQL são dimensionados horizontalmente. Um banco de dados SQL é um banco de dados baseado em tabela, enquanto um banco de dados NoSQL é um documento, valor-chave, gráfico ou banco de dados de armazenamento de colunas largas. Em transações de várias linhas, os bancos de dados SQL funcionam melhor do que os bancos de dados NoSQL, enquanto os dados não estruturados, como documentos e JSON, podem ser tratados melhor pelos bancos de dados NoSQL.

Os dados são a base de todos os subcampos da ciência de dados. Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é a maneira mais comum de armazenar dados. Para interagir e se comunicar com o DBMS, você deve usar sua linguagem. SGBDs interagem com SQL (linguagem de consulta estruturada). Nos últimos anos, surgiu um novo termo no desenvolvimento de bancos de dados: bancos de dados NoSQL. Os dados não podem ser armazenados em tabelas ou registros de um banco de dados não relacional. Em vez de uma estrutura de armazenamento de dados, ela é projetada e otimizada para atender às necessidades de usuários específicos.

Tabelas orientadas a colunas, tabelas orientadas a documentos, pares chave-valor e bancos de dados gráficos são os mais usados. O MongoDB é um exemplo de banco de dados orientado a documentos que pode ser usado em Python. Um banco de dados NoSQL geralmente oferece mais flexibilidade no desenvolvimento de sua estrutura de dados. A estrutura de um banco de dados SQL é mais rígida e menos flexível, enquanto a estrutura de um banco de dados relacional é mais flexível. Começar com SQL e trabalhar até NoSQL pode ser a melhor opção para um iniciante. Existem inúmeras vantagens e desvantagens para cada um, e você deve escolher o que é certo para você com base em seus dados, aplicativo e o que o torna mais fácil de usar. É verdade que o SQL não é tão bom quanto o NoSQL ou a forma como é escrito hoje. Ao examinar seus dados, você tomará a melhor decisão.

Uma empresa com um grande número de clientes na casa dos 600 pode ser um bom exemplo. Como é simples vincular todas as pontuações de crédito, os dados em um banco de dados relacional seriam uma excelente opção para armazenar essas informações. Devido à falta de junções, um banco de dados não relacional como o MongoDB pode não ser apropriado para essa tarefa.
O MongoDB tem potencial para armazenar dados, mas seria incapaz de juntá-los de uma forma que os tornasse adequados para consulta. Isso significa que a empresa teria que gerar uma consulta separada para determinar o número de clientes com pontuação de crédito igual ou superior a 600.
O banco de dados relacional é mais adequado para essa situação. É ideal para consultas complexas que requerem a integração de vários dados.

Bancos de dados Nosql: prós e contras

O aumento da popularidade dos bancos de dados NoSQL pode ser atribuído ao fato de serem mais analíticos por natureza. Eles são projetados para lidar com grandes quantidades de dados de forma mais eficiente do que os bancos de dados relacionais tradicionais. Embora os bancos de dados NoSQL tenham algumas vantagens sobre os bancos de dados tradicionais, eles também apresentam algumas desvantagens. Como primeira etapa, a hierarquia de armazenamento de dados não é suportada. Em segundo lugar, o armazenamento de valor-chave é significativamente mais lento em um banco de dados SQL.