問題タブ [cap-theorem]

どこを見ても、MongoDB は CP であることがわかります。しかし、掘り下げてみると、最終的に一貫性があることがわかります。safe=true を使用すると CP になりますか? もしそうなら、safe=true で書くと、結果を得る前にすべてのレプリカが更新されるということですか?

withを使用HBaseするよりも使用する方が良いのはなぜですか?CassandraHadoop

誰でもこれについて詳細な説明をしてもらえますか?

ありがとう

ここでは、 Kingsby の Jesper ライブラリを使用して Cassandra でパーティションの問題をシミュレートすることについて、すばらしい話があります。

私の質問は - Cassandra では、主に CAP 定理のパーティショニング部分に関心がありますか、それとも一貫性も管理する必要がある要因ですか?

DynamoDB を使用して、2 つの独立したクライアントが同時に同じアイテムに書き込みを試み、条件付き書き込みを使用し、条件が参照している値を変更しようとしています。明らかに、これらの書き込みの 1 つが条件チェックで失敗する運命にあります。それで大丈夫です。

書き込み操作中に何か問題が発生し、さまざまな DynamoDB ノードの一部で障害が発生したり、相互の接続が失われたりしたとします。書き込み操作はどうなりますか?

それらは両方ともブロックするか失敗しますか (CAP 定理の「A」の犠牲)? 両方とも成功したように見えて、そのうちの 1 つが実際に無視された ("C" の犠牲) ことが後になって判明するのでしょうか? それとも、DynamoDB システムで行われているマジック (コンシステント ハッシュ?) により、どちらも正常に動作するのでしょうか?

非常に難しい問題のように思えますが、条件付き書き込みでの可用性の問題の可能性について議論しているものは何も見つかりません (たとえば、可用性の低下の可能性が明示されている一貫した読み取りとは異なります)。

特にRiakを使用してNoSQLに頭を悩ませようとしています。CAP定理を見ると、一貫性がどのように発生するかを理解するのが難しい. たとえば、オンラインショップを持っているとします。出品する商品は6点です。2 人がこれらの商品を購入したいと考えています。最初の人はこれらのアイテムを 2 つ購入したいと考えており、2 人目は 6 つのアイテムすべてを購入したいと考えています。2 つのトランザクションはほぼ即座に実行されます。2 番目の人が幻の商品を購入しないようにするにはどうすればよいでしょうか。

私は頭のてっぺんから、読み取り/書き込みロックを使用することを考えていました。これは、可用性の問題かもしれません。

Commutative Replicated Data Types についても見ました。それについてはまだジャーナルを読んでいますが、Riakに関して何か洞察を持っている人はいますか?

前もって感謝します。

私は wiki を読み、整合性可用性と分割耐性を説明する文章を理解しましたが、CAP/Brewer の定理を理解することは魚をつかむようなものです。

CAP定理を説明し、理解するためのより直感的な方法が存在すると私は信じています。

良いテキストはありますか？

{ 平易な英語の説明として形成された質問が非建設的であると誰かが考える前に、他のすべての優れた平易な英語の説明の質問のリストを次に示します。

「Big O」表記の分かりやすい英語の説明は?

Ukkonen のサフィックス ツリー アルゴリズムを平易な英語で？

「わかりやすい英語で」SOAとは何ですか?

「git reset」が何をするのかを平易な英語で説明できますか?

}

CAP定理によると、人気のあるデータベースの優れた（できればグラフィカルな）分布を知っている人はいますか。MySQL のようなものはより一貫性がありますが、パーティション トレラントではありません。または、Redis はより利用可能でパーティション トレラントですが、一貫性は低くなります。

理想的には、CAP のベン図にデータベースを重ねて表示するのが最適ですが、記事、本、その他の比較も優れています。

CAP 定理に関する多くの記事を読みました。A、C、P の意味と、ネットワーク通信に問題がある場合に何ができるかを理解しています。

結論として、次のようなケースがあります。

クラスタ内で 2 つのノードに通信の問題がある場合:

1. この時点で、問題が発生した場合、ノードが同期されていない (一貫性を放棄する) ことができます。

2. この時点で、問題が発生した場合は、ノードをしばらく無効にします (可用性をあきらめる - 通信の問題が検出されたノードからの読み取り/書き込みを無効にします)。

これを使用すると、次のような場合があります。

1) CA - 通信の問題が発生した場合、データは同期されません。これは、「可用性」があり、問題のあるノードを無効にしないためです。ただし、同期が開始され、通信が解決されます。

2) CP - 通信の問題が発生した場合、ノードは無効になります (このノードへの書き込み/読み取りは実行できません)

3) AP - 通信の問題が発生すると、データも同期されなくなります。ただし、C がないため、同期後にデータが同じになるという保証はありません。

AP がわかりません。同期後にデータが同じになるという保証がないのはなぜですか? CAP定理が私たちにこれを教えてくれるので、私たちはCを持っていないので知っていますが... これでは十分ではありません.