Ce este consistența cauzală în Nosql

Bazele de date NoSQL au devenit din ce în ce mai populare în ultimii ani, deoarece organizațiile caută alternative la bazele de date relaționale tradiționale. Un avantaj cheie al bazelor de date NoSQL este că pot oferi un grad ridicat de flexibilitate în ceea ce privește modul în care datele sunt stocate și accesate. Cu toate acestea, această flexibilitate are un cost, iar unul dintre compromisuri este că consistența cauzală nu este adesea garantată. Consistența cauzală este un model puternic de consistență care este adesea folosit în sistemele distribuite. Într-un sistem care este consecvent cauzal, toate scrierile care sunt legate cauzal trebuie văzute în aceeași ordine de către toți clienții. Aceasta înseamnă că, dacă doi clienți efectuează operațiuni de scriere care sunt legate cauzal, atunci acele scrieri trebuie să fie văzute în aceeași ordine de toți ceilalți clienți. Compensația pentru această flexibilitate este că consistența cauzală nu este adesea garantată în bazele de date NoSQL. Aceasta înseamnă că, dacă doi clienți efectuează operațiuni de scriere care sunt legate cauzal, nu există nicio garanție că acele scrieri vor fi văzute în aceeași ordine de toți ceilalți clienți. Acest lucru poate duce la inconsecvențe în datele care sunt stocate în baza de date. Există o serie de factori care pot contribui la inconsecvențele cauzale într-o bază de date NoSQL. Unul este utilizarea unei eventuale consistențe, care este un model de consistență care este adesea folosit în bazele de date NoSQL. Într-un sistem în cele din urmă consistent, scrierile pot să nu fie imediat vizibile pentru toți clienții, dar vor fi în cele din urmă propagate la toate replicile. Acest lucru înseamnă că există o fereastră de timp în care scrierile pot fi văzute neregulate de către diferiți clienți. Un alt factor care poate contribui la inconsecvențele cauzale este utilizarea rezolvării conflictelor de ultimul scriitor. Într-un sistem last-writer-wins, atunci când doi clienți efectuează operațiuni de scriere care sunt în conflict unul cu celălalt, scrierea de la clientul care a efectuat ultima operație va avea prioritate. Acest lucru poate duce la inconsecvențe dacă ordinea în care sunt efectuate scrierile nu este aceeași pe toți clienții. Rezolvarea conflictelor de ultimul scriitor este adesea folosită în sisteme care sunt în cele din urmă consecvente, deoarece poate ajuta la asigurarea că cea mai recentă scriere va fi cea care este vizibilă pentru toți clienții. Totuși, poate duce și la inconsecvențe dacă ordinea în care sunt efectuate scrierile nu este aceeași la toți clienții. În general, compromisul pentru flexibilitatea bazelor de date NoSQL este că acestea nu garantează consistența cauzală. Aceasta înseamnă că există riscul unor inconsecvențe în datele care sunt stocate

În acest articol, voi demonstra cum garanțiile de consistență cauzală ale MongoDB pot fi încălcate în timp real. Majoritatea este, de asemenea, folosită pentru a remedia acest lucru, prima încercare fiind de a folosi majoritatea citirilor și scrierilor. În continuare, ne vom uita la intervalele de ceas logice și la sesiunile haotice din Mongo. Voi folosi driverul Mongo C# pentru codare în acest caz, dar depinde în întregime de mine. Majoritatea membrilor setului de replici au confirmat datele care au fost returnate dintr-o interogare într-o citire majoritară. Gândul de a folosi o scriere majoritară urmată de o citire majoritară poate părea a fi o soluție atrăgătoare la problema noastră Scrieți-vă scrierea. Când se înțelege numărul majoritar de scrieri, fiecare server secundar păstrează un instantaneu în memorie al celei mai recente Scrieri majoritare.

Fiecărui obiect i se atribuie un timestamp cu mai multe părți în modelul de consistență cauzală , care este implementat prin utilizarea acestuia. Aceste marcaje temporale sunt stocate într-un vector care conține numărul versiunii obiectului la fiecare replică.

Există o definiție. Consecvența asigură că toate procesele respectă operațiile comutative în aceeași ordine prin captarea oricăror relații cauzale potențiale între operații. Cu alte cuvinte, toate procesele din sistem au o înțelegere comună a modului în care se efectuează operațiunile legate de cauzalitate.

Următorii sunt pași către consistența secvenţială: a) ordinea consecventă a scrierilor secvenţiale; b) ordinea consecventă a scrierilor succesive; și c) ordinea consecventă a scrierilor secvențiale. Când scrieți în consistență cauzală, este necesar să păstrați citirile legate cauzal în aceeași ordine.

Ce este consistența în Nosql?

Ca rezultat, bazele de date NoSQL necesită o cantitate semnificativă de consistență pentru a menține o disponibilitate ridicată. Nu ating o consistență puternică; mai degrabă, duc la consistență pe termen lung. Eșecul de a returna rezultatul celei mai recente scrieri poate apărea ocazional, deoarece depozitele de date care garantează funcționalitatea de bază ar putea să nu poată face acest lucru.

Implementarea unui depozit de date de document va fi mult mai dificil de modificat decât implementarea unui model relațional. În plus, complexitatea refactorizării datelor într-un depozit de zbor este semnificativ mai mare decât cea a transformărilor ETL simple ale RDBMS. Dezvoltatorii și arhitecții care nu știu sau nu înțeleg sau se tem să-și piardă locul de muncă dacă greșesc, vor rata această oportunitate. Ei vor descompune tranzacțiile atomice în bucăți logice, mai degrabă decât să-și amintească că replicarea și latența sunt procese și, mai rău, trage sistemele terțe în proces. În cele din urmă, va fi externalizat și altcineva va continua să conducă departamentul.

Incoerențe în bazele de date sunt cauzate de o varietate de factori, inclusiv date incorecte sau incomplete, constrângeri lipsă, declanșatoare nevalide sau cascade configurate incorect. Din cauza tuturor acestor probleme, în baza de date pot fi stocate date incorecte. Ca rezultat, pot exista consecințe semnificative pentru acuratețea și eficacitatea analizei și luării deciziilor. O schemă de bază de date completă și consecventă este cel mai important pas către asigurarea acurateței și consecvenței datelor. În plus, o schemă bine definită va asigura că datele sunt introduse corect într-o bază de date și că regulile care guvernează datele sunt interpretate corect. Acest lucru permite analizei să reflecte cu acuratețe datele din baza de date, prevenind inconsecvențele.

Bazele de date Nosql nu sunt potrivite pentru tranzacții bancare și ATM

Fiabilitatea bazei de date nu este la fel de fluidă cu nosql ca și cu SQL, deoarece majoritatea dintre ele folosesc modelul de consistență mai târziu. Prin urmare, acestea nu sunt potrivite pentru tranzacții precum retragerile bancare și de la bancomate, deoarece datele pot să nu fie întotdeauna consecvente uneori.

Ce este consistența concomitentă și legată de cauzalitate?

Consistența concomitentă și legată cauzal este un tip de consistență care există atunci când două sau mai multe evenimente se petrec în același timp și sunt legate între ele. Acest tip de consecvență este important în multe domenii, cum ar fi fizica și inginerie, unde este necesar să se asigure că evenimentele au loc într-o manieră consecventă.

Un sistem distribuit este format din multe noduri de calcul în care datele sunt partajate și replicate. Consistența este o proprietate de sistem distribuită care asigură că nodurile și replicile au aceeași vizualizare a datelor în același timp. Este o metodă experimentală de menținere a ordinii în operațiunile care sunt legate cauzal prin utilizarea unei forme slabe de consistență. Distincția majoră între consistența cauzală și consistența secvențială este că consistența cauzală nu necesită un ordin total de mărime. Un sentiment intuitiv de consistență implică faptul că citirile sunt proaspete numai atunci când scrierile sunt dependente cauzal. Mai jos este oferit un exemplu de sistem distribuit, care este alcătuit din patru procese: P1, P2, P3 și P4.

Este o proprietate care poate fi calculată luând numărul de procese care convin asupra ordinii operațiilor care îndeplinesc sarcina de a stabili cauzalitatea. Se spune că orice proces care îndeplinește următoarele cerințe este consecvent: pentru oricare două procese P și Q, dacă P provoacă Q și Q provoacă R, atunci P provoacă R în orice alt proces. Este o măsură a numărului de procese care sunt de acord cu ordinea în care sunt efectuate toate operațiunile legate de cauzalitate. Un proces este consecvent dacă îndeplinește următoarele cerințe: P provoacă Q și Q cauzează R, apoi P provoacă R. Cerința de consistență este una dintre cerințe. Procesele consecvente sunt mai susceptibile de a produce concluzii corecte atunci când sunt utilizate într-o manieră consecventă. Consistența unui proces poate fi măsurată într-o varietate de moduri. O modalitate de a-l privi este să luăm în considerare câte procese au convenit în ordinea în care au loc operațiunile legate de cauzalitate. Ca urmare, există un indice de consistență . Indicele de consistență este o măsură a modului în care este menținut un proces. Pentru a fi consecvent, un proces trebuie să îndeplinească următoarele cerințe: pentru oricare două procese, P cauzează Q și Q cauzează R, deci P provoacă R, precum și Q și Q. Indicele de consistență al unui proces este o măsură a cât de stabil este. Dacă un proces îndeplinește aceste cerințe, se spune că este în concordanță cu următoarele: dacă P provoacă Q și Q cauzează R, P cauzează R pentru oricare două procese P și Q. Dacă un proces nu îndeplinește cerința de consistență, se consideră inconsecventă. Un proces inconsecvent are mai multe șanse să ducă la o concluzie incorectă. Indicele de consistență poate fi utilizat pentru a evalua cât de consistent este un proces. Este o metodă de măsurare a consistenței unui proces și de identificare a proceselor care produc concluzii cauzale mai precise.

Consecvența cauzală vs consistența eventuală

Există două tipuri principale de consistență în sistemele distribuite: consistența cauzală și consistența eventuală. Consistența cauzală garantează că, dacă două evenimente sunt legate, atunci acestea vor fi văzute în aceeași ordine de către toate procesele. Consistența eventuală garantează că, având suficient timp, toate procesele vor vedea aceeași stare finală a sistemului, chiar dacă nu văd aceleași stări intermediare.

Consecvența cauzală în sistemul distribuit

Un criteriu de consistență de consistență poate fi utilizat pentru a determina cauzalitatea [1] în bazele de date distribuite. Dacă o operație este legată de cauzalitate, fiecare nod al unui sistem distribuit afișează aceleași date în aceeași ordine în care sunt citite și scrise.

Alte modele de consistență, cum ar fi eventual și cauzal, sunt, de asemenea, binecunoscute. În sistemele distribuite, acestea sunt mai frecvente decât în ​​bazele de date tradiționale. Un model consistent este un mod elegant de a spune că un sistem și utilizatorii săi au un acord consistent. Când are loc o interacțiune, aceste caracteristici descriu modul în care se va comporta sistemul. Dacă sistemul nostru pretinde a fi serializabil, trebuie să apară ca o singură locație globală, cu toate operațiunile care apar tuturor proceselor în ordinea lor globală, indiferent de locație. Este permisă intercalarea operațiunilor după cum consideră de cuviință sistemul. Deși ordinea reală a procesului nu este garantată (conform definiției), aceasta este asigurată atunci când o ordine de operare este păstrată.

Este posibil ca unele operațiuni să arate ca și cum s-au întâmplat cu ani în urmă. Faptul că operațiunile (scriere/scriere) sunt legate cauzal înseamnă că ordinea în care sunt distribuite ar trebui să fie uniformă pentru toate procesele. Nu există nicio garanție a comenzii, deoarece ambele procese scriu valori diferite pentru x, așa cum se arată în imaginea de mai jos. Când încetăm să scriem noi scrieri, sistemul va ajunge în cele din urmă la o stare mai consistentă. Eventuala garanție de consistență afirmă că nu se vor face actualizări (scriere) în sistem și toți clienții vor putea vedea exact cum funcționează. Dacă scrieți caractere monotone într-un cont de 100 USD, veți fi taxat cu 165 USD. Când un client actualizează un articol în citirea scrierilor tale (RYW), valoarea acelui articol este returnată după finalizarea actualizării. PRAM este un tip de memorie pipeline care permite proceselor să privească toate operațiunile dintr-un singur proces în același mod.

Consistență eventuală Mongodb

Înseamnă că datele pe care le citiți pot să nu fie consecvente momentan, dar în cele din urmă va fi. Acest lucru este obținut utilizând oricare dintre readPreferences care poate citi dintr-un secundar.

În MongoDB, datele primare sunt întotdeauna replicate asincron, în timp ce datele secundare sunt replicate simultan. MongoDB are implicit w1: (scrie cu succes la primar) și j:false pentru jurnalizare. Datorită replicării asincrone , atunci când o partiție este partiționată pe partea minoritară sau își pierde primarul, există de obicei o pierdere de consistență. În timpul partiției, putem ajusta valorile w și j pentru a obține niveluri diferite de latență și garanții consistente la nivel general. Când nu există o partiție, viteza de scriere scade, iar când există o scriere, scrierea nu așteaptă replicarea. Dacă utilizați o combinație de w &j, citirea/necitirea din secundare poate avea un impact semnificativ asupra nivelurilor de consistență. MongoDB are patru niveluri diferite de consistență.

Cel mai bun moment pentru a scrie este atunci când nu există nicio partiție și toate nodurile sunt active; MongoDB este consistent și are o latență scăzută. Când primarul activ a fost pierdut și partiția a fost completată, este cel mai comun tip de scriere care eșuează (eroare writeTimeout). Avem cea mai bună disponibilitate pentru efort în MongoDB, deoarece, indiferent de modul în care partiționăm clusterul, vom pierde întotdeauna o parte din el - cel puțin un procent. În CAP și CP/EC ale teoremei PACELC, w:majority, j:true și READ doar din primar pot fi folosite pentru a clasifica MongoDB ca CP.

Cum menține Mongodb consistența?

Mai mulți clienți pot citi și scrie aceleași date MongoDB în același timp. MongoDB folosește blocarea și gestionarea concurenței pentru a împiedica clienții săi să modifice aceleași date în același timp. Când scriem într-un singur document, fie îl scriem complet, fie nu îl scriem deloc, iar clientul vede întotdeauna rezultate consistente.

Ce este coerența eventuală în Nosql?

Conceptul de eventuală consistență în modelarea datelor este de a se asigura că modificările aduse bazelor de date NoSQL care sunt distribuite pe mai multe noduri sunt reflectate în toate acestea. Ca rezultat, aceeași interogare de bază de date va returna aceleași rezultate în timp.