5.4のNoSQLの3個の礎石：ビッグデータ技術と原則は、[第五]のNoSQLデータベース・アプリケーションを話します

 

NoSQLの3礎石：キャップ、ベース、結果整合性

 

5.4.1キャップ理論（帽子の理論）：

 

一貫性：一貫性の
可用性：可用性
分割耐性：分割耐性

 

理想的な目標は、3つのCAP性を達成しながら、分散ファイルシステムを設計することであるが、それは唯一の3つのうち2つ、不可能証明しました。

1）インスタンスと引き換えに犠牲一貫性の状況：

状況が広がることができない場合はp2はV2（保証可用性）のコピーを読んで即時を要求する場合、発生し、データの不整合（犠牲一貫性）。

V2のコピー上のデータ伝送を読み込む場合は、P1 P2を待ち（一貫性を確保するために）、それは（使いやすさを犠牲にする）の期間となっています。 

 

：2）キャップ面の問題は、以下のオプションがあり
CA（従来のデータベース：MySQLの）
CP（HBaseの）
AP（カサンドラ）を

 

別の設計原理の理論CAP中3）の異なる製品

 

 

 

 

5.4.2 BASEと結果整合性：

全称：基本的に利用可能な、柔らかい状態和結果整合性

ACIDの4つのプロパティのリレーショナルデータベースを追求。

NoSQLデータベース追求BASE特性;

 

 

1）BASE：

結果整合性：弱い一貫性の特殊なケース

そこの時間の矛盾の期間であってもよいが、それは最終的に合意に達するだろう。

 

 

2）最終的な一貫性を分けることができます 。

 

因果一貫性：

データ項目を更新プロセス通知プロセスBは、Bのフォローアップ訪問が書かれた最新の値を取得することができます。しかし、C及びDが通知されていない、それだけで、最終的にアクセスすることができますが、すぐにアクセスすることはできません。

2.読むには、私たち自身の整合性を書きました

3 ..モノトーン読取り一貫
4.セッションの一貫性

5.単調な書き込み一貫性

 

 

3）一貫性の様々なタイプを実装します。

 

最低保証の強い一貫性：R + W = N + 1

对于分布式系统来说，为了保证高可用性，比如HDFS，一般设置 副本数量N>=3

 

（实例）