Baze de date NoSQL: avantajele și dezavantajele performanței ridicate și inconsecvenței

Sistemele NoSQL sunt adesea mai rapide decât bazele de date relaționale tradiționale, deoarece nu necesită suprasarcina de menținere a îmbinărilor complexe. Cu toate acestea, acest lucru poate veni în detrimentul coerenței citirii. Într-o bază de date NoSQL, este posibil ca o operație de citire să returneze date care nu au fost încă comise sau care au fost parțial comise. Acest lucru poate duce la probleme de inconsecvență dacă aplicația nu este proiectată să o gestioneze. De exemplu, dacă un utilizator citește date care au fost parțial comise, este posibil să vadă date incorecte. Sau, dacă un utilizator citește date care nu au fost încă comise, este posibil să vadă date care sunt ulterior anulate. Există câteva moduri de a face față acestui lucru. Una este pur și simplu să proiectați aplicația pentru a fi tolerant la inconsecvență. Acest lucru poate însemna că aplicația nu efectuează anumite operațiuni, sau că le efectuează într-o ordine diferită, dacă detectează că datele sunt inconsecvente. O altă modalitate de a face față inconsecvenței este să folosești o tehnică numită „coerență eventuală”. Cu o eventuală consecvență, aplicația va continua să funcționeze, chiar dacă datele sunt inconsecvente. Compensația este că este posibil ca aplicația să nu poată garanta că toate datele sunt actualizate. În cele din urmă, datele vor deveni consistente, dar nu există nicio garanție cu privire la cât timp va dura. Bazele de date NoSQL pot fi o opțiune excelentă pentru aplicațiile care au nevoie de performanță ridicată și pot tolera unele inconsecvențe. Cu toate acestea, este important să înțelegeți compromisurile implicate înainte de a alege o bază de date NoSQL.

API-ul Oracle NoSQL Database permite programatorilor să specifice cât de multă consistență trebuie să aibă fiecare coloană în fiecare solicitare. Există patru valori posibile, de la cel mai liber la cel mai strict. Dacă citiți din replicarea master, veți returna întotdeauna cea mai recentă valoare. Potrivit Time, oricărei replică într-un anumit timp Delta a masterului i se poate returna o valoare. Acest lucru nu înseamnă că poate fi folosită orice replică (adică nu se pot face garanții). Aplicația MongoDB poate specifica un nivel de consistență de citire folosind funcția de preocupare a scrierii. Prin blocarea unei aplicații până când este îndeplinită o anumită condiție, puteți limita capacitatea aplicației dvs. de a procesa o anumită scriere. O scriere care are succes atâta timp cât este comunicată unui server master va fi considerată reușită. Puteți bloca scrierea pe termen nelimitat dacă nu este propagată la majoritatea nodurilor din setul dvs. de replici.

Când două copii ale acelorași date sunt în același sistem de bază de date replicat, consistența lor este definită de gradul în care copiile diferă una de cealaltă. Când citirile unui anumit obiect de date nu corespund cu cea mai recentă actualizare a acelui obiect de date, aceasta este o anomalie consistentă.

Ce este coerența eventuală în NoSQL? Unul dintre avantajele principale ale unei baze de date în cele din urmă consistente este suportul pentru un model NoSQL de înaltă disponibilitate. Până când bazele de date sunt consistente, importanța disponibilității se transformă în consecvență.

Bazele de date NoSQL, spre deosebire de bazele de date SQL, nu oferă același nivel de consistență a datelor pe baza eventualului model de consistență . S-ar putea să nu fie cea mai bună alegere pentru tranzacțiile care necesită integritate imediată, cum ar fi cele efectuate la bănci și la bancomate, deoarece datele pot fi inconsistente uneori.

O copie consistentă a datelor este de obicei obținută într-o secundă de la copiere. Aceasta este o lectură foarte consistentă și mi s-a părut foarte ușor de citit pe Amazon. DynamoDB returnează un rezultat care reflectă toate răspunsurile scrise care au primit un răspuns pozitiv înainte de citire. Când specificați parametrii opționali într-o solicitare, vă puteți asigura că rezultatele citite sunt consecvente.

Cum menține Nosql consistența?

Bazele de date Nosql mențin consistența printr-un proces numit cvorum writes. Scrierile de cvorum necesită ca majoritatea nodurilor din baza de date să fie de acord cu datele care sunt scrise. Acest lucru asigură că toate datele sunt consecvente în baza de date.

Este o alegere excelentă pentru actualizări rapide, ad-hoc, precum și pentru încărcarea rapidă a datelor. Cu toate acestea, dacă trebuie să efectuați interogări și rapoarte complexe, SQL este o alegere mai bună. Datorită consistentei mari a datelor oferite de MongoDB, este ideal pentru mediile de interogare solicitante.

Nosql vs. Rdbms: Care este alegerea mai bună?

MongoDB este ideal pentru aplicațiile care necesită rezultate consecvente, dar nu necesită performanța unui RDBMS tradițional. Când MongoDB folosește blocarea și controlul concurenței, clienții nu pot modifica aceleași date în același timp, iar când MongoDB scrie într-un document, este nevoie de acțiuni totale sau parțiale. Clienții pot fi siguri că vor vedea întotdeauna date consistente. Este adevărat că NoSQL nu oferă garanții de integritate a datelor precum RDBMS tradițional, dar oferă flexibilitate și performanță semnificative. În plus, NoSQL permite o scalare simplă, deoarece datele pot fi adăugate sau eliminate fără a afecta consistența bazei de date în ansamblu.

Ce este coerența citirii în Nosql?

Consecvența citirii este un concept de bază de date care garantează că toate citirile efectuate într-o tranzacție vor returna date care sunt consecvente între ele. Aceasta înseamnă că, dacă se fac mai multe citiri din diferite părți ale bazei de date, toate vor returna aceleași date.

Un instantaneu al bazei de date este prezentat la o interogare la un anumit moment în timp, utilizând versiuni multiple. Interogarea afișează modificările efectuate de tranzacțiile care au avut loc înainte de perioada de timp specificată, precum și modificările efectuate de tranzacțiile ulterioare sau neangajate. Scopul citirii consecvente este de a menține acest nivel de consistență în timp. Când utilizați o citire consecventă, trebuie să vă asigurați că toate nodurile Cassandra care vor citi și scrie datele sunt toate configurate pentru a face acest lucru. Diferite spații de taste de la Edge pot fi atribuite un nivel de consistență diferit. Citirile consecvente în Cassandra pot fi folosite pentru a îmbunătăți performanța, deoarece elimină necesitatea de a citi date din mai multe surse. De asemenea, este posibil să se reducă inconsecvențele datelor.

Ce este coerența citirii?

Consecvența este o componentă cheie a coerenței citirii la nivel de tranzacție. Toate tranzacțiile dintr-o tranzacție au aceleași date pentru un anumit moment de timp, cu excepția faptului că modificările datelor cauzate de o tranzacție serializabilă nu apar în datele pentru un anumit moment de timp.

Oferă Nosql consistență?

Din această cauză, bazele de date NoSQL au un nivel ridicat de consistență, ceea ce le face mai dificil de întreținut. Drept urmare, în loc să ofere o consistență puternică, ele oferă o cale către consistență în timp. Înseamnă că un depozit de date care garantează securitatea de bază poate ocazional să nu returneze cel mai recent WYRITE.

Este Nosql mai bun pentru citire grele?

Capacitatea de a suporta atât sisteme grele de citire, cât și de scriere în bazele de date NoSQL este flexibilă. Utilizarea unor tehnici consecvente de hashing și hashing este extrem de importantă pentru a determina ce fragmente/servere vor direcționa interogările aplicației prin cantitatea mare de date pe care o pot primi.

De ce Nosql nu este consecvent?

Există câteva motive pentru care bazele de date NoSQL nu sunt consistente. Un motiv este că bazele de date NoSQL sunt adesea distribuite, ceea ce înseamnă că sunt răspândite pe mai multe servere. Acest lucru poate duce la stocarea datelor în locuri diferite, ceea ce poate face dificilă urmărirea. Un alt motiv este că bazele de date NoSQL sunt adesea concepute pentru a fi scalabile, ceea ce înseamnă că pot gestiona cantități mari de date. Acest lucru poate face dificilă urmărirea tuturor datelor care sunt stocate.

Sarcina de a remedia implementarea unui depozit de date de document este mult mai dificilă decât repararea unui model relațional. Refactorizarea datelor dintr-un magazin de bord, pe lângă faptul că este mult mai dificilă decât transformările RDBMS, este o provocare comună. Dacă dezvoltatorii și arhitecții nu înțeleg sau se tem să-și piardă locul de muncă dacă nu se comportă corespunzător, ei nu vor putea participa. Ei vor împărți tranzacțiile atomice în bucăți logice din punct de vedere procedural, mai degrabă decât să recunoască faptul că replicarea și latența sunt reale, sau mai rău, că trage sistemele terțe în activități tranzacționale. În cele din urmă, întregul sistem va fi externalizat, iar altcineva va prelua funcțiile departamentului.

Ce este consistența în Nosql

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de baza de date NoSQL specifică în cauză. Cu toate acestea, în general, consistența într-o bază de date NoSQL se referă la garanția că datele sunt corecte și actualizate în toate nodurile din sistem. Acest lucru înseamnă de obicei că citirile și scrierile sunt întotdeauna consecvente între ele, dar detaliile specifice pot varia în funcție de baza de date.

Un set de valori la care trebuie aliniate toate punctele de date dintr-un sistem de bază de date este denumit consistență. C08846024, care este citit de C08846024, revine cu o eroare deoarece valoarea introdusă a fost un alfa 8 numeric, care este, în esență, o formă de date inconsecvente. Formatul datelor, nu consistența bazei de date, determină modul în care sunt afișate. Creați reguli/valoare care împiedică datele inconsecvente să intre în bazele de date primare și replici, astfel încât operațiunile sale să funcționeze fără probleme. Toate datele care intră în baza de date trebuie să fie consecvente pentru a fi văzute. O consecvență puternică a bazei de date este importantă, deoarece asigură că orice client care încearcă să acceseze datele va vedea întotdeauna cele mai recente date actualizate care aderă la regulile bazei de date. Un nivel consistent este definit ca o valoare precondiționată care stabilește câte replici sau noduri trebuie să răspundă înainte de a putea fi considerată o tranzacție validă.

Una dintre caracteristicile ACID este separarea datelor dintr-o rețea de baze de date specifică, care separă o bucată de date de toate celelalte date. Consecvența procesului de actualizare va avea ca rezultat în cele din urmă toate nodurile în care sunt stocate datele, stocându-le în concordanță cu datele care au suferit o actualizare. Un tabel dintr-o bază de date vă poate împiedica aglomerarea datelor. În timp ce GeoDistribution Active-Active a Redis Enterprise oferă consistență, îi lipsește consistența în Redis open source.

Incoerența bazelor de date Nosql

Deoarece sistemele NoSQL de obicei nu acceptă tranzacții, nu este la fel de fiabil ca a avea o bază de date consistentă. Bazele de date NoSQL, de fapt, schimbă frecvent o eventuală consistență pentru a obține cele mai bune rezultate pentru performanță și scară. Ca rezultat, se presupune că toate actualizările vor fi replicate tuturor replicilor în viitorul apropiat, deși nu există nicio garanție că acest lucru se va întâmpla la fel de repede cum ar trebui. În plus, dacă o intrare de date nu îndeplinește valorile precondiționate, va avea ca rezultat un conflict.

Eventuale Consistență Mongodb

Dacă datele sunt inconsecvente în acest moment, dar se vor schimba în timp, aceasta indică faptul că sunt încă consecvente. Acest lucru se întâmplă atunci când utilizați oricare dintre readPreferences care poate citi surse secundare.

Protocolul de replicare a datelor MongoDB este întotdeauna asincron, indiferent dacă este primar sau secundar. O problemă de scriere implicită pentru MongoDB este w1: (scrieți cu succes în primar), iar jurnalizarea este dezactivată la j:false. Deoarece replicarea asincronă provoacă inconsecvență în partiții prin pierderea primarului sau devenind izolată pe partea minoritară, este obișnuit ca o partiție să piardă primară sau să devină izolată pe partea minoritară. Reglarea valorilor w și j ne permite să atingem niveluri diferite de latență în timpul non-partiției și garanții de inconsecvență în timpul PARTIȚIEI. Când o scriere este *w:1, j:false* – scrierile sunt mai rapide atunci când nu există nicio partiție, deoarece scrierile nu așteaptă finalizarea replicării. Următorul este un exemplu despre modul în care citirea/nu citirea din secundare afectează nivelurile de consistență în toate celelalte combinații w. MongoDB oferă următoarele niveluri de consistență: Când nu există nicio partiție, sau când toate nodurile sunt prezente, MongoDB este o metodă fiabilă de scriere atunci când nu există o partiție și are o latență scăzută.

Există o partiție în aplicație și primarul activ este pierdut, rezultând un mesaj de eroare (errored writeTimeout). Deoarece MongoDB oferă cea mai bună disponibilitate, vom pierde întotdeauna o parte din cluster - cel puțin o parte - dacă este partiționat. Ca urmare a *w:majority, *j:true* și *citit doar din primar, MongoDB poate fi clasificat ca CP în CAP și CP/EC în Teorema PACELC.

Care este diferența dintre eventual și consistent?

Care este diferența dintre „timp” și „procent” de succes?
Un sistem distribuit poate atinge o eventuală consistență, asigurându-se că toate nodurile din sistem sunt capabile să afișeze aceeași valoare pentru un element de date. O valoare consistentă în elementul de date indică faptul că valoarea acestuia a rămas constantă în orice moment de la ultima actualizare.