Nihai Tutarlılık Veri Depoları İçin Neden Gereklidir?

Nihai tutarlılık, veri depolarının, depoya yazılan verilerin hemen okunmaya uygun olmayabileceği bir özelliğidir. Mağaza sonunda verileri okunabilir hale getirebilir, ancak bunu yapacağı garanti edilmez. Nihai tutarlılık sergileyen veri deposu sistemleri, performansı iyileştirme veya ağ bölümleri karşısında kullanılabilirliği sağlama ihtiyacı da dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle bunu yapabilir.

Bir belge veri deposu uygulamasını gerçekleştirmek, ilişkisel bir modeli gerçekleştirmekten çok daha zordur. Ayrıca, uçak içi depo verilerinin dönüştürülmesi, RDBMS verilerine göre çok daha zordur. Bu fırsat, hatalarının sonuçlarından korkan veya bunun farkında olmayan geliştiriciler ve mimarlar için eksiktir. Çoğaltma ve gecikmenin birer şey olduğunu unutarak, atomik işlemlerin nelerden oluşması gerektiğini mantıksal parçalara ayıracak ve üçüncü taraf sistemleri bunlara sürükleyeceklerdir. Bir noktada, tüm sistem dışarıdan tedarik edilecek ve departman sonunda feshedildiği için başka biri devralacak.

Sonuç olarak, NoSQL veritabanları sıklıkla sabit bir tutarlılıktan ziyade kademeli bir tutarlılığı destekler. Veritabanı işlemlerini desteklemedikleri için güçlü veri tutarlılığı gerekliliği yoktur. Tüm güncellemelerin tüm replikalara aynı anda teslim edilmesini sağlayarak nihai tutarlılığı elde etmek her zaman mümkündür.

Nihai tutarlılığın, birincil ve ikincil düğümler arasındaki çoğaltma sürecini ifade ettiği gerçeği ve uygulamanızın veri okuma konusunda her zaman güncel olmayabileceği gerçeği, birincil okumaları doğru yol haline getirir.

NoSQL veritabanları nihai tutarlılık modelini kullandığında, SQL veritabanlarıyla aynı düzeyde veri tutarlılığı sağlamazlar. Verilerin tutarlı olmaması, banka ve ATM işlemleri gibi anında bütünlük gerektiren işlemler için uygun olmamalarına neden olur.

Nihai Tutarlılık Nosql'de Ne Anlama Geliyor?

Nihai tutarlılık, bir veri parçasında yeni güncelleme yapılmaması durumunda, o veriye yapılan tüm erişimlerin en son güncellenen değeri döndüreceğinin garantisidir. Bu, her okumanın en güncel yazıyı almasını gerektiren güçlü tutarlılığın tersidir.

Sonunda tutarlı davranış kavramı ilk olarak 1970'lerin sonlarında ilgi gördü. Amazon, on yıl önce DynamoDB'yi piyasaya sürdü ve bu da terimin popülaritesini artırdı. Veritabanı NoSQL, sosyal medyayı ve akış hizmetlerini desteklemek için geliştirilmiştir. resimler, videolar ve ses dosyaları gibi yapılandırılmamış veriler kolaylıkla yönetilebilir. Volt Aktif Veri modelini kullanarak, verilerin birden çok veritabanında gerçek zamanlı olarak çoğaltılmasını sağlamak mümkündür. Veri platformları anında tutarlı hale gelir ve tutarsız yazma ve okumaları önler. Sonuç olarak, bu süreci hızlı bir şekilde ele alarak 5G'nin gecikme gereksinimlerini karşılama konusunda son derece yeteneklidirler.

Tutarlılık, dağıtılmış bir sistemin değerli bir özelliği olabilir. Bu düğümlerin aynı anda güncellenip güncellenmediğine bakılmaksızın, değerlerin birden fazla düğüm tarafından tutarlı bir şekilde saklanmasını ve bunlara erişilmesini sağlar. Etki Alanı Adı Sistemi gibi sistemler için tutarlı bir veri görünümü elde edebilmek çok önemlidir.
Bir projenin tamamlanmasıyla gelen tutarlılığa ulaşmak bazen zor olabilir. Mevcut yöntemlerin çeşitliliği nedeniyle tüm düğümlerin aynı güncellemeleri almasını sağlamak zor olabilir. Tutarlılığın değeri yadsınamaz ve onu kullanan sistemler uzun vadede daha güvenilir olabilir.

Cassandra'da Nihai Tutarlılık Nedir?

Cassandra, tüm bu özellikleri, üretimde performans, güvenilirlik, ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik gereksinimlerini karşılayabilen tutarlı bir depolama sistemiyle elde eder. Son olarak tutarlı, tüm güncellemelerin sonunda tüm kopyalarla paylaşılacağı anlamına gelir.

Tutarlılık, Cassandra'nın ayarlanabilir tutarlılığıyla elde edebileceği bir şeydir. N düğüm sayısı ise, R=w <=N sonucu tutarlı olmalıdır. Tutarlılığı sağlamak için her sütun ve her sütunun alanı Cassandra tarafından yedeklenir. Bu durumun arkasında tutarlı olmasını sağlayan bir mekanizma vardır. N tutarlı bir şekilde katı ise, R + W bir katıdır. İstemcinin uygun tutarlılık düzeyini (sıfır, herhangi biri, bir, çoğunluk veya hiçbiri) seçmesi gerekir. Yazma işlemleri, 1:1 çoğaltma faktörüne rağmen onları gönderdiğiniz düğümde arabelleğe alındığı için tutarlılık hemen gerçekleşmeyecektir.

Cassandra tutarlı hashleme kullanır; bu, aynı algoritma ve hash fonksiyonu parametreleri kullanılarak bir anahtar kümesi hash edildiğinde hash fonksiyonunun her zaman aynı sonucu ürettiği anlamına gelir.
Bu çok önemlidir, çünkü herhangi bir şeyle çarpışmasından endişe etmeden bir anahtarı birden çok kovada tutmanıza izin verir.
Sonuç olarak, Cassandra'nın aynı miktarda alanda daha fazla veri depolamasına izin verdiği için tutarlı karma işlemin daha verimli olduğu düşünülmektedir.
Güçlü bir tutarlılık elde etmek istiyorsanız, yazma ve okuma sayılarınızın tutarlı olduğundan emin olmalısınız. Cassandra'nın tutarlılığı, tüm istemci okumalarının en son yazılı verileri otomatik olarak getirerek her zaman güncel tutulduğu varsayımı üzerine kuruludur. Tutarlı hashing, hash fonksiyonunun, aynı algoritma ve hash fonksiyonu parametreleri kullanılarak birlikte hashlenirlerse iki farklı anahtar için her zaman aynı sonucu vermesini sağlamak için kullanılır. Çarpışmalar bir sorun olmadığı için bir anahtarı birden çok grupta tutmak çok önemlidir. Cassandra daha yüksek bir performans oranına sahiptir çünkü tutarlı karma ile aynı miktarda alanda daha fazla veri tutabilir.

Cassandra'da Varsayılan Tutarlılık Düzeyi Nedir?

Java sürücüsünü kullanmak için QUBEDBUILDER'ı aramanız yeterlidir. Her ekleme için tutarlılık düzeyinin insertInto'da ayarlandığından emin olmak için Tutarlılık Düzeyini ayarlayın. Yazarken ve okurken, tüm işlemlere bir tutarlılık düzeyi atanır.

Cassandra ile Veri Tutarlılığı Nasıl Sağlanır?

Bunun birincil nedeni, anahtarların hash işlemine kadar kovalarda saklanmamasıdır. Cassandra ayrıca anahtarı ve işaretçiyi tabloda aynı satırda depolar. Cassandra, hangi satırın hangi tuşa karşılık geldiğini belirlemek için anahtar satırı ile anahtar değerinin üzerindeki bir değer için işaretçiyi karşılaştırır. Her ikisi de doğruysa, Cassandra işaretçideki kovadan değeri alacaktır. Bir anahtarın değeri, aynı satırda saklandığı sürece, kaç kez sorulduğuna bakılmaksızın her zaman aynı satırda saklanır. Bir okuma birden çok kez tekrarlandığında, veriler sabit kalır. Geçerli oturumunuz için tutarlılık düzeyini değiştirmek isterseniz, cassandra kabuğundaki (CQLSH) CONSISTENCY komutunu kullanmanız yeterlidir. Tutarlılık seviyenizde ne kadar ilerlediğinizi görmek istiyorsanız, CONSISTENCY'i kullanabilirsiniz; kabuktan. [e-posta korumalı] | Tutarlılık: tutarlılık Geçerli tutarlılık düzeyi birdir.

Nosql'de Güncelleme Tutarlılığı Nedir?

NoSQL'de güncelleme tutarlılığı, bir NoSQL veritabanındaki birden çok düğümde veri güncelleme işlemidir. Bu işlem, veritabanındaki tüm düğümlerin aynı verilere sahip olmasını ve verilerin tüm düğümlerde tutarlı olmasını sağlar.

Nosql'de Güncelleme Tutarlılığı Nedir?

Aynı çoğaltılmış veri tabanı sistemi [1] içinde aynı verilerin kopyalarının tutarlılığı, verilerin nasıl değiştiğinden farklı olarak, sadece bir seçim meselesidir. Bu, belirli bir veri nesnesindeki okumalar önceki güncellemeyle tutarsız olduğunda ortaya çıkar.

Veritabanında Güncelleme Tutarlılığı Nedir?

Veri tabanı sistemlerinde tutarlılık kavramı, herhangi bir veri tabanı işleminin yalnızca etkilenen verilerin izin verilen şekilde değiştirilmesine izin vermesi gerekliliğini gerektirir. Veritabanına yazılan veriler, kısıtlamalar, basamaklar, tetikleyiciler ve bunların herhangi bir kombinasyonu gibi tanımlanmış tüm kurallara uymalıdır.

Nihai Tutarlılık Mongodb

Nihai Tutarlılık, okuduğunuz verilerin her zaman tutarlı olmadığı anlamına gelen teknik bir terimdir; ancak zaman geçtikçe düzelecektir. Bunu yapmanın tek yolu, ikincil kaynaklardan okuyabilen readPreferences'tan herhangi birini kullanarak ikincil kaynaklardan okumaktır.

İlk adım olarak, Nedensel Tutarlılık Garantisini ihlal eden bazı gerçek MongoDB kod örneklerinin üzerinden geçeceğim. Bunu çözmek için ilk denemede çoğunluk okur ve yazar yöntemi kullanılacaktır. Sonuç olarak, Mongo'daki mantıksal saatlere ve ilişkili oturumlara bakacağız. Bu uygulama için Mongo C# sürücüsünü kullanacağız ama onu olduğu gibi bırakmak istiyorum. Bir sorgudan alınan veriler onaylandıysa, kopya kümesi üyelerinin çoğunluğunun Çoğunluk Okuması imzalaması gerekir. Çoğunluk okuma ve ardından çoğunluk yazma kullandığımızda, "Yazınızı Oku" sorunumuzu çözebilirmişiz gibi görünebilir. İkincil bir sunucu, en son Majority Write'ın bellek içi anlık görüntüsünü tutar.

Mongodb'un Readconcern Ayarı

Bir müşteri, readConcern'i karşılamaya başlamadan önce readConcern'in karşılanması için ne kadar veri okumasına izin verilmesi gerektiğini belirlemelidir. MongoDB'de readConcern'in maxRead olarak ayarlanması tercih edilir.

Nihai Tutarlılığa Karşı Güçlü Tutarlılık

Güncel verileri diğer teknolojilere göre daha düşük gecikmeyle sağlar, ancak aynı zamanda yüksek derecede kalıcılık gerektirir. Veritabanı tüm düğümlerde güncellenmiş verilere sahip olmayabileceğinden, nihai tutarlılık düşük gecikme süresi sağlayabilir ancak okuma isteklerine her zaman eski verilerle yanıt vermeyebilir.

Genel olarak tutarlılık, bir veritabanının veri bütünlüğünü korurken işlemleri işleme yeteneğini ifade eder. ACID düzenlemeleriyle uyumlu veritabanı sistemleri genellikle yavaştır, ölçeklenmesi zordur ve bakımı ve çalıştırılması aşırı derecede pahalıdır. Bazı RDBMS sistemleri ASİT garantilerini hafifletir. Bir NoSQL veritabanının temel garantileri, NoSQL algoritmaları olarak bilinir. Sonuç olarak, taban, katı standartların gevşetilmesine de izin verirken kullanılabilirliği artırmak için kullanılabilir. Sonuç olarak, NoSQL veritabanlarının daha kararlı olması için önemli miktarda tutarlılık gerekir. DynamoDB'nin nihai tutarlılığı bir halka topolojisi tarafından belirlendiğinde, Cassandra olur.

Tutarlı sonuçları işlemek için, Redis'te bir master-slave topolojisi kullanılır. ScyllaDB, Hollanda merkezli gerçek zamanlı bir büyük veri veritabanı şirketidir. Ayrıca, her işlem (okuma veya yazma) için bir tutarlılık düzeyi belirlemek için kullanılabilir. Veriler bir koordinatör düğümde değişmiş olabileceğinden ancak henüz gerekli tüm eşlemelerde kaydedilip depolanmadığından, ScyllaDB kümeleri tutarlı sonuçlar sağlar.

Bilgisayar sistemi tutarlılığının en önemli yönlerinden biri tutarlılığıdır. Tutarlılığı sağladığı için veriler, nasıl depolandıklarına bakılmaksızın bu şekilde işlenebilir. Sonuç olarak, örneğin finansal kurumlar sıklıkla zaman içinde tutarlı olacak sistemleri benimserler. Bu işlemin bir sonucu olarak çoğu işlem mümkün olan en kısa sürede tamamlanacaktır. Bir işlemin işlenmesi 24 saate kadar sürebilir, ancak bu garanti edilemez. Bu fenomen, sonunda var olacak olan tutarlı sistemlerin genel bir modelinden kaynaklanır.

Veri Tutarlılığı: İhtiyaçlarınız İçin Doğru Türü Nasıl Seçersiniz?

Veri söz konusu olduğunda, iki tür vardır: güçlü ve zayıf.
Bir düğümdeki tüm veriler tutarlı olduğu için, nerede bulunursa bulunsun, her zaman aynıdır. Bu yöntem, veri tutarlılığının en güvenilir yöntemidir, ancak uygulanması zor olabilir.
Tutarlılığın olmaması, tüm düğümlerin aynı anda aynı verilere sahip olduğunun garantisi olmadığını gösterir. Bu tutarlılık yolsuzluğa daha yatkındır, ancak bazen daha verimli de olabilir.

Nihai Tutarlılık Cassandra

Nihai tutarlılık, dağıtık sistemlerde kullanılan bir tutarlılık modelidir. Sonunda tutarlı bir sistemde, işlemlerin yayılması ve tüm düğümlerde görünür hale gelmesi biraz zaman alabilir. Yazma işlemi, verildiği düğümde kalıcı olduğunda başarılı kabul edilir. Bir okuma işlemi, en son yazma işlemini döndürdüğünde başarılı kabul edilir. Nihai tutarlılık, genellikle birden fazla veri merkezine dağıtılan sistemlerde kullanılır. Bu sistemlerde, artan gecikme süresi ve arıza potansiyeli nedeniyle güçlü bir tutarlılık sağlamak pratik değildir. Nihai tutarlılık, sistemin arızalar karşısında bile çalışmaya devam etmesini sağlar. Cassandra, nihai tutarlılığı kullanan dağıtılmış bir veritabanıdır. Cassandra, yüksek kullanılabilirlik ile büyük miktarda veriyi işlemek için tasarlanmıştır. Cassandra, Facebook, Netflix ve Instagram dahil olmak üzere dünyanın en büyük şirketlerinden bazıları tarafından kullanılmaktadır.

Yüksek düzeyde erişilebilir ve ölçeklenebilir bir mimariye sahip açık kaynaklı, NoSQL bir veritabanıdır. Cassandra'da yüksek kullanılabilirlik elde etmek için verilerin kümeler arasında çoğaltılması gerekir. Kullanılabilir iki çoğaltma stratejisi vardır: SimpleStrategy ve NetworkTopology. Her bir veri satırının kopyalarla nasıl temsil edildiğinin tutarlılığı, bunların ne kadar yeni ve senkronize olduklarını yansıtır. Tutarlılık düzeyi, koordinatörün verileri başarıyla istemciye geri gönderebilmesi için kaç kopya düğümün en son tutarlı verilere yanıt vermesi gerektiğini gösterir. İstemci tarafından belirtilen tutarlılık düzeyine bağlı olarak, her yazma sorgusu için tutarlılık düzeyini veya her genel sorgu için tutarlılık düzeyini ayarlayabiliriz. Yazarken Tutarlılık Düzeyini (CL) aklınızda bulundurun.

5.1'de yalnızca bir eşleme düğümü veri döndürürken, 5.2'de tüm veri merkezlerindeki eşleme düğümlerinin %51'i veri döndürür. Cassandra'nın yazması ve okuması için istenen tutarlılık düzeyini (CL) tanımlayarak başladık. Sonuç olarak, en son yazma ile sonraki arasındaki süre ne kadar uzun olursa olsun, kümeye en son yazılan verileri okuyorsunuz. Tutarlılığı sağlamak için, global veya yazma sorgusu tutarlılık düzeyi belirtebiliriz. Aşağıdaki şemada görebileceğiniz, okunan birkaç CL örneği.

Mikro Hizmetlerde Nihai Tutarlılık Nedir?

Aslında, nihai tutarlılık, asenkron iletişim ile veri tutarlılığını ve kullanılabilirliğini sağlamanın yanı sıra belirli bir süreçteki hataların, sürecin önceki durumuna dönmeye gerek kalmadan çözülmesini sağlayan bir yöntemdir.

Çoğu durumda, bir yazılım sisteminde veri tutarsızlığıyla ilgili sorunlarla karşılaştık. Merkezi olmayan bir yaklaşıma dayanır ve doğadan ilham alır. Bulut bilgi işlem, elastik bilgi işlem ve depolamanın daha popüler hale gelmesi ve kapsayıcı teknolojisinin ve orkestrasyonun daha popüler hale gelmesiyle, Microservices mimari tarzı kullanılarak önemli miktarda yeni uygulama oluşturuluyor. Atomik işlemler birden çok hizmeti kapsadığında, her hizmet seviyesinde basit atomik yerel işlemler zinciri olarak görülürler. Belirli bir durumun sonucu olarak bu zincirdeki bir işlem başarısız olduğunda, esasen bir geri alma işlemini tetikler. Bir telafi araması veya işlemi de başarısız olabilir. Veri tutarlılığı ve entegrasyonu, veri yönetimine yönelik en yaygın yaklaşımlardan ikisidir; bunlar Kafka ve CDC'dir.

CDC, aşırı performans odaklı olmadığı için büyük dağıtılmış mimari için uygundur. Şema değişiklikleri söz konusu olduğunda CDC'nin katılığı en önemli dezavantajlardan biridir. Bu, hizmet veritabanı şemasının gelişimini büyük ölçüde sınırlar.