De ce consecvența eventuală este esențială pentru depozitele de date

Consecvența eventuală este o proprietate a depozitelor de date în care este posibil ca datele care au fost scrise în magazin să nu fie imediat disponibile pentru citire. Magazinul poate pune în cele din urmă datele disponibile pentru citire, dar nu este garantat să facă acest lucru. Sistemele de stocare de date care prezintă o eventuală consistență pot face acest lucru din mai multe motive, inclusiv nevoia de a îmbunătăți performanța sau de a asigura disponibilitatea în fața partițiilor de rețea.

Este mult mai dificil să realizați o implementare a unui depozit de date de document decât să obțineți un model relațional. În plus, datele stocate în timpul zborului sunt mult mai dificil de convertit decât datele RDBMS. Această oportunitate lipsește de la dezvoltatorii și arhitecții care se tem sau nu sunt conștienți de consecințele greșelilor lor. Ei vor descompune în ce ar trebui să constea tranzacțiile atomice în bucăți logice, uitând că replicarea și latența sunt lucruri, precum și trăgând sisteme terțe în ele. La un moment dat, tot sistemul va fi externalizat și altcineva va prelua controlul, deoarece departamentul este în cele din urmă dizolvat.

Ca rezultat, bazele de date NoSQL acceptă frecvent o consistență graduală , mai degrabă decât o consistență constantă. Nu există nicio cerință pentru o coerență puternică a datelor, deoarece acestea nu acceptă tranzacții cu baze de date. Este întotdeauna posibil să se obțină o eventuală coerență, asigurându-se că toate actualizările sunt livrate tuturor replicilor în același timp.

Faptul că eventuala consistență se referă la procesul de replicare între nodurile primare și secundare și faptul că aplicația dvs. poate să nu fie întotdeauna la zi cu citirea datelor, fac citirile primare calea de urmat.

Când bazele de date NoSQL utilizează eventualul model de consistență , ele nu oferă același nivel de consistență a datelor ca bazele de date SQL. Dacă datele nu sunt consistente, acest lucru le face inadecvate pentru tranzacții precum tranzacții bancare și ATM, care necesită integritate imediată.

Ce înseamnă consistența eventuală în Nosql?

Consecvența eventuală este o garanție că, dacă nu se fac actualizări noi la o bucată de date, în cele din urmă toate accesările la acele date vor returna ultima valoare actualizată. Acest lucru este în contrast cu consistența puternică , care necesită ca fiecare citire să primească cea mai recentă scriere.

Conceptul de comportament în cele din urmă consistent a câștigat pentru prima dată acțiune la sfârșitul anilor 1970. Amazon a lansat DynamoDB în urmă cu un deceniu, ceea ce a stârnit popularitatea termenului. Baza de date NoSQL a fost dezvoltată pentru a alimenta rețelele sociale și serviciile de streaming. datele nestructurate, cum ar fi imaginile, videoclipurile și fișierele audio, pot fi gestionate cu ușurință. Folosind modelul Volt Active Data, este posibil să ne asigurăm că datele sunt replicate în mai multe baze de date în timp real. Platformele de date sunt imediat consistente și previn scrierile și citirile inconsecvente. Drept urmare, sunt extrem de capabili să îndeplinească cerințele de latență ale 5G, gestionând rapid acest proces.

Consecvența poate fi o caracteristică valoroasă a unui sistem distribuit. Se asigură că valorile sunt stocate și accesate de mai multe noduri în mod constant, indiferent dacă acele noduri sunt actualizate în același timp. Este esențial pentru sisteme, cum ar fi Sistemul de nume de domeniu, să poată păstra o vizualizare consecventă a datelor.
Consecvența care vine odată cu finalizarea unui proiect poate fi dificil de realizat uneori. Poate fi dificil să vă asigurați că toate nodurile primesc aceleași actualizări datorită varietății de metode disponibile. Valoarea coerenței este de netăgăduit, iar sistemele care o folosesc pot fi mai fiabile pe termen lung.

Ce este coerența eventuală în Cassandra?

Cassandra realizează toate aceste caracteristici cu un sistem de stocare consistent care poate îndeplini cerințele de performanță, fiabilitate, scalabilitate și disponibilitate în producție. În cele din urmă, consistent înseamnă că toate actualizările sunt în cele din urmă partajate cu toate replicile.

Consecvența este ceva pe care Cassandra îl poate obține cu consistența sa reglabilă. Rezultatul R=w <=N ar trebui să fie consecvent dacă N este numărul de noduri. Pentru a obține coerență, fiecare coloană și câmp al fiecărei coloane sunt susținute de Cassandra. Există un mecanism în spatele acestei stări care îi permite să fie consecvent. R + W este solid dacă N este solid solid. Clientul trebuie să selecteze nivelul de consistență adecvat (zero, oricare, unul, quoram sau niciunul). Consecvența nu va apărea imediat, deoarece scrierile sunt stocate în tampon pe nodul la care le trimiteți, în ciuda factorului de replicare de 1:1.

Cassandra folosește hashing consistent, ceea ce înseamnă că atunci când un set de chei este hash folosind același algoritm și parametrii funcției hash, funcția hash produce întotdeauna același rezultat.
Acest lucru este esențial deoarece vă permite să păstrați o cheie în mai multe găleți fără să vă faceți griji că se va ciocni cu ceva.
Ca rezultat, hashingul consecvent este considerat a fi mai eficient, deoarece îi permite Cassandrei să stocheze mai multe date în aceeași cantitate de spațiu.
Trebuie să vă asigurați că numărul de scris și citit este consecvent dacă doriți să obțineți o consistență puternică. Consecvența Cassandrei se bazează pe presupunerea că toate citirile clientului sunt întotdeauna actualizate prin preluarea automată a celor mai recente date scrise. Hashingul consecvent este utilizat pentru a se asigura că funcția hash produce întotdeauna același rezultat pentru două chei diferite dacă acestea sunt împărțite împreună folosind același algoritm și parametrii funcției hash. Este esențial să păstrați o cheie în mai multe găleți, deoarece coliziunile nu reprezintă o problemă. Cassandra are o rată de performanță mai mare, deoarece poate păstra mai multe date în aceeași cantitate de spațiu cu hashing consistent.

Care este nivelul de consistență implicit în Cassandra?

Pur și simplu sunați la QUBEDBUILDER pentru a utiliza driverul Java. Setați ConsistencyLevel pentru a vă asigura că nivelul de consistență pentru fiecare inserare este setat în insertInto. Când scrieți și citiți, tuturor operațiunilor li se atribuie un nivel de consistență de unu.

Cum să asigurați consistența datelor cu Cassandra

Motivul principal pentru aceasta este că cheile nu sunt stocate în găleți până când nu sunt hashing. Cassandra stochează, de asemenea, cheia și indicatorul către găleată în același rând din tabel. Cassandra compară rândul pentru cheie și indicatorul pentru o valoare deasupra unei valori cheie pentru a determina ce rând corespunde cărei chei. Dacă ambele sunt adevărate, Cassandra va lua valoarea din găleată de la indicator. Valoarea unei chei este întotdeauna stocată pe același rând, indiferent de câte ori este solicitată, atâta timp cât este stocată pe același rând. Când o citire este repetată de mai multe ori, datele rămân constante. Dacă doriți să schimbați nivelul de consistență pentru sesiunea dvs. curentă, pur și simplu utilizați comanda CONSISTENCY din shell-ul cassandra (CQLSH). Dacă vrei să vezi cât de departe te afli la nivelul tău de consistență, poți folosi CONSISTENCY; din coajă. [email protected] | Consecvență: consistență Nivelul actual de consistență este unul.

Ce este coerența actualizării în Nosql

Consecvența actualizării în NoSQL este procesul de actualizare a datelor pe mai multe noduri dintr-o bază de date NoSQL . Acest proces asigură că toate nodurile din baza de date au aceleași date și că datele sunt consecvente în toate nodurile.

Ce este coerența actualizării în Nosql?

Consistența copiilor acelorași date în cadrul aceluiași sistem de bază de date replicat [1], spre deosebire de modul în care se schimbă datele, este pur și simplu o chestiune de alegere. Acest lucru se întâmplă atunci când citirile de pe un anumit obiect de date sunt incompatibile cu actualizarea anterioară.

Ce este coerența actualizării în baza de date?

Conceptul de coerență în sistemele de baze de date implică cerința ca orice tranzacție de bază de date dată să permită modificarea datelor afectate numai în modul permis. Datele care au fost scrise în baza de date trebuie să respecte toate regulile definite, cum ar fi constrângerile, cascadele, declanșatoarele și orice combinație a acestora.

Eventuale Consistență Mongodb

Consistența eventuală este un termen tehnic care înseamnă că datele pe care le citiți nu sunt întotdeauna consecvente; se va îmbunătăți totuși odată cu trecerea timpului. Singura modalitate de a face acest lucru este să citiți din secundare folosind oricare dintre readPreferences care poate citi din surse secundare.

Ca prim pas, voi trece peste câteva exemple reale de cod MongoDB care încalcă Garanția de consistență cauzală . Metoda majoritară de citire și scriere va fi folosită în prima încercare de a rezolva acest lucru. Ca rezultat, ne vom uita la ceasurile logice și la sesiunile corelate în Mongo. Vom folosi driverul Mongo C# pentru această aplicație, dar aș dori să o las în pace. Majoritatea membrilor setului de replici trebuie să semneze o Citire majoritară dacă datele dintr-o interogare au fost confirmate. Când folosim o citire majoritară urmată de o scriere majoritară, se poate părea că putem rezolva problema noastră „Citește-ți scrierea”. Un server secundar menține un instantaneu în memorie a celei mai recente Scrieri majoritare.

Setarea Readconcern de la Mongodb

Un client trebuie să determine câte date ar trebui să fie permis să citească pentru ca readConcern să fie satisfăcut înainte de a putea începe să satisfacă readConcern. În MongoDB, este de preferat ca readConcern să fie setat la maxRead.

Consecvență eventuală vs consistență puternică

Oferă date actualizate la o latență mai mică decât alte tehnologii, dar necesită și un grad ridicat de persistență. Deoarece baza de date poate să nu aibă date actualizate la toate nodurile, eventuala consistență poate oferi o latență scăzută, dar este posibil să nu răspundă întotdeauna la solicitările de citire cu date învechite.

Consecvența în general se referă la capacitatea unei baze de date de a procesa tranzacții, păstrând în același timp integritatea datelor. Sistemele de baze de date care sunt conforme cu reglementările ACID sunt de obicei lente, dificil de scalat și extrem de costisitoare de întreținut și de operat. Unele sisteme RDBMS atenuează garanțiile ACID. Garanțiile de bază ale unei baze de date NoSQL sunt cunoscute sub denumirea de algoritmi NoSQL. Ca rezultat, baza poate fi folosită pentru a crește disponibilitatea, permițând în același timp relaxarea standardelor rigide. Ca rezultat, bazele de date NoSQL necesită o cantitate semnificativă de consistență pentru a fi mai stabile. Când eventuala consistență a lui DynamoDB este determinată de o topologie inel, aceasta devine Cassandra.

Pentru a gestiona rezultate consistente, în Redis este utilizată o topologie master-slave. ScyllaDB este o companie de baze de date mari de date în timp real cu sediul în Țările de Jos. În plus, poate fi folosit pentru a specifica un nivel de consistență pentru fiecare operațiune (citire sau scriere). Deoarece este posibil ca datele să se fi modificat pe un nod coordonator, dar nu sunt încă înregistrate și stocate pe toate replicile necesare, clusterele ScyllaDB oferă rezultate consistente.

Unul dintre cele mai importante aspecte ale consistenței sistemului informatic este consistența acestuia. Datele pot fi tratate în acest mod, indiferent de modul în care sunt stocate, deoarece asigură coerența. Drept urmare, instituțiile financiare, de exemplu, adoptă frecvent sisteme care vor fi consecvente în timp. Majoritatea tranzacțiilor vor fi finalizate cât mai repede posibil ca urmare a acestui proces. Procesarea unei tranzacții poate dura până la 24 de ore, deși acest lucru nu este garantat. Acest fenomen este cauzat de un model general de sisteme consistente care vor exista în cele din urmă.

Consistența datelor: Cum să alegeți tipul potrivit pentru nevoile dvs

Când vine vorba de date, există două tipuri: puternice și slabe.
Deoarece toate datele dintr-un nod sunt consistente, indiferent de locul în care se află, acestea sunt întotdeauna aceleași. Această metodă este cea mai fiabilă metodă de consistență a datelor, dar poate fi dificil de implementat.
Lipsa de consistență indică faptul că nu există nicio garanție că toate nodurile au aceleași date în același timp. Această consistență este mai predispusă la corupție, dar poate fi și mai eficientă uneori.

Consistență eventual Cassandra

Consistența eventuală este un model de consistență utilizat în sistemele distribuite. Într-un sistem în cele din urmă consistent, operațiunile pot dura ceva timp pentru a se propaga și a deveni vizibile la toate nodurile. O operație de scriere este considerată reușită atunci când este durabilă la nodul în care a fost emisă. O operație de citire este considerată reușită atunci când returnează cea mai recentă operație de scriere. Consecvența eventuală este adesea folosită în sistemele care sunt distribuite în mai multe centre de date. În aceste sisteme, nu este practic să se mențină o consistență puternică din cauza latenței crescute și a potențialului de defecțiuni. Consecvența eventuală permite sistemului să continue să funcționeze chiar și în fața defecțiunilor. Cassandra este o bază de date distribuită care folosește o eventuală consistență. Cassandra este concepută pentru a gestiona cantități mari de date cu disponibilitate ridicată. Cassandra este folosită de unele dintre cele mai mari companii din lume, inclusiv Facebook, Netflix și Instagram.

Este o bază de date open-source, NoSQL, cu o arhitectură foarte disponibilă și scalabilă. Replicarea datelor în clustere este necesară pentru a obține o disponibilitate ridicată în Cassandra. Există două strategii de replicare disponibile: SimpleStrategy și NetworkTopology. Consecvența modului în care fiecare rând de date este reprezentat de replici reflectă cât de recente și sincronizate sunt acestea. Nivelul de consistență indică câte noduri de replică trebuie să răspundă la cele mai recente date consistente înainte ca coordonatorul să poată trimite cu succes datele înapoi către client. În funcție de nivelul de consistență specificat de client, putem fie seta nivelul de consistență pentru fiecare interogare de scriere, fie nivelul de consistență pentru fiecare interogare globală. Când scrieți, țineți cont de nivelul de consistență (CL).

În 5.1, un singur nod de replică returnează date, în timp ce în 5.2, 51% dintre nodurile de replică din toate centrele de date returnează date. Am început prin a defini un nivel de consistență dorit (CL) pentru Cassandra scrie și citește. Drept urmare, indiferent de cât timp durează între cea mai recentă scriere și următoarea, citiți cele mai recente date scrise în cluster. Pentru a asigura coerența, putem specifica un nivel de consistență global sau unul de scriere a interogării . Iată câteva exemple de CL on read pe care le puteți vedea în diagrama de mai jos.

Ce este coerența eventuală în microservicii

De fapt, consecvența eventuală este o metodă de menținere a consistenței și disponibilității datelor prin comunicare asincronă, precum și pentru a se asigura că erorile dintr-un anumit proces sunt rezolvate fără a fi nevoie să revină la starea anterioară a procesului.

În cele mai multe cazuri, am întâmpinat probleme legate de inconsecvența datelor într-un sistem software. Se bazează pe o abordare descentralizată și este inspirată din natură. Pe măsură ce cloud computing, calculul elastic și stocarea devin tot mai populare, iar tehnologia containerelor și orchestrarea devin tot mai populare, o cantitate semnificativă de aplicații noi este construită folosind stilul arhitectural Microservices. Când tranzacțiile atomice acoperă mai multe servicii, ele sunt văzute ca un lanț de tranzacții locale atomice simple la fiecare nivel de serviciu. Când o tranzacție eșuează în acest lanț ca urmare a unei circumstanțe specifice, în esență declanșează o operațiune de anulare. De asemenea, un apel sau o tranzacție de compensare poate eșua. Consecvența și integrarea datelor sunt două dintre cele mai comune abordări ale managementului datelor, care sunt Kafka și CDC.

CDC este potrivit pentru arhitectura distribuită mare, deoarece nu este prea orientat spre performanță. Inflexibilitatea CDC atunci când vine vorba de modificări de schema este unul dintre cele mai semnificative dezavantaje. Acest lucru limitează foarte mult evoluția schemei DB de serviciu.