Teorema CAP: Ce este și ce înseamnă pentru tine

În calcul, teorema CAP, cunoscută și sub numele de teorema lui Brewer, afirmă că este imposibil ca un depozit de date distribuit să ofere simultan mai mult de două din următoarele trei garanții: Consistență: fiecare citire primește cea mai recentă scriere sau o eroare Disponibilitate: Fiecare cerere primește un răspuns (fără eroare) – fără a garanta că conține cea mai recentă scriere Toleranță de partiție: sistemul continuă să funcționeze în ciuda unui număr arbitrar de mesaje care sunt abandonate (sau întârziate) de către rețea dintre noduri. Cu alte cuvinte, Teorema CAP afirmă că un depozit de date distribuit poate oferi doar două dintre următoarele trei garanții: consistență, disponibilitate sau toleranță la partiție.

Conform teoremei CAP, proiectanții de sisteme sunt conștienți de compromisurile în proiectarea sistemelor de date partajate în rețea. Această carte discută elementele de bază ale bazelor de date NoSQL în ceea ce privește cerințele. Conform teoremei CAP, suntem limitați la două treimi din trei garanții pentru o bază de date: consistență, disponibilitate și toleranță la partiții. O partiție este o întrerupere de comunicare într-un sistem distribuit între noduri. Dacă un nod nu poate primi niciun mesaj de la un alt nod din cadrul sistemului, acesta va fi împărțit între cele două noduri. Odată ce o partiție se vindecă, sistemele distribuite care garantează toleranța partiției pot reveni cu grație la starea anterioară. Designerii trebuie să țină cont de teorema CAP atunci când proiectează sau selectează o bază de date distribuită.

Teorema CAP definește cele două sisteme din MongoDB ca CP și AP. Teorema CAP prezintă o vedere simplificată a sistemelor distribuite de astăzi, cum ar fi MongoDB și Cassandra. Operațiunile normale permit disponibilitatea și consistența flexibile , precum și capacitatea de a îndeplini cerințele specifice.

Teorema CAP (CP) este o teoremă matematică a cărei aplicare poate fi studiată folosind MongoDB și alte aplicații similare. Este folosit frecvent în aplicațiile în timp real pentru a rula în mai multe locații și pentru a gestiona cantități mari de date. Teorema CAP afirmă că MongoDB este un depozit de date CP care gestionează partițiile de rețea menținând consistența în timp ce compromite disponibilitatea.

Ce este teorema Cap în Nosql?

Când vine vorba de NoSQL, consistența și disponibilitatea ridicată nu pot fi obținute împreună. Brewer a afirmat acest lucru în teorema CAP în primul rând. Teorema CAP sau teorema Eric Brewers afirmă că o bază de date poate atinge doar două din trei garanții: consistență, disponibilitate și consistență.

Teorema CAP este alcătuită din trei componente atunci când vine vorba de depozite de date distribuite. Operațiunile normale duc la îndeplinirea tuturor celor trei funcții de către depozitul dvs. de date. Cu toate acestea, conform teoremei CAP, atunci când o bază de date distribuită întâmpină dificultăți de rețea, puteți oferi fie consistență, fie disponibilitate. Rezultatul este un sac mixt. Faptul că un tip de bază de date, cum ar fi NoSQL sau neorientat, poate suporta disponibilitate ridicată sau consistență ridicată este un factor important de luat în considerare atunci când alegeți unul. Când datele returnate trebuie returnate într-un mod precis, este esențial să folosiți baze de date consistente. Aplicațiile bancare ar trebui să returneze valoarea exactă a informațiilor unui utilizator cât mai curând posibil.

O bază de date de disponibilitate poate fi utilizată dacă serviciul este mai important decât informațiile. Companiile de comerț electronic pot demonstra cât de disponibilă poate fi o bază de date utilizând-o. Un utilizator poate schimba butonul în baze de date precum Cosmos sau Cassandra pentru a indica dacă preferă stabilitate sau disponibilitate.

Cu alte cuvinte, chiar dacă are loc o partiție, toate datele stocate în sensul CAP sunt păstrate. În CAP, nu există coerență în sistemele de backup a datelor care sunt destinate doar unei singure partiții.
Înseamnă că, chiar dacă unele noduri nu sunt disponibile, un sistem poate menține serviciul clienților săi. Nu este în concordanță cu CAP să opereze un sistem care permite toleranța la partiții, dar nu păstrează datele.
Într-un sistem distribuit cu replicare a datelor, nu există nicio garanție că toate cele trei proprietăți dorite – consistența, disponibilitatea și toleranța la partiție – vor fi menținute în același timp. Deși nodurile partiționate nu sunt întotdeauna disponibile, nodurile din CAP încă pot citi și scrie. Un sistem care menține unele, dar nu toate nodurile sale capabile să citească și să scrie, nu este disponibil în sensul CAP, indiferent dacă rămâne disponibil pentru clienți și își îndeplinește SLA-urile.
Sensul CAP implică faptul că, chiar dacă are loc o partiție, toate datele sunt păstrate pe gazdă.

Teorema Cap: Este o problemă?

În funcție de modul în care îl privești, poate fi o decizie dificilă de luat. Teorema CAP poate fi eliminată dintr-o aplicație web în care disponibilitatea și scalabilitatea sunt mai importante decât consistența atunci când sistemul de bază de date de bază este distribuit.

Nosql urmează teorema Cap?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de modul în care interpretați teorema CAP. Unii oameni susțin că bazele de date nosql nu urmează teorema CAP pentru că nu garantează consistența, în timp ce alții susțin că bazele de date nosql urmează teorema CAP deoarece nu garantează disponibilitatea.

Ce este un exemplu de teoremă Cap?

Teorema CAP este o teorie în informatică care afirmă că este imposibil ca un sistem informatic distribuit să ofere simultan mai mult de două din următoarele trei garanții:
1. Consecvență: Fiecare citire primește cea mai recentă scriere sau o eroare
2. Disponibilitate: Fiecare cerere primește un răspuns (fără eroare) – fără a garanta că conține cea mai recentă scriere
3. Toleranță la partiție: sistemul continuă să funcționeze în ciuda unui număr arbitrar de mesaje care sunt abandonate (sau întârziate) de către rețeaua dintre noduri
Cu alte cuvinte, teorema CAP afirmă că este imposibil ca un sistem distribuit să fie atât consistent, cât și disponibil în cazul unei partiții de rețea.

Când proiectați o aplicație cloud, toate aplicațiile cloud sunt sisteme distribuite, așa că învățarea teoremei CAP este esențială. Consecvența CAP înseamnă că toți clienții, indiferent de nodurile conectate, primesc aceleași date. Toleranța de partiție într-un cluster înseamnă că, chiar dacă o comunicare cu nod eșuează, clusterul nu va fi întrerupt. O bază de date NoSQL nu este considerată a fi o bază de date CA conform teoremei CAP. Bazele de date CA oferă consistență și disponibilitate, dar nu pot garanta toleranța la erori dacă oricare două noduri dintr-un sistem au hărți de partiții separate. Bazele de date AP includ CouchDB, Cassandra și ScyllaDB. Conform teoremei CAP, o bază de date distribuită CA este teoretic posibilă, dar în prezent nu este disponibilă.

O bază de date NoSQL este considerată un sistem AP prin faptul că are toleranță la disponibilitate și partiție în detrimentul consistenței. O bază de date distribuită, cum ar fi PACELC, adaugă latență și consistență sistemelor distribuite, pe lângă latență și consecvență. Având în vedere performanța, este fezabil să îndeplinim această promisiune fără a face compromisuri în alte domenii critice? ScyllaDB este un sistem foarte disponibil, tolerant la partiții, cu latență scăzută, care poate fi configurat într-o varietate de moduri. Teorema CAP tradițională nu oferă latență sau performanță. Ca aplicații native din cloud, ele necesită o latență scăzută previzibilă și o disponibilitate ridicată. CylonDB depășește bazele de date NewSQL distribuite, cum ar fi CockroachDB, cu o marjă largă.

Incoerența datelor este singura cauză a problemelor de disponibilitate a serviciilor pe care teorema CAP încearcă să le abordeze. În plus, alți factori, cum ar fi defecțiunea hardware sau eroarea umană, pot determina indisponibilitatea datelor. Teorema CAP, care este o binecunoscută teoremă de proiectare a bazei de date, afirmă că orice depozit de date nu poate fi partiționat cu toate cele trei proprietăți de stabilitate, disponibilitate și toleranță la partiție. Este posibil ca o companie să obțină atât consistență, cât și disponibilitate, dar nu este întotdeauna posibil. Dr. Mohammad Hashim și Dr. Amnon Shashua au propus teorema într-o lucrare intitulată „Achieving Consistency, Availability, and Partition Tolerance in Data Stores”. Teorema abordează inconsecvența datelor ca singura cauză a problemelor de disponibilitate, abordând compromisurile dintre aceste trei proprietăți. Este bine cunoscut faptul că teorema nu abordează toate cauzele indisponibilității sau soluțiile la acestea. Ca urmare, este esențial să înțelegem toate cauzele indisponibilității și să identificăm și să dezvoltăm soluții la aceste probleme. Ca rezultat, un depozit de date poate fi folosit pentru a ajuta în acest demers. Puteți utiliza un depozit de date pentru a înțelege mai bine și pentru a rezolva orice neconcordanțe între datele dvs. și acestea.

Teorema Capului

Dacă aplicația dvs. trebuie să fie consecventă, trebuie să fie disponibilă. Dacă aplicația dvs. necesită disponibilitate frecventă, trebuie să fie dispusă să accepte o limită de partiție. În cele din urmă, dacă aplicația dvs. are nevoie de o toleranță de partiție, trebuie sacrificată consistența.
Dacă o partiție de rețea are ca rezultat pierderea datelor stocate pe un singur peer, teorema CAP afirmă că cantitatea maximă de date care poate fi stocată pe un singur peer este limitată.

Teorema Cap Nosql Exemplu

Un nod primar procesează operațiunile de scriere ale MongoDB. În cazurile de lipsă a unui nod primar, sistemul trebuie să-l înlocuiască și, în timp ce face acest lucru, sistemul împiedică clienții să scrie în el până când nodul primar devine disponibil.

Avantajele și dezavantajele bazelor de date hibride Nosql

Bazele de date SPO au avantajul de a oferi mai degrabă consistență decât disponibilitate. Baza de date hibridă NoSQL , pe de altă parte, se încadrează în a doua categorie de baze de date NoSQL care nu se încadrează perfect în niciuna dintre aceste categorii. Bazele de date CP și SPO sunt îmbinate în aceste baze de date, care conțin atât date CP, cât și SPO. Cele mai bune din ambele lumi a făcut din bazele de date hibride NoSQL o opțiune din ce în ce mai populară. Acestea reduc riscul de inconsecvență a datelor și de pierdere a datelor datorită ușurinței de întreținere și disponibilitate.

Teorema Cap în Blockchain

Teorema CAP, cunoscută și sub numele de teorema lui Brewer, afirmă că este imposibil ca un sistem distribuit să ofere simultan mai mult de două dintre următoarele trei garanții:
– Consecvență (toate nodurile văd aceleași date în același timp)
– Disponibilitate (fiecare cerere primește un răspuns)
– Toleranță de partiție (sistemul continuă să funcționeze chiar dacă unele noduri eșuează)
Într-un sistem blockchain, nodurile sunt distribuite și datele sunt replicate pe toate nodurile. Prin urmare, teorema CAP se aplică sistemelor blockchain.

Conform Teoremei CAP, depozitele de date distribuite (cum ar fi o rețea blockchain) nu pot oferi mai mult de două garanții: consistență și disponibilitate. Chiar dacă o rețea nu poate garanta că este actualizată din cauza partiției rețelei (noduri defectuoase), fiecare solicitare primește răspuns. Când trimiteți Bitcoin, nu este sigur dacă tranzacția va fi acceptată. Un bloc va fi format în cinci minute după introducerea tranzacției. Dacă așteptați prea mult timp, tranzacția dvs. va fi transferată într-un alt bloc, iar blocurile care îl înconjoară vor începe să se acumuleze. Nu a existat niciodată o tranzacție care a fost derulată la mai mult de cinci ore după ce a fost finalizată.

Este posibil să existe timp de nefuncționare a rețelei, dar nu există nicio indicație că acest lucru cauzează inconsecvență sau disponibilitate. Conform teoremei CAP, o teorie teoretică a computerului, acest lucru poate fi realizat. Deoarece permite coexista celor mai importante două funcții ale unei baze de date distribuite, consistența și disponibilitatea sunt singurele două funcții care pot coexista. Pe baza cazului de utilizare specific al sistemului nostru, putem schimba cele două funcții disponibile.
De exemplu, dacă avem nevoie de un sistem pentru a răspunde la un incendiu, am putea alege disponibilitatea în detrimentul consistenței. Datorită acestui fapt știm că sistemul trebuie pus la dispoziție în caz de incendiu, chiar dacă încă lipsesc unele informații. Preferăm să avem un sistem consistent decât unul disponibil. Știm acest lucru pentru că știm că utilizatorii necesită acces la aceleași date, indiferent de o defecțiune a rețelei.
Teorema CAP necesită o înțelegere aprofundată a sistemelor de date partajate conectate la rețea pentru a le proiecta. În acest caz, îl putem folosi pentru a face compromisuri între cele trei funcții și pentru a adapta sistemul la nevoile specifice ale utilizatorilor.

Teorema Cap: de ce este încă relevantă astăzi

Teorema CAP, în ciuda progresului și a algoritmilor regândiți, a rămas un concept relevant de zeci de ani. Teorema descrie un sistem distribuit ca având două dintre cele trei proprietăți – consistență, disponibilitate și partiție – și este un principiu fundamental în proiectarea sistemului. Când există o partiție, teorema CAP exprimă un compromis între disponibilitate și consistență. O teoremă este un instrument util pentru înțelegerea compromisurilor dintre aceste proprietăți și pentru a ajuta la optimizarea sistemului.

Teorema Cap în Big Data

În big data, teorema CAP afirmă că este imposibil ca un sistem distribuit să ofere simultan mai mult de două dintre următoarele trei garanții:
1. Consecvență: Toate nodurile din sistem văd aceleași date în același timp.
2. Disponibilitate: Fiecare nod din sistem poate fi atins și interogat pentru date.
3. Toleranță de partiție: sistemul poate continua să funcționeze chiar dacă unele noduri nu sunt disponibile.
Teorema CAP este adesea citată ca un motiv pentru care sistemele de date mari nu pot fi cu adevărat consistente și, în schimb, trebuie concepute pentru a fi în cele din urmă consistente.

Teorema lui Brewer, cunoscută și sub numele de Teorema Cap, este un concept matematic care descrie consistența, disponibilitatea și toleranța de partiție. Schimbul dintre un cadru și un schimb începe într-o stare stabilă în care cadrul este consecvent. Pentru a se asigura că cadrul este disponibil 100% din timp, acesta trebuie să rămână operațional. Conceptul de baze de date distribuite implică interacțiunea mai multor PC-uri sau noduri pentru a oferi clienților o unitate de bază de date unică de operare. În cazul recuperării datelor, clientul se conectează la nodul cel mai apropiat de cel de la care are nevoie pentru a prelua informațiile. Utilizarea scalarii orizontale reduce costul și viteza de replicare a informațiilor. Baza de date Bazele de date NoSQL (non-relaționale) pot fi utilizate pentru aplicații de rețea distribuite.

Într-o rețea în expansiune rapidă, acestea pot fi distribuite orizontal și ușor accesate folosind o ierarhie simplă. O bază de date NoSQL poate fi descrisă fie ca bază de date AP, fie ca bază de date CP. Toleranța la partiție și accesibilitatea sunt două caracteristici CAP care sunt foarte apreciate de această industrie. Prin utilizarea cadrelor distribuite, suntem capabili să obținem o cantitate semnificativă de putere de calcul și accesibilitate care nu ar fi fost posibile în trecut. Atunci când cadrele distribuite sunt folosite în servere care rulează pentru perioade lungi de timp, acestea oferă performanță mai mare, inerție și timp de funcționare aproape de 100%. Scopul scalarii orizontale este de a afla despre cadrele distribuite și provocările pe care acestea le prezintă, precum și integrarea compromisurilor în PAC.

De ce este importantă teorema Cap

În sistemele de baze de date , teorema CAP afirmă că este imposibil ca un sistem distribuit să ofere simultan mai mult de două din următoarele trei garanții: Consistență: Fiecare citire primește cea mai recentă scriere sau o eroare Disponibilitate: Fiecare cerere primește un răspuns de eroare) – fără a garanta că conține cea mai recentă scriere Toleranță de partiție: sistemul continuă să funcționeze în ciuda unui număr arbitrar de mesaje care sunt abandonate (sau întârziate) de către rețeaua dintre noduri Teorema CAP a fost propusă inițial de informaticianul Eric Brewer în 2000. Este cunoscut și sub numele de compromisul CAP. Teorema CAP este importantă deoarece ajută dezvoltatorii și arhitecții să înțeleagă limitările sistemelor distribuite. Nu este posibil ca un sistem distribuit să ofere simultan toate cele trei garanții PAC. Dezvoltatorii și arhitecții trebuie să aleagă care două garanții sunt mai importante pentru aplicarea lor și să proiecteze sistemul în consecință.

Conform teoremei CAP, depozitele de date distribuite nu pot furniza simultan următoarele funcții de dorit: consistență, disponibilitate și toleranță la partiționare. Indiferent dacă unele noduri din sistem sunt indisponibile, orice client conectat la baza de date va primi întotdeauna o solicitare validă de la sistemul bazei de date. Într-un sistem de baze de date distribuite, datele sunt frecvent împărțite între mai multe noduri. Forfecarea, cunoscută și sub denumirea de compartimentare orizontală, are loc în acest proces. Este esențial să se mențină scara orizontală în sistemele de baze de date NoSQL. Bazele de date NoSQL tind să fie extrem de adaptabile, cu un număr mare de clienți și cerințe stricte de nivel de serviciu. Starea fiecărui replicant dintr-un sistem poate fi menținută de un nod central al bazei de date.

Când un nod solicită sau actualizează date, acesta va notifica nodul central înainte de a transmite datele solicitate. Acest model, atunci când este aplicat unui sistem de baze de date foarte disponibil și tolerant la partiții, poate ajuta la creșterea consistenței generale. Dacă acel răspuns nu conține date învechite sau nu conține deloc date, el continuă să încalce consistența atomică. Când nodurile sunt accesibile pe un model parțial sincron, este posibil să se creeze un sistem consistent sau întârziat. Ca parte a unui sistem ca acesta, datele sunt în cele din urmă replicate la suficiente noduri încât odată ce toți biții de date au fost livrați către fiecare nod, sistemul să ajungă la consistență.

Fiecare cerere de scriere este disponibilă la fiecare nod. A și B pot fi împărțiți la oricare două noduri A și B având un set independent de noduri C care poate face față majorității defecțiunilor A sau B, iar fiecare nod din C poate tolera doar o singură defecțiune a lui A sau B. Teorema poate fi generalizată la structuri de date arbitrare și garanții de consistență arbitrară Este esențial să menținem un set consistent de date într-un sistem distribuit pentru a ne asigura că acesta este întotdeauna actualizat. Deoarece un sistem distribuit este o colecție de noduri, este imposibil să se garanteze că toate nodurile au cea mai recentă scriere în date. O altă caracteristică importantă a disponibilității datelor este că acestea sunt întotdeauna ușor disponibile pentru citire. Este esențial să păstrați toleranța de partiție la zi pentru a vă asigura că sistemul poate gestiona orice număr de defecțiuni. Conform teoremei CAP, orice depozit de date poate garanta doar două lucruri: datele rămân mereu constante sau se creează o eroare atunci când datele se modifică. În mod similar, declarația de disponibilitate indică faptul că toate cererile de scriere sunt disponibile la toate nodurile. Dacă un nod eșuează, datele vor fi accesibile de către celelalte noduri. În plus, toleranța de partiție afirmă că, chiar dacă două noduri eșuează în același timp, întregul sistem va putea tolera eșecul în același timp. Teorema CAP este o teoremă teoretică a informaticii care ajută la înțelegerea modului în care funcționează sistemele distribuite. Datele sunt distribuite frecvent, deci este esențial să implementați acest lucru în aplicații practice, cum ar fi aplicațiile web. Teorema CAP, pe lângă faptul că se asigură că datele sunt întotdeauna actualizate corect și că eșecurile sunt tratate cu grație, poate ajuta și la recuperarea datelor.

Teorema Cap Sql

Teorema CAP este o teorie în informatică care afirmă că este imposibil ca un sistem distribuit să ofere simultan mai mult de două dintre următoarele trei garanții:
Consecvență: toți utilizatorii văd aceleași date în același timp.
Disponibilitate: Toți utilizatorii pot oricând să citească și să scrie date.
Toleranță de partiție: sistemul poate continua să funcționeze chiar dacă unele noduri de rețea nu sunt disponibile.

Conform teoremei CAP, dacă un sistem nu poate fi consistent și disponibil atât în ​​prezența partițiilor, cât și implicit, nu există un sistem distribuit. Consistența este selectată de CockroachDB în definiția unui sistem CP în teorema CAP. Deoarece rețeaua are o varietate de partiții, unele sisteme CAP-Consistent pot fi indisponibile uneori, dar pot fi găsite peste tot. Teorema CAP descrie un compromis îngust între consistență și disponibilitate. Teorema CAP nu ia în considerare factori precum efectele schimbărilor climatice, care pot fi acuzați pentru întreruperi. În comparație cu CAP disponibil, achizițiile CAP cumpără foarte puțin din punct de vedere al eficienței. Ca urmare, deoarece se pierde consistența, este necesară o cantitate semnificativă de cod.

Dacă alegeți să utilizați CockroachDB, puteți profita de disponibilitatea sa mai mare, modul de fiabilitate mai scăzută, în funcție de nevoile dvs. Dacă aveți doar citiri minime învechite de la cea mai apropiată replică, fără a bloca tranzacțiile aflate în conflict, ar trebui să luați în considerare creșterea disponibilității replicii. În ciuda faptului că latențele pot fi mai lungi, majoritatea aplicațiilor care necesită baze de date consistente compatibile cu CAP, cum ar fi CockroachDB, sunt adesea mai bine cu o bază de date compatibilă cu CAP.

Teorema Cap Dovada

Nu există nicio dovadă definitivă a Teoremei Cap. Cu toate acestea, există câteva perspective cheie care ajută la explicarea de ce teorema este adevărată.
În primul rând, este important să înțelegem că Teorema Cap este cu adevărat despre compromisuri. În orice sistem distribuit, vor exista întotdeauna compromisuri între consistență, disponibilitate și toleranță la partiție.
În al doilea rând, teorema este de fapt o afirmație despre ceea ce este posibil într-un sistem distribuit. Nu este o afirmație despre ceea ce este de dorit sau optim.
În al treilea rând, demonstrarea Teoremei Cap se bazează pe câteva idei fundamentale din informatică, inclusiv conceptul de sistem distribuit și conceptul de algoritm de consens.

Într-un sistem distribuit, teorema CAP este o teoremă fundamentală. De fapt, orice sistem distribuit poate avea două sau mai multe dintre următoarele trei caracteristici. Vom examina un sistem distribuit de bază și vă vom arăta cum să-l faceți să funcționeze, explicând ce îl face potrivit pentru consecvență, disponibilitate și toleranță la partiții. Într-un sistem disponibil, atunci când clientul nostru trimite o cerere către un server care nu s-a prăbușit, serverul va răspunde clientului cât mai curând posibil. Dacă vrem să fim toleranți la partiții, trebuie să fim capabili să funcționăm corect cu partiții de rețea arbitrare. Potrivit studiului nostru, un sistem nu le poate avea pe toate trei simultan.

Teorema Capului

Conform informaticii teoretice, este imposibil să utilizați un depozit de date distribuit pentru a furniza simultan următoarele trei funcții dorite: consistență, disponibilitate și toleranță la partiții. Consecvența, disponibilitatea și toleranța la partiție sunt toate incluse în CAP.
Deoarece teorema CAP afirmă că niciun sistem nu poate furniza toate cele trei proprietăți în același timp, acest lucru este adevărat. Dacă dorim să oferim consistență, disponibilitate și toleranță la partiții, trebuie să facem compromisuri cu una dintre cele trei specificații.

Baze de date Nosql

Bazele de date Nosql sunt sisteme de baze de date care nu folosesc modelul relațional tradițional. În schimb, folosesc o varietate de modele diferite, care sunt mai potrivite pentru nevoile moderne de stocare și recuperare a datelor. Bazele de date Nosql sunt adesea mai scalabile și mai ușor de utilizat decât bazele de date relaționale, ceea ce le face o alegere populară pentru multe aplicații web.

Bazele de date de documente stochează date într-un document, mai degrabă decât într-o bază de date relațională. Pentru a răspunde cerințelor întreprinderilor moderne, acestea sunt construite pentru a fi adaptabile, scalabile și capabile să răspundă rapid nevoilor de gestionare a datelor. Bazele de date NoSQL pentru documente sunt clasificate în patru tipuri: baze de date de documente pure, depozite cheie-valoare, baze de date cu coloane late și baze de date grafice. Organizațiile Global 2000 adoptă din ce în ce mai mult bazele de date NoSQL pentru a alimenta aplicațiile critice. Acest lucru se datorează a cinci tendințe care sunt atât de greu de gestionat încât bazele de date relaționale nu le mai pot gestiona. Datorită modelului lor de date fixe, bazele de date relaționale reprezintă un impediment major pentru dezvoltarea agilă. Este definit ca modelul de aplicație NoSQL.

Datele pot fi modelate în nodalitate în orice mod dorește, fără a fi statice. În contextul unei baze de date orientate spre documente, JSON este formatul de facto pentru stocarea datelor. Ca rezultat, cadrele ORM nu mai îndeplinesc cerințele generale ale dezvoltării aplicațiilor. N1QL (pronunțat „nichel”) este un limbaj de interogare puternic inclus cu Couchbase Server 4.0, care permite convertirea SQL în JSON. Nu numai că acceptă instrucțiuni standard SELECT / FROM / WHERE, dar acceptă și agregare (GROUP BY), sortare (SORT BY), îmbinări (LEFT OUTER / INNER) și alte funcții. Bazele de date NoSQL sunt simplu de utilizat, deoarece sunt proiectate cu o arhitectură scalabilă și nu au un singur punct de eșec. Devine din ce în ce mai important ca întreprinderile să poată îndeplini cerințele clienților online, deoarece tot mai multe sarcini sunt efectuate pe dispozitive mobile și pagini web.

Bazele de date NoSQL sunt ușor de instalat, configurat și scalat, făcându-le un instrument ideal pentru gestionarea datelor. Acestea sunt menite să acționeze ca un sistem de citire, scriere și stocare. În plus, grupurile de dimensiuni diferite și în diferite stadii de funcționare pot fi gestionate și monitorizate. Nu este nevoie să instalați software separat pentru replicarea între bazele de date, deoarece bazele de date NoSQL sunt distribuite. În plus, permite aplicațiilor să-și efectueze propriile perioade de nefuncționare la cerere, utilizând routere hardware - aplicațiile nu sunt obligate să aștepte ca baza de date să descopere o problemă și să-și efectueze propriul timp de nefuncționare. Devine din ce în ce mai comun ca bazele de date NoSQL să alimenteze aplicațiile moderne web, mobile și Internet of Things (IoT).

Diferite tipuri de baze de date Nosql

Popularitatea tot mai mare a bazelor de date NoSQL se datorează capacității bazelor de date NoSQL de a stoca datele într-un mod diferit, permițând o metodă de acces mai rapidă și mai eficientă. Pe aceste platforme pot fi rulate o varietate de aplicații, inclusiv aplicații web, big data și Internet of Things (IoT). Bazele de date NoSQL bazate pe documente, cum ar fi Cassandra, sunt ideale pentru cantități mari de date care nu pot fi accesate cu ușurință. Este ușor să mutați datele folosindu-le, ceea ce poate fi util pentru actualizarea datelor în timp real.
Redis este o bază de date cheie-valoare care poate fi utilizată pentru a stoca cantități mici de date care necesită acces rapid. Datele pot fi recuperate rapid folosindu-le pur și simplu privind cheia.
Folosind baze de date cu coloane largi, cum ar fi Neo4j, puteți indexa și căuta cu ușurință în cantități mari de date. Datorită acestor caracteristici, coloanele pot fi adăugate rapid la baza de date.
Bazele de date grafice, cum ar fi Neo4j, sunt ideale pentru organizarea datelor care altfel ar fi dificil de accesat într-o manieră simplă. Cu ajutorul acestui API, puteți interoga datele într-un mod simplu și eficient.

Relațional Db Acid

O bază de date relațională este o bază de date digitală bazată pe modelul relațional de date, așa cum a propus Edgar F. Codd în 1970. Un sistem software utilizat pentru întreținerea bazelor de date relaționale este un sistem de management al bazelor de date relaționale (RDBMS). Multe sisteme de baze de date relaționale au opțiunea de a utiliza modelul de tranzacție acid (atomicitate, consistență, izolare, durabilitate).

Acesta este setul de caracteristici care garantează că tranzacțiile în baza de date sunt procesate în mod fiabil prin stabilirea ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Funcția ACID a unei baze de date este de a recupera după o eroare care poate apărea în timpul procesării unei tranzacții. În ciuda oricăror erori, datele bazei de date sunt încă exacte și consecvente. Datele nu vor fi modificate dacă o tranzacție eșuează înainte ca aceasta să fie finalizată. O tranzacție poate eșua ca urmare a unei intrări slabe sau, în unele cazuri, a unei încălcări a coerenței. Este posibil ca acest lucru să se datoreze unui timeout sau deadlock în sistemul de gestionare a bazei de date. Eșecul media, pe de altă parte, se referă la eșecul unui dispozitiv de stocare (cum ar fi un hard disk) de a citi și scrie date.

Este Rdbms Acid compatibil?

Datele tranzacționale trebuie să fie conforme cu ACID, care este acceptată de multe RDBMS populare, cum ar fi Oracle, SQL Server, PostgreSQL și MySQL.

Care Db urmează proprietățile acidului?

MySQL, PostgreSQL, Oracle și Microsoft SQL garantează toate proprietățile ACID pentru tranzacții.

Rdbm-urile au proprietăți acide?

Spre deosebire de datele distribuite, RDBM-urile au proprietăți ACID care sunt dificil de întreținut. RDBM asigură, de asemenea, consistența și disponibilitatea față de scalabilitate în conformitate cu teorema CAP (Gilbert și Lynch, 2002), care afirmă că ACID este necesar pentru fiecare tranzacție gestionată, cum ar fi tranzacțiile concurente.