NoSQL 數據庫：高性能和不一致性的優缺點

NoSQL 系統通常比傳統的關係數據庫更快，因為它們不需要維護複雜連接的開銷。 但是，這可能會以讀取一致性為代價。 在 NoSQL 數據庫中，讀取操作可能會返回尚未提交或已部分提交的數據。 如果應用程序不是為處理它而設計的，這可能會導致不一致問題。 例如，如果用戶讀取已部分提交的數據，他們可能會看到不正確的數據。 或者，如果用戶讀取尚未提交的數據，他們可能會看到稍後回滾的數據。 有幾種方法可以解決這個問題。 一種是簡單地將應用程序設計為容忍不一致。 這可能意味著應用程序不執行某些操作，或者如果它檢測到數據不一致，則它以不同的順序執行它們。 處理不一致的另一種方法是使用一種稱為“最終一致性”的技術。 有了最終一致性，應用程序將繼續工作，即使數據不一致。 代價是應用程序可能無法保證所有數據都是最新的。 最終，數據將變得一致，但無法保證需要多長時間。 對於需要高性能並且可以容忍一些不一致的應用程序，NoSQL 數據庫可能是一個很好的選擇。 但是，在選擇 NoSQL 數據庫之前了解所涉及的權衡非常重要。

Oracle NoSQL 數據庫 API允許程序員指定每個請求中每個列必須具有的一致性。 有四種可能的值，從最寬鬆到最嚴格。 如果您從復制主機讀取，您將始終返回最新的值。 根據Time，任何在master一定時間Delta內的replica都可以返回一個值。 這並不意味著可以使用任何副本（即不能做出任何保證）。 MongoDB 應用程序可以使用寫入關注功能指定讀取一致性級別。 通過在滿足特定條件之前阻止應用程序，您可以限制應用程序處理特定寫入的能力。 只要與主服務器通信就成功的寫入將被視為成功。 如果寫入沒有傳播到副本集中的大多數節點，您可以無限期地阻止寫入。

當相同數據的兩個副本位於同一個複制數據庫系統中時，它們的一致性由副本彼此不同的程度來定義。 當給定數據對象的讀數與該數據對象的最新更新不對應時，這是一致的異常。

NoSQL 中的最終一致性是什麼？ 最終一致性數據庫的主要優勢之一是它支持高可用性 NoSQL 模型。 直到數據庫一致，可用性的重要性才轉移到一致性。

與 SQL 數據庫不同，NoSQL 數據庫不提供基於最終一致性模型的相同級別的數據一致性。 它們可能不是需要立即完整性的交易的最佳選擇，例如在銀行和 ATM 上進行的交易，因為數據有時可能不一致。

通常在復制後的一秒鐘內獲得一致的數據副本。 這是一個非常一致的閱讀，我發現它在亞馬遜上很容易閱讀。 DynamoDB 返回一個結果，該結果反映了在讀取之前收到肯定響應的所有書面響應。 在請求中指定可選參數時，您可以確保讀取的結果是一致的。

Nosql如何保持一致性？

Nosql 數據庫通過稱為仲裁寫入的過程保持一致性。 仲裁寫入需要數據庫中的大多數節點就寫入的數據達成一致。 這確保所有數據在數據庫中都是一致的。

它是快速、臨時更新和快速數據上傳的絕佳選擇。 但是，如果您需要執行複雜的查詢和報告，SQL 是更好的選擇。 由於 MongoDB 提供了出色的數據一致性，因此非常適合要求苛刻的查詢環境。

Nosql 對比Rdbms：哪個是更好的選擇？

MongoDB 非常適合需要一致結果同時又不需要傳統 RDBMS 性能的應用程序。 當 MongoDB 使用鎖定和並發控制時，客戶端無法同時修改相同的數據，並且當 MongoDB 寫入一個文檔時，它會採取全部或部分操作。 客戶可以放心，他們將始終看到一致的數據。 誠然，NoSQL 不像傳統的 RDBMS 那樣提供數據完整性保證，但它提供了顯著的靈活性和性能。 此外，NoSQL 允許簡單的擴展，因為可以在不影響整個數據庫的一致性的情況下添加或刪除數據。

Nosql中的讀取一致性是什麼？

讀取一致性是一個數據庫概念，它保證在一個事務中進行的所有讀取都將返回彼此一致的數據。 這意味著如果從數據庫的不同部分進行多次讀取，它們將全部返回相同的數據。

使用多版本控制在特定時間將數據庫的快照呈現給查詢。 該查詢顯示指定時間段之前發生的事務所做的更改，以及稍後或未提交的事務所做的更改。 一致性讀取的目標是隨著時間的推移保持這種一致性級別。 使用一致性讀取時，您必須確保將讀取和寫入數據的所有 Cassandra 節點都已設置為這樣做。 邊緣的不同鍵空間可以分配不同的一致性級別。 Cassandra 中的一致性讀取可用於提高性能，因為它消除了從多個源讀取數據的需要。 還可以減少數據不一致。

什麼是讀取一致性？

一致性是事務級讀取一致性的關鍵組成部分。 事務內的所有事務在給定時間點具有相同的數據，除了由可序列化事務引起的數據更改不會出現在給定時間點的數據中。

Nosql 是否提供一致性？

正因為如此，NoSQL 數據庫具有高度的一致性，這使得它們更難維護。 因此，它們並沒有提供強一致性，而是提供了一條隨著時間的推移實現一致性的途徑。 這意味著保證基礎安全性的數據存儲有時可能無法返回最新的 WYRITE。

Nosql 更適合重讀嗎？

在 NoSQL 數據庫中支持讀寫密集型系統的能力非常靈活。 使用一致的散列和散列技術對於確定哪些分片/服務器將在它們可以接收的大量數據中路由應用程序查詢非常重要。

為什麼Nosql不一致？

NoSQL 數據庫不一致的原因有幾個。 原因之一是 NoSQL 數據庫通常是分佈式的，這意味著它們分佈在多個服務器上。 這可能導致數據存儲在不同的地方，從而難以跟踪。 另一個原因是 NoSQL 數據庫通常被設計為可擴展的，這意味著它們可以處理大量數據。 這會使跟踪所有存儲的數據變得困難。

修復文檔數據存儲實現的任務比修復關係模型要困難得多。 從機上存儲重構數據，除了比 RDBMS 的轉換困難得多之外，也是一個常見的挑戰。 如果開發人員和架構師不理解或擔心如果行為不當會失去工作，他們將無法參與。 他們會將原子事務劃分為程序邏輯部分，而不是承認複製和延遲是真實存在的，或者更糟的是，他們正在將第三方系統拖入事務活動中。 最終，整個系統將被外包，其他人將接管該部門的職能。

Nosql中的一致性是什麼

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於所討論的特定 NoSQL 數據庫。 但是，一般來說，NoSQL 數據庫中的一致性是指保證數據在系統中的所有節點上都是正確和最新的。 這通常意味著讀取和寫入始終彼此一致，但具體細節可能因數據庫而異。

數據庫系統中所有數據點必須對齊的一組值稱為一致性。 由 C08846024 讀取的 C08846024 返回錯誤，因為輸入的值是一個 Alpha 8 Numeric，本質上是一種不一致的數據形式。 數據的格式，而不是數據庫的一致性，決定了它的顯示方式。 創建規則/值以防止不一致的數據進入主數據庫和副本，以便其操作順利進行。 所有進入數據庫的數據必須一致才能被看到。 強數據庫一致性很重要，因為它確保任何嘗試訪問數據的客戶端將始終看到遵守數據庫規則的最新更新數據。 一致級別被定義為一個預條件值，該值確定在將其視為有效事務之前必須響應多少副本或節點。

ACID 的一個特點是數據與特定數據庫網絡的分離，它將一段數據與所有其他數據分開。 更新過程的一致性最終會導致所有存儲數據的節點與更新後的數據保持一致。 數據庫中的表格可以防止您的數據變得混亂。 雖然 Redis Enterprise 的 Active–Active GeoDistribution 提供了一致性，但它在開源 Redis 中缺乏一致性。

Nosql 數據庫的不一致性

因為 NoSQL 系統通常不支持事務，所以它不如擁有一致的數據庫可靠。 事實上，NoSQL 數據庫經常權衡最終一致性，以實現性能和規模的最佳結果。 因此，假設所有更新都將在不久的將來複製到所有副本，但不能保證這會盡快發生。 此外，如果數據條目不滿足預處理值，則會導致衝突。

最終一致性 MongoDB

如果數據現在不一致但會隨著時間的推移而改變，這表明它仍然是一致的。 當您使用任何可以讀取輔助資源的 readPreferences 時，就會發生這種情況。

MongoDB 數據複製協議始終是異步的，無論是主還是從。 MongoDB 的默認寫入關注點是 w1:（成功寫入主數據庫），並且在 j:false 處關閉了日誌記錄。 由於異步複製通過丟失主節點或在少數端被隔離而導致分區不一致，因此分區丟失主節點或在少數端被隔離是很常見的。 調整 w 和 j 值允許我們在非分區期間實現不同級別的延遲和分區期間的不一致保證。 當寫入為 *w:1, j:false* – 沒有分區時寫入速度更快，因為寫入不等待複製完成。 以下是一個示例，說明從輔助節點讀取/不讀取如何影響所有其他 w 組合的一致性級別。 MongoDB 提供以下一致性級別： 當沒有分區時，或者當所有節點都存在時，MongoDB 是一種可靠的寫入方法，當沒有分區時，它具有低延遲。

應用程序中存在分區，代理主丟失，導致錯誤消息（errored writeTimeout）。 因為 MongoDB 提供盡力而為的可用性，所以我們總是會丟失集群的一部分——至少是一部分——如果它被分區了。 由於 *w:majority、*j:true* 和 *read from primary only，MongoDB 可以分類為 CAP 中的 CP 和 PACELC 定理中的 CP/EC。

最終和一致之間有什麼區別？

“時間”和“成功百分比”之間有什麼區別？
分佈式系統可以通過確保系統中的所有節點都能夠為數據項顯示相同的值來實現最終一致性。 數據項中的一致值表示自上次更新以來其值一直保持不變。