Теорема CAP: что это такое и что это значит для вас

В вычислениях теорема CAP, также известная как теорема Брюера, утверждает, что распределенное хранилище данных не может одновременно обеспечивать более двух из трех следующих гарантий: Непротиворечивость: каждое чтение получает самую последнюю запись или ошибку Доступность: Каждый запрос получает ответ (без ошибок) без гарантии того, что он содержит самую последнюю запись. Устойчивость к разделам: система продолжает работать, несмотря на произвольное количество сообщений, отброшенных (или задержанных) сетью между узлами. Другими словами, Теорема CAP утверждает, что распределенное хранилище данных может обеспечить только две из следующих трех гарантий: согласованность, доступность или устойчивость к разбиению.

Согласно теореме CAP, разработчики систем знают о компромиссах при проектировании сетевых систем с общими данными. В этой книге рассматриваются основы баз данных NoSQL с точки зрения требований. Согласно теореме CAP, мы ограничены двумя третями из трех гарантий для базы данных: непротиворечивость, доступность и устойчивость к разделам. Раздел — это разрыв связи в распределенной системе между узлами. Если узел не может получать какие-либо сообщения от другого узла в системе, он будет разделен между двумя узлами. После восстановления раздела распределенные системы, гарантирующие устойчивость к разделам, могут корректно вернуться в свое предыдущее состояние. Разработчики должны учитывать теорему CAP при проектировании или выборе распределенной базы данных.

Теорема CAP определяет две системы в MongoDB как CP и AP. Теорема CAP представляет собой упрощенное представление о современных распределенных системах, таких как MongoDB и Cassandra. Обычные операции обеспечивают гибкую доступность и согласованность, а также возможность удовлетворения конкретных требований.

Теорема CAP (CP) — это математическая теорема, применение которой можно изучить с помощью MongoDB и других подобных приложений. Он часто используется в приложениях реального времени для работы в нескольких местах и ​​для обработки больших объемов данных. Теорема CAP утверждает, что MongoDB — это хранилище данных CP, которое управляет сетевыми разделами, поддерживая согласованность, а также ставя под угрозу доступность.

Что такое теорема Cap в Nosql?

Когда дело доходит до NoSQL, согласованность и высокая доступность не могут быть достигнуты одновременно. Брюэр сформулировал это в теореме CAP в первую очередь. Теорема CAP или теорема Эрика Брюэрса утверждает, что база данных может обеспечить только две из трех гарантий: непротиворечивость, доступность и непротиворечивость.

Теорема CAP состоит из трех компонентов, когда речь идет о распределенных хранилищах данных . Обычные операции приводят к тому, что все три функции выполняются вашим хранилищем данных. Однако, согласно теореме CAP, когда распределенная база данных сталкивается с сетевыми проблемами, вы можете обеспечить либо согласованность, либо доступность. В результате получается смешанная сумка. Тот факт, что тип базы данных, такой как NoSQL или неориентированная, может поддерживать высокую доступность или высокую согласованность, является важным фактором, который следует учитывать при выборе. Когда возвращаемые данные должны быть возвращены точным образом, очень важно использовать согласованные базы данных. Банковские приложения должны как можно скорее возвращать точное значение информации о пользователе.

Базу данных доступности можно использовать, если услуга важнее информации. Компании электронной коммерции могут продемонстрировать, насколько высокодоступной может быть база данных, используя ее. Пользователь может изменить ручку в базах данных, таких как Cosmos или Cassandra, чтобы указать, предпочитает ли он стабильность или доступность.

Другими словами, даже если происходит разделение, все данные, хранящиеся в смысле CAP, сохраняются. В CAP нет согласованности в системах резервного копирования данных, предназначенных только для одного раздела.
Это означает, что даже если некоторые узлы недоступны, система может поддерживать обслуживание своих клиентов. Несовместимо с CAP использование системы, допускающей допуск к разделам, но не сохраняющей данные.
В распределенной системе с репликацией данных нет гарантии, что все три желательных свойства — согласованность, доступность и устойчивость к разделам — будут поддерживаться одновременно. Хотя разделенные узлы не всегда доступны, узлы в CAP все еще могут читать и записывать. Система, в которой некоторые, но не все узлы, могут читать и записывать, недоступна в смысле CAP, независимо от того, остается ли она доступной для клиентов и соответствует ли она SLA.
Смысл CAP подразумевает, что даже если происходит разделение, все данные сохраняются на хосте.

Теорема Кэпа: это проблема?

В зависимости от того, как вы смотрите на это, это может быть трудным решением. Теорема CAP может быть удалена из веб-приложения, где доступность и масштабируемость более важны, чем согласованность, когда базовая система базы данных распределена.

Следует ли Nosql теореме Cap?

На этот вопрос нет однозначного ответа, поскольку он зависит от того, как вы интерпретируете теорему CAP. Некоторые люди утверждают, что базы данных nosql не следуют теореме CAP, потому что они не гарантируют согласованности, в то время как другие утверждают, что базы данных nosql следуют теореме CAP, потому что они не гарантируют доступность.

Что такое пример теоремы Cap?

Теорема CAP — это теория информатики, утверждающая, что распределенная компьютерная система не может одновременно обеспечивать более двух из трех следующих гарантий:
1. Согласованность: каждое чтение получает самую последнюю запись или ошибку.
2. Доступность: каждый запрос получает ответ (без ошибок) — без гарантии, что он содержит самую последнюю запись.
3. Устойчивость к разделению: система продолжает работать, несмотря на произвольное количество сообщений, отброшенных (или задержанных) сетью между узлами.
Другими словами, теорема CAP утверждает, что распределенная система не может быть одновременно согласованной и доступной в случае разделения сети.

При разработке облачного приложения все облачные приложения представляют собой распределенные системы, поэтому изучение теоремы CAP необходимо. Согласованность CAP означает, что все клиенты, независимо от того, к каким узлам они подключены, получают одни и те же данные. Толерантность к разделам в кластере означает, что даже в случае сбоя связи с каким-либо узлом работа кластера не будет нарушена. База данных NoSQL не считается базой данных CA в соответствии с теоремой CAP. Базы данных CA обеспечивают согласованность и доступность, но они не могут гарантировать отказоустойчивость , если любые два узла в системе имеют отдельные карты разделов. Базы данных AP включают CouchDB, Cassandra и ScyllaDB. Согласно теореме CAP, распределенная база данных CA теоретически возможна, но в настоящее время она недоступна.

База данных NoSQL считается системой AP, поскольку она имеет доступность и устойчивость к разделам за счет согласованности. Распределенная база данных, такая как PACELC, добавляет задержку и согласованность распределенным системам в дополнение к задержке и согласованности. Учитывая производительность, возможно ли выполнить это обещание без ущерба для других важных областей? ScyllaDB — это высокодоступная, устойчивая к разделам система с малой задержкой, которую можно настроить различными способами. Традиционная теорема CAP не обеспечивает задержки или производительности. Как облачные приложения, они требуют предсказуемой низкой задержки и высокой доступности. CylonDB значительно превосходит распределенные базы данных NewSQL, такие как CockroachDB.

Несогласованность данных — единственная причина проблем с доступностью услуг, которые пытается решить теорема CAP. Кроме того, другие факторы, такие как отказ оборудования или человеческий фактор, могут привести к недоступности данных. Теорема CAP, которая является известной теоремой проектирования баз данных , утверждает, что любое хранилище данных не может быть разделено со всеми тремя свойствами стабильности, доступности и устойчивости к разделам. Компания может добиться как согласованности, так и доступности, но это не всегда возможно. Д-р Мохаммад Хашим и д-р Амнон Шашуа предложили теорему в статье под названием «Достижение согласованности, доступности и устойчивости к разделам в хранилищах данных». Теорема рассматривает несогласованность данных как единственную причину проблем с доступностью путем поиска компромисса между этими тремя свойствами. Хорошо известно, что теорема не рассматривает все причины недоступности или их решения. В результате очень важно понять все причины недоступности, а также определить и разработать решения этих проблем. В результате хранилище данных может быть использовано для помощи в этом начинании. Вы можете использовать хранилище данных, чтобы лучше понять и устранить любые несоответствия между вашими данными и ими.

Теорема о кепке

Если ваше приложение должно быть согласованным, оно должно быть доступным. Если вашему приложению требуется частая доступность, оно должно быть готово принять ограничение на количество разделов. Наконец, если вашему приложению требуется устойчивость к разделам, согласованностью нужно пожертвовать.
Если сетевой раздел приводит к потере данных, хранящихся на одном узле, теорема CAP утверждает, что максимальный объем данных, который может храниться на одном узле, ограничен.

Теорема Cap Пример Nosql

Один основной узел обрабатывает операции записи MongoDB. В случае отсутствия основного узла система должна заменить его, и при этом система не позволяет клиентам писать на него до тех пор, пока основной узел не станет доступным.

Плюсы и минусы гибридных баз данных Nosql

Базы данных SPO имеют то преимущество, что обеспечивают согласованность, а не доступность. Гибридная база данных NoSQL , с другой стороны, относится ко второй категории баз данных NoSQL, которые не вписываются ни в одну из этих категорий. Базы данных CP и SPO объединены в эти базы данных, которые содержат данные как CP, так и SPO. Лучшее из обоих миров сделало гибридные базы данных NoSQL все более популярным вариантом. Они снижают риск несогласованности данных и потери данных благодаря простоте обслуживания и доступности.

Теорема о кепке в блокчейне

Теорема CAP, также известная как теорема Брюера, утверждает, что распределенная система не может одновременно обеспечивать более двух из следующих трех гарантий:
– Согласованность (все узлы видят одни и те же данные одновременно)
– Доступность (на каждый запрос приходит ответ)
– Устойчивость к разделам (система продолжает работать, даже если некоторые узлы выходят из строя)
В системе блокчейн узлы распределены, и данные реплицируются на всех узлах. Таким образом, теорема CAP применима к системам блокчейна.

Согласно теореме CAP, распределенные хранилища данных (такие как сеть блокчейнов) не могут предоставить более двух гарантий: непротиворечивость и доступность. Даже если сеть не может гарантировать, что она актуальна из-за сетевого раздела (вышедших из строя узлов), на каждый запрос будет дан ответ. Когда вы отправляете биткойны, неизвестно, будет ли транзакция принята. Блок будет сформирован в течение пяти минут после ввода транзакции. Если вы будете ждать слишком долго, ваша транзакция будет переведена в другой блок, а окружающие ее блоки начнут накапливаться. Никогда не было транзакции, которая была бы раскручена более чем через пять часов после ее завершения.

Может быть время простоя сети, но нет признаков того, что это вызывает несогласованность или доступность. В соответствии с теоремой CAP, теоретической компьютерной теорией, это может быть достигнуто. Поскольку это позволяет сосуществовать двум наиболее важным функциям распределенной базы данных, согласованность и доступность — единственные две функции, которые могут сосуществовать. Основываясь на конкретном сценарии использования нашей системы, мы можем обменять две доступные функции.
Например, если нам нужна система для реагирования на пожар, мы могли бы предпочесть доступность согласованности. Именно благодаря этому мы знаем, что система должна быть доступна в случае пожара, даже если некоторая информация все еще отсутствует. Мы бы предпочли иметь непротиворечивую систему, а не доступную. Мы знаем это, потому что знаем, что пользователям требуется доступ к одним и тем же данным независимо от сбоя сети.
Теорема CAP требует глубокого понимания систем общих данных, подключенных к сети, для их проектирования. В этом случае мы можем использовать его, чтобы найти компромисс между тремя функциями и адаптировать систему к конкретным потребностям пользователей.

Теорема Кэпа: почему она актуальна и сегодня

Теорема CAP, несмотря на ее усовершенствование и переосмысление алгоритмов, десятилетиями оставалась актуальной концепцией. Теорема описывает распределенную систему как имеющую два из трех свойств — согласованность, доступность и разделение — и является фундаментальным принципом проектирования системы. Когда разделение существует, теорема CAP выражает компромисс между доступностью и согласованностью. Теорема — полезный инструмент для понимания компромиссов между этими свойствами и помощи в оптимизации системы.

Теорема Cap в больших данных

В отношении больших данных теорема CAP утверждает, что распределенная система не может одновременно обеспечивать более двух из следующих трех гарантий:
1. Согласованность: все узлы в системе видят одни и те же данные одновременно.
2. Доступность: каждый узел в системе может быть доступен и запросить данные.
3. Устойчивость к разделению: система может продолжать работать, даже если некоторые узлы недоступны.
Теорема CAP часто приводится в качестве причины, по которой системы больших данных не могут быть по-настоящему согласованными и вместо этого должны быть спроектированы таким образом, чтобы в конечном итоге они были согласованными.

Теорема Брюера, также известная как теорема Кэпа, представляет собой математическую концепцию, описывающую непротиворечивость, доступность и устойчивость к разбиению. Обмен между фреймворком и обменом начинается в стабильном состоянии, в котором фреймворк непротиворечив. Чтобы платформа была доступна 100 % времени, она должна оставаться в рабочем состоянии. Концепция распределенных баз данных влечет за собой взаимодействие нескольких ПК или узлов для предоставления клиентам уникальной операционной единицы базы данных. В случае восстановления данных клиент подключается к узлу, ближайшему к тому, с которого ему нужно получить информацию. Использование горизонтального масштабирования снижает стоимость и скорость репликации информации. База данных NoSQL (нереляционные) базы данных можно использовать для распределенных сетевых приложений.

В быстрорастущей сети они могут быть распределены горизонтально и легко доступны с помощью простой иерархии. Базу данных NoSQL можно описать как базу данных AP или CP. Устойчивость к разделам и доступность — две характеристики CAP, которые высоко ценятся в этой отрасли. Используя распределенные фреймворки, мы можем достичь значительной вычислительной мощности и доступности, которые были бы невозможны в прошлом. Когда распределенные платформы используются на серверах, которые работают в течение длительного периода времени, они обеспечивают более высокую производительность, инертность и близкое к 100% время безотказной работы. Цель горизонтального масштабирования — узнать о распределенных платформах и проблемах, которые они представляют, а также найти компромиссы в CAP.

Почему важна теорема Cap

В системах баз данных теорема CAP утверждает, что распределенная система не может одновременно обеспечить более двух из следующих трех гарантий: Непротиворечивость: каждое чтение получает самую последнюю запись или ошибку Доступность: каждый запрос получает (не ошибка) ответ — без гарантии, что он содержит самую последнюю запись Допуск к разделению: система продолжает работать, несмотря на произвольное количество сообщений, отброшенных (или задержанных) сетью между узлами Теорема CAP была первоначально предложена компьютерным ученым Эриком Брюэром в 2000. Это также известно как компромисс CAP. Теорема CAP важна, поскольку помогает разработчикам и архитекторам понять ограничения распределенных систем. Распределенная система не может обеспечить все три гарантии CAP одновременно. Разработчики и архитекторы должны выбрать, какие две гарантии более важны для их приложения, и соответствующим образом спроектировать систему.

Согласно теореме CAP, распределенные хранилища данных не могут одновременно обеспечивать следующие желательные функции: непротиворечивость, доступность и устойчивость к разбиению. Независимо от того, недоступны ли некоторые узлы в системе, любой клиент, подключенный к базе данных, всегда будет получать действительный запрос от системы баз данных. В системе распределенной базы данных данные часто распределяются между несколькими узлами. В этом процессе происходит сдвиг, также известный как горизонтальное разделение. Очень важно поддерживать горизонтальный масштаб в системах баз данных NoSQL. Базы данных NoSQL, как правило, чрезвычайно легко адаптируются, имеют большое количество клиентов и строгие требования к уровню обслуживания. Статус каждого репликанта в системе может поддерживаться узлом центральной базы данных .

Когда узел запрашивает или обновляет данные, он уведомляет центральный узел перед передачей запрошенных данных. Эта модель, применяемая к высокодоступной и устойчивой к разделам системе баз данных , может помочь повысить общую согласованность. Если этот ответ не содержит устаревших данных или вообще не содержит данных, он продолжает нарушать атомарную согласованность. Когда узлы доступны в частично синхронной модели, можно создать в конечном счете согласованную или согласованную с задержкой t систему. Как часть такой системы, данные в конечном итоге реплицируются на такое количество узлов, что, как только все биты данных будут доставлены на каждый узел, система достигнет согласованности.

Каждый запрос на запись доступен на каждом узле. A и B могут быть разделены любыми двумя узлами A и B при наличии независимого набора узлов C, которые могут обрабатывать большинство отказов A или B, и каждый узел в C может допускать только один отказ A или B. Теорему можно обобщить. к произвольным структурам данных и произвольным гарантиям непротиворечивости Крайне важно поддерживать непротиворечивый набор данных в распределенной системе, чтобы гарантировать, что он всегда актуален. Поскольку распределенная система представляет собой набор узлов, невозможно гарантировать, что все узлы имеют самую последнюю запись данных. Другой важной характеристикой доступности данных является то, что они всегда легко доступны для чтения. Крайне важно поддерживать допуск разделов в актуальном состоянии, чтобы гарантировать, что система сможет справиться с любым количеством сбоев. Согласно теореме CAP, любое хранилище данных может гарантировать только две вещи: данные всегда остаются постоянными или возникает ошибка при изменении данных. Точно так же оператор доступности указывает, что все запросы на запись доступны на всех узлах. Если один узел выйдет из строя, данные будут доступны другим узлам. Кроме того, устойчивость к разделам гласит, что даже если два узла выходят из строя одновременно, вся система все равно сможет выдержать сбой в одно и то же время. Теорема CAP — это теоретическая теорема информатики, которая помогает понять, как работают распределенные системы. Данные часто распространяются, поэтому очень важно реализовать это в практических приложениях, таких как веб-приложения. Теорема CAP, помимо гарантии того, что данные всегда корректно обновляются, а сбои обрабатываются с изяществом, также может помочь в восстановлении данных.

Теорема о кепке Sql

Теорема CAP — это теория компьютерных наук, утверждающая, что распределенная система не может одновременно обеспечивать более двух из следующих трех гарантий:
Согласованность: все пользователи видят одни и те же данные одновременно.
Доступность: все пользователи всегда могут читать и записывать данные.
Устойчивость к разделению: система может продолжать работу, даже если некоторые сетевые узлы недоступны.

Согласно теореме CAP, если система не может быть непротиворечивой и доступной как при наличии разделов, так и по умолчанию, такой вещи, как распределенная система, не существует. Согласованность выбрана CockroachDB в определении системы CP в теореме CAP. Поскольку сеть состоит из множества разделов, некоторые CAP-совместимые системы могут быть недоступны время от времени, но их все же можно найти повсюду. Теорема CAP описывает узкий компромисс между согласованностью и доступностью. Теорема CAP не учитывает такие факторы, как последствия изменения климата, которые можно обвинить в отключениях электроэнергии. По сравнению с доступными CAP, покупки CAP очень малоэффективны. В результате из-за потери согласованности требуется значительный объем кода.

Если вы решите использовать CockroachDB, вы можете воспользоваться преимуществами его более высокой доступности и более низкого режима надежности в зависимости от ваших потребностей. Если у вас есть только минимально устаревшие чтения из ближайшей реплики без блокировки конфликтующих транзакций, вам следует рассмотреть возможность увеличения доступности вашей реплики. Несмотря на то, что задержки могут быть больше, для большинства приложений, которым требуются согласованные базы данных, совместимые с CAP, такие как CockroachDB, часто лучше использовать базу данных, совместимую с CAP.

Доказательство теоремы о кепке

Единого окончательного доказательства теоремы о Шапке не существует. Однако есть несколько ключевых идей, которые помогают объяснить, почему эта теорема верна.
Во-первых, важно понимать, что Теорема Кэпа на самом деле касается компромиссов. В любой распределенной системе всегда будет компромисс между согласованностью, доступностью и устойчивостью к разделам.
Во-вторых, теорема на самом деле является утверждением о том, что возможно в распределенной системе. Это не утверждение о том, что желательно или оптимально.
В-третьих, доказательство теоремы Кэпа опирается на некоторые очень фундаментальные идеи компьютерных наук, включая концепцию распределенной системы и концепцию алгоритма консенсуса.

В распределенной системе теорема CAP является фундаментальной теоремой. Фактически любая распределенная система может иметь две или более из следующих трех характеристик. Мы рассмотрим базовую распределенную систему и покажем, как заставить ее работать, объяснив, что делает ее подходящей для согласованности, доступности и устойчивости к разделам. В доступной системе, когда наш клиент отправляет запрос на сервер, на котором не произошел сбой, сервер ответит клиенту как можно скорее. Если мы хотим быть толерантными к разделам, мы должны иметь возможность корректно работать с произвольными сетевыми разделами. Согласно нашему исследованию, система не может иметь все три одновременно.

Теорема о кепке

Согласно теоретической информатике, невозможно использовать распределенное хранилище данных для одновременного обеспечения следующих трех желательных функций: непротиворечивость, доступность и устойчивость к разделам. Непротиворечивость, доступность и устойчивость к разделам включены в CAP.
Поскольку теорема CAP утверждает, что ни одна система не может обеспечить все три свойства одновременно, это верно. Если мы хотим обеспечить согласованность, доступность и устойчивость к разделам, мы должны пойти на компромисс по одной из трех спецификаций.

Базы данных Nosql

Базы данных Nosql — это системы баз данных, которые не используют традиционную реляционную модель. Вместо этого они используют множество различных моделей, которые лучше подходят для современных нужд хранения и поиска данных. Базы данных Nosql часто более масштабируемы и проще в использовании, чем реляционные базы данных, что делает их популярным выбором для многих веб-приложений.

Базы данных документов хранят данные в документе, а не в реляционной базе данных. Чтобы удовлетворить требования современного бизнеса, они созданы с учетом адаптивности, масштабируемости и способности быстро реагировать на потребности управления данными. Документные базы данных NoSQL подразделяются на четыре типа: чистые базы данных документов, хранилища ключей и значений, базы данных с широкими столбцами и базы данных графов. Организации Global 2000 все чаще используют базы данных NoSQL для поддержки критически важных приложений. Это связано с пятью тенденциями, с которыми настолько сложно справиться, что реляционные базы данных уже не могут с ними справиться. Из-за своей фиксированной модели данных реляционные базы данных являются серьезным препятствием для гибкой разработки. Он определяется как модель приложения NoSQL.

Данные могут быть смоделированы в узловой форме любым способом, не будучи статичными. В контексте документно-ориентированной базы данных JSON де-факто является форматом для хранения данных. В результате фреймворки ORM больше не выполняют накладные расходы, связанные с разработкой приложений. N1QL (произносится как «никель») — это мощный язык запросов, включенный в Couchbase Server 4.0, который позволяет преобразовывать SQL в JSON. Он не только поддерживает стандартные операторы SELECT/FROM/WHERE, но также поддерживает агрегацию (GROUP BY), сортировку (SORT BY), объединение (LEFT OUTER/INNER) и другие функции. Базы данных NoSQL просты в использовании, поскольку они спроектированы с масштабируемой архитектурой и не имеют единой точки отказа. Для предприятий становится все более важным иметь возможность выполнять требования клиентов в Интернете, поскольку все больше и больше задач выполняется на мобильных устройствах и веб-страницах.

Базы данных NoSQL легко устанавливать, настраивать и масштабировать, что делает их идеальным инструментом для управления данными. Они предназначены для работы в качестве системы чтения, записи и хранения. Кроме того, можно управлять и контролировать кластеры разного размера и на разных этапах работы. Нет необходимости устанавливать отдельное программное обеспечение для репликации между базами данных, поскольку базы данных NoSQL распределены. Кроме того, это позволяет приложениям выполнять собственное время простоя по требованию с помощью аппаратных маршрутизаторов — приложениям не требуется ждать, пока база данных обнаружит проблему и выполнит собственное время простоя. Базы данных NoSQL все чаще используются в современных веб-приложениях, мобильных приложениях и приложениях Интернета вещей (IoT).

Различные типы баз данных Nosql

Растущая популярность баз данных NoSQL связана со способностью баз данных NoSQL хранить данные другим способом, что обеспечивает более быстрый и эффективный метод доступа. На этих платформах можно запускать различные приложения, в том числе веб-приложения, большие данные и Интернет вещей (IoT). Базы данных NoSQL на основе документов, такие как Cassandra, идеально подходят для больших объемов данных, к которым непросто получить доступ. С их помощью легко изменять данные, что может быть полезно для обновления данных в режиме реального времени.
Redis — это база данных «ключ-значение», которую можно использовать для хранения небольших объемов данных, требующих быстрого доступа. С их помощью можно быстро получить данные, просто взглянув на ключ.
Используя базы данных с широкими столбцами, такие как Neo4j, вы можете легко индексировать и искать большие объемы данных. Благодаря этим функциям столбцы можно быстро добавлять в базу данных.
Базы данных графов, такие как Neo4j, идеально подходят для организации данных, доступ к которым в противном случае был бы затруднен в плоской форме. С помощью этого API вы можете запрашивать данные простым и эффективным способом.

Реляционная ДБ Кислота

Реляционная база данных — это цифровая база данных, основанная на реляционной модели данных, предложенной Эдгаром Ф. Коддом в 1970 году. Программная система, используемая для обслуживания реляционных баз данных, — это система управления реляционными базами данных (RDBMS). Во многих системах реляционных баз данных есть возможность использовать кислотную модель транзакций (атомарность, непротиворечивость, изоляция, надежность).

Это набор характеристик, который гарантирует надежную обработку транзакций базы данных за счет установления ACID (атомарность, непротиворечивость, изоляция, устойчивость). ACID-функция базы данных предназначена для восстановления после ошибки, которая может возникнуть во время обработки транзакции. Несмотря на любые ошибки, данные базы данных по-прежнему точны и непротиворечивы. Данные не будут изменены, если транзакция завершится неудачно. Транзакция может завершиться неудачно из-за неправильного ввода или, в некоторых случаях, из-за нарушения согласованности. Возможно, это связано с тайм-аутом или взаимоблокировкой в ​​системе управления базой данных. Сбой носителя, с другой стороны, относится к сбою устройства хранения (например, жесткого диска) для чтения и записи данных.

Соответствует ли кислоте Rdbms?

Транзакционные данные должны быть совместимы с ACID, что поддерживается многими популярными СУБД, такими как Oracle, SQL Server, PostgreSQL и MySQL.

Какой Db соответствует кислотным свойствам?

MySQL, PostgreSQL, Oracle и Microsoft SQL гарантируют свойства ACID для транзакций.

Есть ли у Rdbms кислотные свойства?

В отличие от распределенных данных, RDBM имеют свойства ACID, которые трудно поддерживать. RDBM также обеспечивают согласованность и доступность по сравнению с масштабируемостью в соответствии с теоремой CAP (Gilbert and Lynch, 2002), в которой говорится, что ACID требуется для каждой обрабатываемой транзакции, например, для параллельных транзакций.