เหตุใดความสอดคล้องในท้ายที่สุดจึงจำเป็นสำหรับที่เก็บข้อมูล

ความสอดคล้องในท้ายที่สุดเป็นคุณสมบัติของที่เก็บข้อมูล ซึ่งข้อมูลที่เขียนไปยังที่จัดเก็บอาจไม่พร้อมสำหรับการอ่านในทันที ร้านค้าอาจทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการอ่านในที่สุด แต่ไม่รับประกันว่าจะทำเช่นนั้น ระบบจัดเก็บข้อมูลที่แสดงความสอดคล้องในท้ายที่สุดอาจทำได้ด้วยเหตุผลหลายประการ รวมถึงความจำเป็นในการปรับปรุงประสิทธิภาพหรือเพื่อให้แน่ใจว่ามีความพร้อมใช้งานเมื่อเผชิญกับพาร์ติชันเครือข่าย

การดึงการใช้งานที่เก็บข้อมูลเอกสารออกมาใช้งานนั้นยากกว่าการดึงโมเดลเชิงสัมพันธ์ออกมา นอกจากนี้ ข้อมูลที่จัดเก็บบนเครื่องบินยังแปลงได้ยากกว่าข้อมูล RDBMS มาก โอกาสนี้ขาดหายไปจากนักพัฒนาและสถาปนิกที่กลัวหรือไม่รู้ถึงผลที่ตามมาของความผิดพลาด พวกเขาจะแยกย่อยสิ่งที่ธุรกรรมระดับปรมาณูควรประกอบด้วยชิ้นส่วนเชิงตรรกะ โดยลืมไปว่าการจำลองแบบและเวลาแฝงคือสิ่งต่าง ๆ รวมถึงการลากระบบของบุคคลที่สามเข้ามาด้วย เมื่อถึงจุดหนึ่ง ระบบทั้งหมดจะถูกว่าจ้างจากภายนอกและบุคคลอื่นจะเข้ามารับช่วงต่อเมื่อแผนกถูกยุบในที่สุด

ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะสนับสนุนความ สอดคล้องแบบค่อยเป็นค่อยไป มากกว่าความสม่ำเสมอแบบคงที่ ไม่มีข้อกำหนดสำหรับความสอดคล้องของข้อมูลที่แข็งแกร่งเนื่องจากไม่รองรับธุรกรรมฐานข้อมูล เป็นไปได้เสมอที่จะบรรลุความสอดคล้องกันในท้ายที่สุดโดยทำให้แน่ใจว่าการอัปเดตทั้งหมดจะถูกส่งไปยังแบบจำลองทั้งหมดในเวลาเดียวกัน

ความจริงที่ว่าความสอดคล้องในท้ายที่สุดหมายถึงกระบวนการจำลองแบบระหว่างโหนดหลักและโหนดรอง และข้อเท็จจริงที่ว่าแอปพลิเคชันของคุณอาจไม่อัปเดตอยู่เสมอด้วยการอ่านข้อมูล ทำให้หลักอ่านเป็นแนวทาง

เมื่อฐานข้อมูล NoSQL ใช้ รูปแบบความสอดคล้อง ในท้ายที่สุด จะไม่ให้ความสอดคล้องของข้อมูลในระดับเดียวกับฐานข้อมูล SQL หากข้อมูลไม่สอดคล้องกัน จะทำให้ไม่เหมาะสมสำหรับการทำธุรกรรม เช่น ธุรกรรมธนาคารและ ATM ซึ่งต้องการความสมบูรณ์ทันที

ความสอดคล้องในท้ายที่สุดหมายถึงอะไรใน Nosql

ความสอดคล้องในท้ายที่สุดคือการรับประกันว่าหากไม่มีการอัปเดตข้อมูลใหม่ การเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดจะส่งคืนค่าที่อัปเดตล่าสุดในที่สุด สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับ ความสอดคล้องที่แข็งแกร่ง ซึ่งกำหนดให้ทุกการอ่านได้รับการเขียนที่ทันสมัยที่สุด

แนวคิดของพฤติกรรมที่สอดคล้องกันในที่สุดได้รับแรงผลักดันในช่วงปลายทศวรรษ 1970 Amazon เปิดตัว DynamoDB เมื่อทศวรรษที่แล้ว ซึ่งจุดประกายความนิยมของคำนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการพัฒนาเพื่อขับเคลื่อนสื่อสังคมออนไลน์และบริการสตรีมมิ่ง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียง สามารถจัดการได้อย่างง่ายดาย การใช้โมเดล Volt Active Data ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะถูกจำลองแบบในหลายฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มข้อมูลจะสอดคล้องกันทันทีและป้องกันการเขียนและอ่านที่ไม่สอดคล้องกัน ด้วยเหตุนี้ จึงสามารถตอบสนองความต้องการด้านเวลาแฝงของ 5G ได้อย่างมากด้วยการจัดการกระบวนการนี้อย่างรวดเร็ว

ความสม่ำเสมอสามารถเป็นคุณสมบัติที่มีค่าของระบบแบบกระจาย ช่วยให้มั่นใจได้ว่าค่าจะถูกจัดเก็บและเข้าถึงโดยหลายโหนดบนพื้นฐานที่สอดคล้องกัน โดยไม่คำนึงว่าโหนดเหล่านั้นจะได้รับการอัปเดตพร้อมกันหรือไม่ จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับระบบต่างๆ เช่น ระบบชื่อโดเมน เพื่อให้สามารถรักษามุมมองข้อมูลที่สอดคล้องกัน
ความสอดคล้องที่มาพร้อมกับความสำเร็จของโครงการอาจทำได้ยากในบางครั้ง อาจเป็นเรื่องยากที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่าโหนดทั้งหมดได้รับการอัพเดตเดียวกัน เนื่องจากมีวิธีการที่หลากหลาย คุณค่าของความสม่ำเสมอเป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้ และระบบที่ใช้อาจมีความน่าเชื่อถือมากกว่าในระยะยาว

ความสอดคล้องในที่สุดใน Cassandra คืออะไร?

Cassandra บรรลุคุณสมบัติทั้งหมดเหล่านี้ด้วย ระบบจัดเก็บข้อมูลที่สอดคล้องกัน ซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการปรับขนาด และความพร้อมใช้งานในการผลิต ประการสุดท้าย ความสอดคล้องหมายความว่าการอัปเดตทั้งหมดจะถูกแชร์กับแบบจำลองทั้งหมดในที่สุด

ความสอดคล้องเป็นสิ่งที่ Cassandra สามารถทำได้ด้วยความสม่ำเสมอที่ปรับได้ ผลลัพธ์ R=w <=N ควรสอดคล้องกันหาก N คือจำนวนโหนด เพื่อให้เกิดความสอดคล้องกัน แต่ละคอลัมน์และฟิลด์ของแต่ละคอลัมน์จะได้รับการสำรองข้อมูลโดย Cassandra มีกลไกที่อยู่เบื้องหลังสถานะนี้ที่ช่วยให้สอดคล้องกัน R + W เป็นของแข็งถ้า N เป็นของแข็งอย่างสม่ำเสมอ ลูกค้าต้องเลือก ระดับความสอดคล้องที่เหมาะสม (ศูนย์ ใดๆ หนึ่ง โควรัม หรือไม่มีเลย) ความสอดคล้องจะไม่เกิดขึ้นทันทีเนื่องจากการเขียนถูกบัฟเฟอร์บนโหนดที่คุณส่งไป แม้ว่าจะมีปัจจัยการจำลองแบบ 1:1 ก็ตาม

Cassandra ใช้การแฮชที่สอดคล้องกัน ซึ่งหมายความว่าเมื่อชุดของคีย์ถูกแฮชโดยใช้อัลกอริทึมและพารามิเตอร์ฟังก์ชันแฮชเดียวกัน ฟังก์ชันแฮชจะให้ผลลัพธ์เดียวกันเสมอ
นี่เป็นสิ่งสำคัญเพราะช่วยให้คุณเก็บรหัสไว้ในที่เก็บข้อมูลหลายใบโดยไม่ต้องกังวลว่ามันจะชนกับอะไร
ด้วยเหตุนี้ จึงคิดว่าการแฮชที่สอดคล้องกันนั้นมีประสิทธิภาพมากกว่า เนื่องจากช่วยให้ Cassandra สามารถจัดเก็บข้อมูลได้มากขึ้นในพื้นที่เท่าเดิม
คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าจำนวนการเขียนและการอ่านของคุณสอดคล้องกัน หากคุณต้องการให้ได้ความสอดคล้องกันอย่างมาก ความสอดคล้องของ Cassandra สร้างขึ้นบนสมมติฐานที่ว่าการอ่านของลูกค้าทั้งหมดจะได้รับการอัปเดตอยู่เสมอโดยการดึงข้อมูลที่เขียนล่าสุดโดยอัตโนมัติ การแฮชที่สอดคล้องกันถูกนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชันแฮชสร้างผลลัพธ์เดียวกันสำหรับคีย์ที่แตกต่างกันสองคีย์เสมอ หากคีย์เหล่านี้ถูกแฮชพร้อมกันโดยใช้อัลกอริทึมและพารามิเตอร์ฟังก์ชันแฮชเดียวกัน สิ่งสำคัญคือต้องเก็บคีย์ไว้ในที่เก็บข้อมูลหลายๆ อัน เนื่องจากการชนกันไม่ใช่ปัญหา Cassandra มีอัตราการทำงานที่สูงกว่าเนื่องจากสามารถเก็บข้อมูลได้มากขึ้นในพื้นที่เท่าเดิมพร้อมการแฮชที่สม่ำเสมอ

ระดับความสอดคล้องเริ่มต้นใน Cassandra คืออะไร?

เพียงโทรหา QUBEDBUILDER เพื่อใช้ไดรเวอร์ Java ตั้งค่า ConsistencyLevel เพื่อให้แน่ใจว่ามีการตั้งค่าระดับความสอดคล้องสำหรับการแทรกแต่ละรายการใน insertInto เมื่อเขียนและอ่าน ระดับความสอดคล้องจะถูกกำหนดให้กับการดำเนินการทั้งหมด

วิธีตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลด้วย Cassandra

เหตุผลหลักคือคีย์ไม่ได้ถูกจัดเก็บไว้ในบัคเก็ตจนกว่าจะทำการแฮช คาสซานดรายังเก็บคีย์และตัวชี้ไปที่บัคเก็ตไว้ในแถวเดียวกันในตาราง Cassandra เปรียบเทียบแถวสำหรับคีย์และตัวชี้สำหรับค่าที่อยู่เหนือค่าคีย์เพื่อกำหนดว่าแถวใดสอดคล้องกับคีย์ใด หากทั้งสองเป็นจริง Cassandra จะนำค่าจากบัคเก็ตที่ตัวชี้ ค่าของคีย์จะถูกเก็บไว้ในแถวเดียวกันเสมอไม่ว่าจะถามกี่ครั้ง ตราบใดที่เก็บไว้ในแถวเดียวกัน เมื่ออ่านซ้ำหลายๆ ครั้ง ข้อมูลจะคงที่ หากคุณต้องการเปลี่ยนระดับความสอดคล้องสำหรับเซสชันปัจจุบันของคุณ เพียงใช้ คำสั่ง CONSISTENCY จาก Cassandra Shell (CQLSH) หากคุณต้องการดูว่าระดับความสม่ำเสมอของคุณอยู่ในระดับไหน คุณสามารถใช้ความสม่ำเสมอ จากเปลือก [ป้องกันอีเมล] | ความสอดคล้อง: ความสอดคล้อง ระดับความสอดคล้องปัจจุบันคือหนึ่ง

ความสอดคล้องของการอัปเดตใน Nosql คืออะไร

ความสอดคล้องของการอัปเดตใน NoSQL คือกระบวนการอัปเดตข้อมูลในหลายโหนดใน ฐานข้อมูล NoSQL กระบวนการนี้ทำให้แน่ใจว่าโหนดทั้งหมดในฐานข้อมูลมีข้อมูลเดียวกัน และข้อมูลนั้นสอดคล้องกันในทุกโหนด

ความสอดคล้องในการอัปเดตใน Nosql คืออะไร

ความสอดคล้องของสำเนาของข้อมูลเดียวกันภายในระบบฐานข้อมูลที่จำลองแบบเดียวกัน [1] ซึ่งตรงข้ามกับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล เป็นเพียงเรื่องของการเลือก สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อการอ่านบนวัตถุข้อมูลที่กำหนดไม่สอดคล้องกับการอัปเดตก่อนหน้า

ความสอดคล้องของการอัปเดตในฐานข้อมูลคืออะไร

แนวคิดเรื่องความสอดคล้องกันในระบบฐานข้อมูลกำหนดว่าธุรกรรมฐานข้อมูลใด ๆ ที่กำหนดจะอนุญาตให้แก้ไขข้อมูลที่ได้รับผลกระทบในลักษณะที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น ข้อมูลที่เขียนลงในฐานข้อมูลต้องเป็นไปตามกฎที่กำหนดไว้ทั้งหมด เช่น ข้อจำกัด การเรียงซ้อน ทริกเกอร์ และสิ่งเหล่านี้รวมกัน

Mongodb สอดคล้องในที่สุด

ความสอดคล้องในท้ายที่สุดเป็นคำศัพท์ทางเทคนิคที่หมายความว่าข้อมูลที่คุณกำลังอ่านไม่สอดคล้องกันเสมอไป อย่างไรก็ตาม มันจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป วิธีเดียวที่จะทำเช่นนั้นได้คืออ่านจากข้อมูลรองโดยใช้ readPreferences ใดๆ ที่สามารถอ่านได้จากแหล่งข้อมูลทุติยภูมิ

ในขั้นแรก ฉันจะอธิบายตัวอย่างโค้ด MongoDB จริงที่ละเมิดการ รับประกันความสอดคล้องเชิงสาเหตุ วิธีการอ่านและเขียนส่วนใหญ่จะใช้ในความพยายามครั้งแรกในการแก้ปัญหานี้ ด้วยเหตุนี้ เราจะดูนาฬิกาเชิงตรรกะและเซสชันที่เกี่ยวข้องกันใน Mongo เราจะใช้ไดรเวอร์ Mongo C# สำหรับแอปพลิเคชันนี้ แต่ฉันต้องการปล่อยไว้ตามลำพัง สมาชิกชุดเรพพลิกาส่วนใหญ่ต้องเซ็นชื่อ Majority Read หากข้อมูลจากการสืบค้นได้รับการยอมรับ เมื่อเราใช้การอ่านโดยส่วนใหญ่แล้วตามด้วยการเขียนส่วนใหญ่ อาจปรากฏว่าเราสามารถแก้ปัญหา "อ่านของคุณเขียน" ได้ เซิร์ฟเวอร์รองจะรักษาสแน็ปช็อตในหน่วยความจำของการเขียนส่วนใหญ่ล่าสุด

การตั้งค่า Readconcern ของ Mongodb

ลูกค้าต้องกำหนดว่าควรอนุญาตให้อ่านข้อมูลมากน้อยเพียงใดเพื่อให้ readConcern พึงพอใจก่อนที่จะเริ่มสร้างความพึงพอใจให้กับ readConcern ใน MongoDB ขอแนะนำให้ตั้งค่า readConcern เป็น maxRead

ความสอดคล้องในที่สุด Vs ความสม่ำเสมอที่แข็งแกร่ง

โดยจะให้ข้อมูลที่ทันสมัยในเวลาแฝงที่ต่ำกว่าเทคโนโลยีอื่นๆ แต่ก็ต้องใช้ความต่อเนื่องในระดับสูงเช่นกัน เนื่องจากฐานข้อมูลอาจไม่มีข้อมูลที่อัปเดตในทุกโหนด ความสอดคล้องในท้ายที่สุดอาจให้เวลาแฝงต่ำ แต่อาจไม่ตอบกลับคำขออ่านที่มีข้อมูลเก่าเสมอไป

ความสอดคล้องโดยทั่วไปหมายถึงความสามารถของฐานข้อมูลในการประมวลผลธุรกรรมในขณะที่ยังรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล ระบบฐานข้อมูลที่เป็นไปตามกฎข้อบังคับของ ACID มักจะทำงานช้า ปรับขนาดได้ยาก และมีค่าใช้จ่ายสูงในการบำรุงรักษาและดำเนินการ ระบบ RDBMS บางระบบลดการรับประกันกรด การรับประกันพื้นฐานของฐานข้อมูล NoSQL เรียกว่าอัลกอริทึม NoSQL เป็นผลให้สามารถใช้ฐานเพื่อเพิ่มความพร้อมใช้งานในขณะเดียวกันก็ช่วยให้สามารถผ่อนคลายมาตรฐานที่เข้มงวดได้ ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงต้องการความสม่ำเสมอจำนวนมากเพื่อให้มีความเสถียรมากขึ้น เมื่อความสอดคล้องในท้ายที่สุดของ DynamoDB ถูกกำหนดโดยโทโพโลยีแบบวงแหวน มันจะกลายเป็น Cassandra

ในการจัดการผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน โทโพโลยีมาสเตอร์-สเลฟใช้ใน Redis ScyllaDB เป็นบริษัทฐานข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ที่ตั้งอยู่ในเนเธอร์แลนด์ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุระดับความสอดคล้องสำหรับแต่ละการดำเนินการ (อ่านหรือเขียน) เนื่องจากข้อมูลอาจมีการเปลี่ยนแปลงในโหนดผู้ประสานงาน แต่ยังไม่ได้บันทึกและจัดเก็บไว้ในแบบจำลองที่จำเป็นทั้งหมด คลัสเตอร์ ScyllaDB จึงให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน

สิ่งสำคัญประการหนึ่งของความสอดคล้องของระบบคอมพิวเตอร์คือความสม่ำเสมอ ข้อมูลสามารถจัดการได้ในลักษณะนี้ไม่ว่าจะจัดเก็บอย่างไร เพราะทำให้มั่นใจได้ถึงความสม่ำเสมอ เป็นผลให้สถาบันการเงินต่างๆ เช่น มักจะใช้ระบบที่จะสอดคล้องกันเมื่อเวลาผ่านไป ธุรกรรมส่วนใหญ่จะเสร็จสิ้นโดยเร็วที่สุดเนื่องจากกระบวนการนี้ การทำธุรกรรมอาจใช้เวลาถึง 24 ชั่วโมงในการประมวลผล แม้ว่าจะไม่รับประกันก็ตาม ปรากฏการณ์นี้เกิดจากรูปแบบทั่วไปของ ระบบที่สอดคล้องกัน ซึ่งจะมีอยู่ในที่สุด

ความสอดคล้องของข้อมูล: วิธีเลือกประเภทที่เหมาะกับความต้องการของคุณ

เมื่อพูดถึงข้อมูล มีสองประเภท: แข็งแกร่งและอ่อนแอ
เนื่องจากข้อมูลทั้งหมดในโหนดมีความสอดคล้องกัน ไม่ว่าจะอยู่ที่ใด ข้อมูลนั้นจะเหมือนกันเสมอ วิธีนี้เป็นวิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับความสอดคล้องของข้อมูล แต่อาจทำได้ยาก
การขาดความสอดคล้องบ่งชี้ว่าไม่มีการรับประกันว่าโหนดทั้งหมดจะมีข้อมูลเดียวกันในเวลาเดียวกัน ความสอดคล้องนี้มีแนวโน้มที่จะเกิดการทุจริตมากขึ้น แต่ก็อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าในบางครั้ง

ความสอดคล้องในที่สุด Cassandra

ความสอดคล้องในท้ายที่สุดคือแบบจำลองความสอดคล้องที่ใช้ในระบบแบบกระจาย ในระบบที่สอดคล้องกันในที่สุด การดำเนินการอาจใช้เวลาระยะหนึ่งในการเผยแพร่และมองเห็นได้ที่โหนดทั้งหมด การดำเนินการเขียนจะถือว่าสำเร็จเมื่อมีความทนทานที่โหนดที่ออก การดำเนินการอ่านถือว่าสำเร็จเมื่อส่งคืนการดำเนินการเขียนล่าสุด ความสอดคล้องในท้ายที่สุดมักใช้ในระบบที่กระจายอยู่ในศูนย์ข้อมูลหลายแห่ง ในระบบเหล่านี้ การรักษาความสอดคล้องที่แข็งแกร่งนั้นใช้ไม่ได้จริง เนื่องจากเวลาแฝงที่เพิ่มขึ้นและโอกาสเกิดความล้มเหลว ความสม่ำเสมอในท้ายที่สุดช่วยให้ระบบสามารถทำงานต่อไปได้แม้ในสภาวะที่ล้มเหลว Cassandra เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายที่ใช้ความสอดคล้องในท้ายที่สุด Cassandra ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่มีความพร้อมใช้งานสูง Cassandra ถูกใช้โดยบริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลกหลายแห่ง เช่น Facebook, Netflix และ Instagram

เป็นฐานข้อมูลโอเพนซอร์ส NoSQL ที่มีสถาปัตยกรรมที่พร้อมใช้งานสูงและปรับขนาดได้ จำเป็นต้องมีการจำลองข้อมูลข้ามคลัสเตอร์เพื่อให้มีความพร้อมใช้งานสูงใน Cassandra มีกลยุทธ์การจำลองแบบสองแบบ: SimpleStrategy และ NetworkTopology ความสอดคล้องของวิธีการแสดงข้อมูลแต่ละแถวด้วยแบบจำลองสะท้อนให้เห็นว่าข้อมูลเหล่านี้ล่าสุดและซิงค์กันเพียงใด ระดับความสอดคล้องจะระบุจำนวนโหนดจำลองที่ต้องตอบสนองต่อข้อมูลที่สอดคล้องกันล่าสุด ก่อนที่ผู้ประสานงานจะสามารถส่งข้อมูลกลับไปยังไคลเอนต์ได้สำเร็จ ขึ้นอยู่กับระดับความสอดคล้องที่ระบุโดยไคลเอ็นต์ เราสามารถกำหนดระดับความสอดคล้องสำหรับแต่ละแบบสอบถามการเขียนหรือระดับความสอดคล้องสำหรับแต่ละแบบสอบถามส่วนกลาง เมื่อเขียน ให้คำนึงถึง Consistency Level (CL)

ใน 5.1 โหนดจำลองเพียงหนึ่งโหนดจะส่งคืนข้อมูล ในขณะที่ใน 5.2 โหนดจำลอง 51% ในศูนย์ข้อมูลทั้งหมดจะส่งคืนข้อมูล เราเริ่มต้นด้วยการกำหนดระดับความสอดคล้องที่ต้องการ (CL) สำหรับการเขียนและการอ่านของ Cassandra ด้วยเหตุนี้ ไม่ว่าจะใช้เวลานานเท่าใดระหว่างการเขียนครั้งล่าสุดและครั้งถัดไป คุณกำลังอ่านข้อมูลที่เขียนล่าสุดลงในคลัสเตอร์ เพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องกัน เราสามารถระบุระดับความ สอดคล้องของแบบสอบถามแบบโกลบอลหรือแบบเขียน ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของ CL เมื่ออ่าน ซึ่งคุณสามารถดูได้ในแผนภาพด้านล่าง

ความสอดคล้องในท้ายที่สุดในไมโครเซอร์วิสคืออะไร

อันที่จริง ความสอดคล้องในท้ายที่สุดคือวิธีการรักษาความสอดคล้องและความพร้อมใช้งานของข้อมูลโดยการสื่อสารแบบอะซิงโครนัส เช่นเดียวกับการรับรองว่าข้อผิดพลาดในกระบวนการเฉพาะจะได้รับการแก้ไขโดยไม่ต้องเปลี่ยนกลับไปสู่สถานะก่อนหน้าของกระบวนการ

ในกรณีส่วนใหญ่ เราพบปัญหาความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลในระบบซอฟต์แวร์ มันขึ้นอยู่กับวิธีการกระจายอำนาจและได้รับแรงบันดาลใจจากธรรมชาติ ด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์ การประมวลผลแบบยืดหยุ่น และพื้นที่เก็บข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากขึ้น และเทคโนโลยีคอนเทนเนอร์และการประสานเสียงที่ได้รับความนิยมมากขึ้น แอปพลิเคชันใหม่จำนวนมากจึงถูกสร้างขึ้นโดยใช้รูปแบบสถาปัตยกรรมของ Microservices เมื่อธุรกรรมปรมาณูครอบคลุมหลายบริการ ธุรกรรมเหล่านั้นจะถูกมองว่าเป็นสายโซ่ของธุรกรรมปรมาณูในท้องถิ่นอย่างง่ายในแต่ละระดับบริการ เมื่อการทำธุรกรรมรายการหนึ่งล้มเหลวในห่วงโซ่นี้อันเป็นผลจากสถานการณ์เฉพาะ ธุรกรรมดังกล่าวจะทริกเกอร์การดำเนินการเลิกทำ การเรียกค่าชดเชยหรือการทำธุรกรรมอาจล้มเหลวได้เช่นกัน ความสอดคล้องของข้อมูลและการผสานรวมเป็นสองวิธีที่พบได้บ่อยที่สุดในการจัดการข้อมูล ซึ่งได้แก่ Kafka และ CDC

CDC เหมาะสำหรับสถาปัตยกรรมแบบกระจายขนาดใหญ่ เนื่องจากไม่เน้นประสิทธิภาพมากเกินไป ความไม่ยืดหยุ่นของ CDC เมื่อพูดถึงการเปลี่ยนแปลง schemata เป็นหนึ่งในข้อเสียที่สำคัญที่สุด สิ่งนี้จำกัดวิวัฒนาการของสกีมาฐานข้อมูลบริการเป็นอย่างมาก