Что такое причинно-следственная связь в Nosql

В последние годы базы данных NoSQL становятся все более популярными, поскольку организации ищут альтернативы традиционным реляционным базам данных. Одним из ключевых преимуществ баз данных NoSQL является то, что они могут обеспечить высокую степень гибкости с точки зрения хранения данных и доступа к ним. Однако за эту гибкость приходится платить, и одним из компромиссов является то, что причинно-следственная связь часто не гарантируется. Причинно-следственная согласованность — это модель строгой согласованности, которая часто используется в распределенных системах. В причинно-непротиворечивой системе все записи, которые причинно связаны, должны просматриваться всеми клиентами в одном и том же порядке. Это означает, что если два клиента выполняют операции записи, которые причинно связаны, то эти записи должны быть видны всем остальным клиентам в том же порядке. Платой за эту гибкость является то, что причинно-следственная согласованность в базах данных NoSQL часто не гарантируется. Это означает, что если два клиента выполняют операции записи, которые причинно связаны, нет гарантии, что эти операции записи будут видны всем другим клиентам в том же порядке. Это может привести к несогласованности данных, хранящихся в базе данных. Существует ряд факторов, которые могут способствовать возникновению причинно-следственных несоответствий в базе данных NoSQL. Одним из них является использование согласованности в конечном итоге, которая представляет собой модель согласованности, часто используемую в базах данных NoSQL. В окончательно согласованной системе записи могут быть не сразу видны всем клиентам, но в конечном итоге они будут распространены на все реплики. Это означает, что существует временное окно, в течение которого запись может быть замечена разными клиентами не по порядку. Другим фактором, который может способствовать возникновению причинно-следственных несоответствий, является использование разрешения конфликтов, когда побеждает последний автор. В системе с приоритетом последней записи, когда два клиента выполняют операции записи, конфликтующие друг с другом, запись от клиента, выполнившего операцию последним, будет иметь приоритет. Это может привести к несоответствиям, если порядок выполнения операций записи не одинаков для всех клиентов. Разрешение конфликтов по принципу «последний пишущий выигрывает» часто используется в системах, которые в конечном счете непротиворечивы, поскольку это может помочь гарантировать, что самая последняя запись будет видна всем клиентам. Однако это также может привести к несоответствиям, если порядок, в котором выполняется запись, не одинаков для всех клиентов. В общем, компромисс гибкости баз данных NoSQL заключается в том, что они не гарантируют причинно-следственной согласованности. Это означает, что существует риск несоответствия в данных, которые хранятся

В этой статье я покажу, как можно в режиме реального времени нарушить гарантии согласованности причинно-следственных связей MongoDB. Большинство также используется, чтобы исправить это, с первой попыткой использовать большинство операций чтения и записи. После этого мы рассмотрим логические интервалы тактов и хаотические сеансы в Mongo. В этом случае я буду использовать драйвер Mongo C# для кодирования, но это полностью зависит от меня. Большинство членов набора реплик подтвердили данные, которые были возвращены из запроса при чтении большинства. Мысль об использовании записи большинства, за которой следует чтение большинства, может показаться привлекательным решением нашей проблемы «Напиши свою запись». Когда большинство записей понято, каждый вторичный сервер хранит в памяти моментальный снимок самой последней записи большинства.

Каждому объекту назначается временная метка, состоящая из нескольких частей, в модели каузальной согласованности , которая реализуется с его использованием. Эти метки времени хранятся в векторе, который содержит номер версии объекта в каждой реплике.

Есть определение. Непротиворечивость гарантирует, что все процессы соблюдают коммутативные операции в одном и том же порядке, фиксируя любые потенциальные причинно-следственные связи между операциями. Другими словами, все процессы в системе имеют общее понимание того, как выполнять причинно-следственные операции.

Ниже приведены шаги к последовательной согласованности: a) постоянный порядок последовательной записи; б) последовательный порядок последовательной записи; и c) последовательный порядок последовательной записи. При написании в причинно-следственной последовательности необходимо сохранять причинно-связанные прочтения в одном и том же порядке.

Что такое согласованность в Nosql?

В результате базы данных NoSQL требуют значительной согласованности для поддержания высокой доступности. Они не достигают сильной консистенции; скорее, они ведут к долгосрочной согласованности. Иногда может произойти сбой при возврате результата самой последней записи, поскольку хранилища данных, гарантирующие базовую функциональность, могут быть не в состоянии это сделать.

Реализация хранилища данных документов будет гораздо сложнее изменить, чем реализация реляционной модели. Кроме того, сложность рефакторинга данных в хранилище на лету значительно выше, чем у простых ETL-преобразований РСУБД. Разработчики и архитекторы, которые не знают или не понимают или боятся потерять работу в случае ошибки, упустят эту возможность. Они будут разбивать атомарные транзакции на логические части вместо того, чтобы помнить, что репликация и задержка — это процессы, и, что еще хуже, вовлекать в процесс сторонние системы. В конечном итоге он будет передан на аутсорсинг, и кто-то другой продолжит управлять отделом.

Несоответствия в базах данных вызваны множеством факторов, включая неправильные или неполные данные, отсутствующие ограничения, недопустимые триггеры или неправильно настроенные каскады. Из-за всех этих проблем в базе данных могут храниться неверные данные. В результате это может иметь серьезные последствия для точности и эффективности аналитики и принятия решений. Полная и непротиворечивая схема базы данных — самый важный шаг к обеспечению точности и непротиворечивости данных. Кроме того, четко определенная схема гарантирует, что данные будут правильно введены в базу данных и что правила, регулирующие данные, будут правильно интерпретированы. Это позволяет аналитике точно отражать данные в базе данных, предотвращая несоответствия.

Базы данных Nosql плохо подходят для банковских и банкоматных транзакций

Надежность базы данных с nosql не такая гладкая, как с SQL, потому что большинство из них используют более позднюю модель согласованности. В результате они не очень подходят для таких транзакций, как банковские операции и снятие наличных в банкоматах, поскольку данные иногда могут не совпадать.

Что такое параллельная и причинно-связанная согласованность?

Параллельная и причинно-связанная согласованность — это тип согласованности, который существует, когда два или более события происходят одновременно и связаны друг с другом. Этот тип согласованности важен во многих областях, таких как физика и инженерия, где необходимо гарантировать, что события происходят согласованным образом.

Распределенная система состоит из множества вычислительных узлов, где данные совместно используются и реплицируются. Согласованность — это свойство распределенной системы, которое гарантирует, что узлы и реплики одновременно имеют одинаковое представление данных. Это экспериментальный метод поддержания порядка в операциях, которые причинно связаны, с использованием слабой формы согласованности. Основное различие между каузальной согласованностью и последовательной последовательностью заключается в том, что причинная согласованность не требует общего порядка величин. Интуитивное чувство согласованности подразумевает, что операции чтения актуальны только тогда, когда записи причинно зависимы. Ниже приведен пример распределенной системы, состоящей из четырех процессов: P1, P2, P3 и P4.

Это свойство можно рассчитать, взяв количество процессов, которые согласуются с порядком операций, выполняющих задачу установления причинности. Любой процесс, который удовлетворяет следующим требованиям, называется непротиворечивым: для любых двух процессов P и Q, если P вызывает Q, а Q вызывает R, то P вызывает R в любом другом процессе. Это мера количества процессов, которые согласуются в порядке, в котором выполняются все причинно связанные операции. Один процесс является непротиворечивым, если он отвечает следующим требованиям: P вызывает Q и Q вызывает R, затем P вызывает R. Требование согласованности является одним из требований. Последовательные процессы с большей вероятностью приведут к правильным выводам при последовательном использовании. Согласованность процесса может быть измерена различными способами. Один из способов взглянуть на это — рассмотреть, сколько процессов согласовано в порядке, в котором происходят каузально-связанные операции. В результате получается индекс согласованности . Индекс согласованности — это показатель того, насколько последовательно поддерживается процесс. Чтобы быть непротиворечивым, процесс должен удовлетворять следующим требованиям: для любых двух процессов P вызывает Q, а Q вызывает R, поэтому P вызывает R, а также Q и Q. Индекс согласованности процесса является мерой его стабильности. Если процесс удовлетворяет этим требованиям, говорят, что он соответствует следующему: если P вызывает Q, а Q вызывает R, то P вызывает R для любых двух процессов P и Q. Если процесс не удовлетворяет требованию согласованности, он считается непоследовательный. Непоследовательный процесс с большей вероятностью приведет к неправильному заключению. Индекс согласованности можно использовать для оценки того, насколько непротиворечивым является процесс. Это метод измерения согласованности процесса и выявления процессов, которые дают более точные причинно-следственные выводы.

Причинная согласованность против конечной согласованности

В распределенных системах существует два основных типа непротиворечивости: причинная непротиворечивость и непротиворечивость в конечном счете. Причинно-следственная согласованность гарантирует, что если два события связаны, то они будут восприниматься всеми процессами в одном и том же порядке. Согласованность в конечном счете гарантирует, что по прошествии достаточного времени все процессы увидят одно и то же конечное состояние системы, даже если они не увидят одни и те же промежуточные состояния.

Причинно-следственная связь в распределенной системе

Критерий непротиворечивости можно использовать для определения причинно-следственной связи [1] в распределенных базах данных. Если операция причинно связана, каждый узел распределенной системы отображает одни и те же данные в том же порядке, в котором они считываются и записываются.

Другие модели непротиворечивости, такие как эвентуальная и каузальная, также хорошо известны. В распределенных системах они встречаются чаще, чем в традиционных базах данных. Непротиворечивая модель — это причудливый способ сказать, что система и ее пользователи имеют непротиворечивое соглашение. Когда происходит взаимодействие, эти функции описывают поведение системы. Если наша система претендует на сериализуемость, она должна отображаться как единое глобальное местоположение, при этом все операции отображаются для всех процессов в их глобальном порядке, независимо от местоположения. Допустимо чередование операций по усмотрению системы. Хотя реальный порядок процесса не гарантируется (согласно определению), он обеспечивается при сохранении порядка операций.

Возможно, некоторые операции даже будут выглядеть так, как будто они произошли много лет назад. Тот факт, что операции (запись/запись) причинно связаны, означает, что порядок их распределения должен быть одинаковым для всех процессов. Порядок не гарантируется, поскольку оба процесса записывают в x разные значения, как показано на изображении ниже. Когда мы прекратим писать новые записи, система в конечном итоге придет к более согласованному состоянию. Гарантия возможной согласованности гласит, что в системе не будет производиться никаких обновлений (записей), и все клиенты смогут точно видеть, как она работает. Если вы пишете монотонные символы на счет в 100 долларов, с вас будет взиматься плата в размере 165 долларов. Когда клиент обновляет элемент в чтении ваших записей (RYW), значение этого элемента возвращается после завершения обновления. PRAM — это тип конвейерной памяти, который позволяет процессам одинаково просматривать все операции одного процесса.

Конечная согласованность MongoDB

Это означает, что данные, которые вы читаете, могут быть несогласованными в данный момент, но в конечном итоге они будут. Это достигается с помощью любого из readPreferences, который может читать из вторичного.

В MongoDB первичные данные всегда реплицируются асинхронно, тогда как вторичные данные реплицируются одновременно. MongoDB по умолчанию имеет значение w1: (успешная запись в первичный) и j:false для ведения журнала. Из-за асинхронной репликации , когда раздел разделяется на стороне меньшинства или теряет свой основной, обычно происходит потеря согласованности. Во время раздела мы можем настроить значения w и j для достижения различных уровней задержки и согласованных гарантий по всем направлениям. Когда раздела нет, скорость записи снижается, а когда есть, то запись не ждет репликации. Если вы используете комбинацию w и j, чтение/не чтение из вторичных файлов может оказать существенное влияние на уровни согласованности. MongoDB имеет четыре разных уровня согласованности.

Лучшее время для записи — когда нет разделов и все узлы активны; MongoDB согласован и имеет низкую задержку. Когда действующий основной был потерян, а раздел был заполнен, это наиболее распространенный тип записи, который завершается сбоем (ошибка writeTimeout). У нас есть доступность Best Effort в MongoDB, потому что, независимо от того, как мы разделяем кластер, мы всегда будем терять его часть — по крайней мере, процент. В CAP и CP/EC теоремы PACELC для классификации MongoDB как CP можно использовать w:majority, j:true и READ from primary only.

Как MongoDB поддерживает согласованность?

Несколько клиентов могут читать и записывать одни и те же данные MongoDB одновременно. MongoDB использует блокировку и управление параллелизмом, чтобы клиенты не могли изменять одни и те же данные одновременно. Когда мы пишем в один документ, мы либо пишем его полностью, либо не пишем вообще, и клиент всегда видит стабильные результаты.

Что такое конечная согласованность в Nosql?

Концепция возможной согласованности в моделировании данных заключается в обеспечении того, чтобы изменения, внесенные в базы данных NoSQL, распределенные по нескольким узлам, отражались во всех них. В результате один и тот же запрос к базе данных со временем будет возвращать одни и те же результаты.