Ácido contra armazenamentos de dados de base

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Uma característica dos sistemas de banco de dados relacional é algo conhecido como cumprimento ACID. Como você deve ter adivinhado, ACID é um acrônimo - as letras individuais, pretende descrever uma característica de transações de banco de dados individuais, pode ser expandida conforme descrito nesta lista:

• Atomicidade: A transação deve completamente ter sucesso ou falhar completamente. sucesso parcial não é permitido.

• Consistência: Durante a operação de banco de dados, o RDBMS progride de um estado válido para outro. O estado nunca é inválido.

• Isolamento: transação de banco de dados do cliente devem ocorrer de forma isolada de outros clientes que tentam negociar com o RDBMS.

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• Durabilidade: A operação de dados que foi parte da transação deve ser refletida na armazenamento não volátil (Memória de computador que pode recuperar informações armazenadas mesmo quando não alimentado - como um disco rígido) e persistem depois que a transação for concluída com êxito. falhas de transação não pode deixar os dados em um estado parcialmente comprometido.

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Alguns casos de uso para RDBMSs, como processamento de transações online, dependem de transações ACID-compliant entre o cliente eo RDBMS para que o sistema funcione adequadamente. Um grande exemplo de uma transação ACID-compliant é uma transferência de fundos de uma conta bancária para outra.

Este divide-se em duas transações de banco de dados, onde a conta de origem mostra uma retirada, e a conta de destino mostra um depósito. Obviamente, estas duas operações têm de ser amarrados juntos, a fim de ser válido para que se qualquer um deles falhar, toda a operação deve falhar para garantir tanto saldos permanecem válidas.

-se Hadoop não tem noção de transações (ou mesmo registros, para que o assunto), por isso claramente não é um sistema ACID-compliant. Pensando mais especificamente sobre o armazenamento de dados e projectos de processamento em todo o ecossistema Hadoop, nenhuma delas é totalmente compatível com ACID, ou. No entanto, eles Faz refletir propriedades que você vê frequentemente em armazenamentos de dados NoSQL, para que haja algum precedente para a abordagem Hadoop.

Um conceito chave por trás armazenamentos de dados NoSQL é que nem todo aplicativo realmente precisa transações ACID-compliant. Relaxando em certas propriedades ACID (e se afastando do modelo relacional) abriu um leque de possibilidades, que permitiram que alguns armazenamentos de dados NoSQL para alcançar escalabilidade e desempenho para suas aplicações de nicho.

Considerando ACID define as características-chave necessárias para o processamento de transações de confiança, o mundo NoSQL requer características diferentes para permitir flexibilidade e escalabilidade. Estas características opostas são habilmente capturado na sigla BASE:

• BasicallyUMAvailable: O sistema é garantia de estar disponível para consulta por todos os usuários. (Sem isolamento aqui.)

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• SEstado oft: Os valores armazenados no sistema pode mudar devido ao modelo de consistência eventual, como descrito na próxima bala.

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  Eventually consistente: Como os dados são adicionados ao sistema, o estado do sistema está gradualmente replicados em todos os nós. Por exemplo, em Hadoop, quando um arquivo é gravado no HDFS, as réplicas dos blocos de dados são criados em diferentes nós de dados após os blocos de dados originais foram escritos. Para o curto período antes de os blocos são replicados, o estado do sistema de arquivos não é consistente.

O acrônimo base é um pouco artificial, como a maioria dos armazenamentos de dados NoSQL não abandonar completamente todos as características ACID - não é realmente o conceito oposto que o nome implica, em outras palavras. Além disso, o Estado Suave e características Eventualmente consistentes atingir a mesma coisa, mas o ponto é que, ao relaxar a consistência, o sistema pode horizontalmente escala (muitos nós) e garantir a disponibilidade.

Nenhuma discussão sobre NoSQL seria completa sem mencionar o teorema CAP, que representa os três tipos de garantias que os arquitetos visam fornecer em seus sistemas:

• Consistência: Semelhante ao C em ACID, todos os nós do sistema teria a mesma visão dos dados a qualquer momento.

• Disponibilidade: O sistema sempre responde às solicitações.

• tolerância partição: O sistema permanece on-line se problemas de rede ocorrer entre nós do sistema.

O teorema CAP afirma que em sistemas de rede distribuída, arquitetos tem que escolher duas dessas três garantias - você não pode prometer seus usuários todos os três. Isso te deixa com as três possibilidades mostradas:

• Os sistemas que utilizam tecnologias relacionais tradicionais normalmente não são particionar Tolerante, para que eles possam garantir a consistência e disponibilidade. Em suma, se uma parte desses sistemas de tecnologias relacionais tradicionais está offline, todo o sistema está offline.

• Sistemas onde a tolerância partição e disponibilidade são de importância primária não pode garantir a consistência, porque actualizações (que destruidor de consistência) pode ser feita em qualquer um dos lados da divisória. As lojas de valor-chave do Dínamo e do CouchDB e na loja coluna familiar Cassandra são exemplos populares de divisórias tolerante / disponibilidade (PA).

• Os sistemas nos quais a tolerância partição e consistência são de importância primária não pode garantir a disponibilidade, pois os sistemas de retornar erros até que o estado particionado seja resolvido.

  armazenamentos de dados baseados em Hadoop são considerados sistemas de CP (consistent e partition tolerante). Com os dados armazenados de forma redundante em muitos nós escravo, interrupções para grandes porções (divisórias) de um cluster Hadoop podem ser tolerados. Hadoop é considerado para ser coerente porque tem um armazenamento central de metadados (NameNode) que mantém um único ponto de vista, consistente de dados armazenados no cluster.