NoSQL 数据库：高性能和不一致性的优缺点

NoSQL 系统通常比传统的关系数据库更快，因为它们不需要维护复杂连接的开销。 但是，这可能会以读取一致性为代价。 在 NoSQL 数据库中，读取操作可能会返回尚未提交或已部分提交的数据。 如果应用程序不是为处理它而设计的，这可能会导致不一致问题。 例如，如果用户读取已部分提交的数据，他们可能会看到不正确的数据。 或者，如果用户读取尚未提交的数据，他们可能会看到稍后回滚的数据。 有几种方法可以解决这个问题。 一种是简单地将应用程序设计为容忍不一致。 这可能意味着应用程序不执行某些操作，或者如果它检测到数据不一致，则它以不同的顺序执行它们。 处理不一致的另一种方法是使用一种称为“最终一致性”的技术。 有了最终一致性，应用程序将继续工作，即使数据不一致。 代价是应用程序可能无法保证所有数据都是最新的。 最终，数据将变得一致，但无法保证需要多长时间。 对于需要高性能并且可以容忍一些不一致的应用程序，NoSQL 数据库可能是一个很好的选择。 但是，在选择 NoSQL 数据库之前了解所涉及的权衡非常重要。

Oracle NoSQL 数据库 API允许程序员指定每个请求中每个列必须具有的一致性。 有四种可能的值，从最宽松到最严格。 如果您从复制主机读取，您将始终返回最新的值。 根据Time，任何在master一定时间Delta内的replica都可以返回一个值。 这并不意味着可以使用任何副本（即不能做出任何保证）。 MongoDB 应用程序可以使用写入关注功能指定读取一致性级别。 通过在满足特定条件之前阻止应用程序，您可以限制应用程序处理特定写入的能力。 只要与主服务器通信就成功的写入将被视为成功。 如果写入没有传播到副本集中的大多数节点，您可以无限期地阻止写入。

当相同数据的两个副本位于同一个复制数据库系统中时，它们的一致性由副本彼此不同的程度来定义。 当给定数据对象的读数与该数据对象的最新更新不对应时，这是一致的异常。

NoSQL 中的最终一致性是什么？ 最终一致性数据库的主要优势之一是它支持高可用性 NoSQL 模型。 直到数据库一致，可用性的重要性才转移到一致性。

与 SQL 数据库不同，NoSQL 数据库不提供基于最终一致性模型的相同级别的数据一致性。 它们可能不是需要立即完整性的交易的最佳选择，例如在银行和 ATM 上进行的交易，因为数据有时可能不一致。

通常在复制后的一秒钟内获得一致的数据副本。 这是一个非常一致的阅读，我发现它在亚马逊上很容易阅读。 DynamoDB 返回一个结果，该结果反映了在读取之前收到肯定响应的所有书面响应。 在请求中指定可选参数时，您可以确保读取的结果是一致的。

Nosql如何保持一致性？

Nosql 数据库通过称为仲裁写入的过程保持一致性。 仲裁写入需要数据库中的大多数节点就写入的数据达成一致。 这确保所有数据在数据库中都是一致的。

它是快速、临时更新和快速数据上传的绝佳选择。 但是，如果您需要执行复杂的查询和报告，SQL 是更好的选择。 由于 MongoDB 提供了出色的数据一致性，因此非常适合要求苛刻的查询环境。

Nosql 对比Rdbms：哪个是更好的选择？

MongoDB 非常适合需要一致结果同时又不需要传统 RDBMS 性能的应用程序。 当 MongoDB 使用锁定和并发控制时，客户端无法同时修改相同的数据，并且当 MongoDB 写入一个文档时，它会采取全部或部分操作。 客户可以放心，他们将始终看到一致的数据。 诚然，NoSQL 不像传统的 RDBMS 那样提供数据完整性保证，但它提供了显着的灵活性和性能。 此外，NoSQL 允许简单的扩展，因为可以在不影响整个数据库的一致性的情况下添加或删除数据。

Nosql中的读取一致性是什么？

读取一致性是一个数据库概念，它保证在一个事务中进行的所有读取都将返回彼此一致的数据。 这意味着如果从数据库的不同部分进行多次读取，它们将全部返回相同的数据。

使用多版本控制在特定时间将数据库的快照呈现给查询。 该查询显示指定时间段之前发生的事务所做的更改，以及稍后或未提交的事务所做的更改。 一致性读取的目标是随着时间的推移保持这种一致性级别。 使用一致性读取时，您必须确保将读取和写入数据的所有 Cassandra 节点都已设置为这样做。 边缘的不同键空间可以分配不同的一致性级别。 Cassandra 中的一致性读取可用于提高性能，因为它消除了从多个源读取数据的需要。 还可以减少数据不一致。

什么是读取一致性？

一致性是事务级读取一致性的关键组成部分。 事务内的所有事务在给定时间点具有相同的数据，除了由可序列化事务引起的数据更改不会出现在给定时间点的数据中。

Nosql 是否提供一致性？

正因为如此，NoSQL 数据库具有高度的一致性，这使得它们更难维护。 因此，它们并没有提供强一致性，而是提供了一条随着时间的推移实现一致性的途径。 这意味着保证基础安全性的数据存储有时可能无法返回最新的 WYRITE。

Nosql 更适合重读吗？

在 NoSQL 数据库中支持读写密集型系统的能力非常灵活。 使用一致的散列和散列技术对于确定哪些分片/服务器将在它们可以接收的大量数据中路由应用程序查询非常重要。

为什么Nosql不一致？

NoSQL 数据库不一致的原因有几个。 原因之一是 NoSQL 数据库通常是分布式的，这意味着它们分布在多个服务器上。 这可能导致数据存储在不同的地方，从而难以跟踪。 另一个原因是 NoSQL 数据库通常被设计为可扩展的，这意味着它们可以处理大量数据。 这会使跟踪所有存储的数据变得困难。

修复文档数据存储实现的任务比修复关系模型要困难得多。 从机上存储重构数据，除了比 RDBMS 的转换困难得多之外，也是一个常见的挑战。 如果开发人员和架构师不理解或担心如果行为不当会失去工作，他们将无法参与。 他们会将原子事务划分为程序逻辑部分，而不是承认复制和延迟是真实存在的，或者更糟的是，他们正在将第三方系统拖入事务活动中。 最终，整个系统将被外包，其他人将接管该部门的职能。

Nosql中的一致性是什么

这个问题没有明确的答案，因为它取决于所讨论的特定 NoSQL 数据库。 但是，一般来说，NoSQL 数据库中的一致性是指保证数据在系统中的所有节点上都是正确和最新的。 这通常意味着读取和写入始终彼此一致，但具体细节可能因数据库而异。

数据库系统中所有数据点必须对齐的一组值称为一致性。 由 C08846024 读取的 C08846024 返回错误，因为输入的值是一个 Alpha 8 Numeric，本质上是一种不一致的数据形式。 数据的格式，而不是数据库的一致性，决定了它的显示方式。 创建规则/值以防止不一致的数据进入主数据库和副本，以便其操作顺利进行。 所有进入数据库的数据必须一致才能被看到。 强数据库一致性很重要，因为它确保任何尝试访问数据的客户端将始终看到遵守数据库规则的最新更新数据。 一致级别被定义为一个预条件值，该值确定在将其视为有效事务之前必须响应多少副本或节点。

ACID 的一个特点是数据与特定数据库网络的分离，它将一段数据与所有其他数据分开。 更新过程的一致性最终会导致所有存储数据的节点与更新后的数据保持一致。 数据库中的表格可以防止您的数据变得混乱。 虽然 Redis Enterprise 的 Active–Active GeoDistribution 提供了一致性，但它在开源 Redis 中缺乏一致性。

Nosql 数据库的不一致性

因为 NoSQL 系统通常不支持事务，所以它不如拥有一致的数据库可靠。 事实上，NoSQL 数据库经常权衡最终一致性，以实现性能和规模的最佳结果。 因此，假设所有更新都将在不久的将来复制到所有副本，但不能保证这会尽快发生。 此外，如果数据条目不满足预处理值，则会导致冲突。

最终一致性 MongoDB

如果数据现在不一致但会随着时间的推移而改变，这表明它仍然是一致的。 当您使用任何可以读取辅助资源的 readPreferences 时，就会发生这种情况。

MongoDB 数据复制协议始终是异步的，无论是主还是从。 MongoDB 的默认写入关注点是 w1:（成功写入主数据库），并且在 j:false 处关闭了日志记录。 由于异步复制通过丢失主节点或在少数端被隔离而导致分区不一致，因此分区丢失主节点或在少数端被隔离是很常见的。 调整 w 和 j 值允许我们在非分区期间实现不同级别的延迟和分区期间的不一致保证。 当写入为 *w:1, j:false* – 没有分区时写入速度更快，因为写入不等待复制完成。 以下是一个示例，说明从辅助节点读取/不读取如何影响所有其他 w 组合的一致性级别。 MongoDB 提供以下一致性级别： 当没有分区时，或者当所有节点都存在时，MongoDB 是一种可靠的写入方法，当没有分区时，它具有低延迟。

应用程序中存在分区，代理主丢失，导致错误消息（errored writeTimeout）。 因为 MongoDB 提供尽力而为的可用性，所以我们总是会丢失集群的一部分——至少是一部分——如果它被分区了。 由于 *w:majority、*j:true* 和 *read from primary only，MongoDB 可以分类为 CAP 中的 CP 和 PACELC 定理中的 CP/EC。

最终和一致之间有什么区别？

“时间”和“成功百分比”之间有什么区别？
分布式系统可以通过确保系统中的所有节点都能够为数据项显示相同的值来实现最终一致性。 数据项中的一致值表示自上次更新以来其值一直保持不变。