डेटाबेस संगतता समझाया गया

डेटाबेस संगतता क्या है?

डेटाबेस संगतता को मानों के एक समूह द्वारा परिभाषित किया जाता है जो सभी डेटा डेटाबेस सिस्टम . के भीतर इंगित करते हैं ठीक से पढ़ने और स्वीकार किए जाने के लिए संरेखित होना चाहिए। यदि कोई डेटा जो पूर्व शर्त मानों को पूरा नहीं करता है, डेटाबेस में प्रवेश करता है, तो उसके परिणामस्वरूप संगति त्रुटियां होंगी। डेटासेट के लिए। नियम स्थापित करके डेटाबेस स्थिरता प्राप्त की जाती है। डेटा का कोई भी लेन-देन लिखित डेटाबेस के लिए केवल प्रभावित डेटा को बदलना चाहिए जैसा कि डेटाबेस के डेवलपर द्वारा निर्धारित नियमों द्वारा स्थापित विशिष्ट बाधाओं, ट्रिगर, चर, कैस्केड आदि द्वारा परिभाषित किया गया है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि आप राष्ट्रीय यातायात सुरक्षा संस्थान (NTSI) के लिए काम करते हैं। आपको कैलिफ़ोर्निया के नए ड्राइवर लाइसेंस का एक डेटाबेस बनाने का काम सौंपा गया है। कैलिफोर्निया की जनसंख्या में पिछले दस वर्षों में विस्फोट हुआ है, जिससे सभी पहली बार ड्राइविंग लाइसेंस धारकों के लिए एक नए वर्णमाला और संख्यात्मक प्रारूप की आवश्यकता पैदा हुई है। आपकी टीम ने निर्धारित किया है कि आपके डेटाबेस में कैलिफ़ोर्निया ड्राइवर लाइसेंस के लिए नया सेट मान निम्नानुसार है:1 अल्फ़ा + 7 न्यूमेरिक। हर एक प्रविष्टि को अब इस नियम का पालन करना होगा। एक प्रविष्टि जो "C08846024" पढ़ती है - एक त्रुटि के साथ वापस आ जाएगी। क्यों? क्योंकि दर्ज किया गया मान 1 अल्फ़ा + 8 न्यूमेरिक था, जो संक्षेप में, असंगत डेटा का एक रूप है ।

संगति का अर्थ यह भी है कि एक तालिका में किसी एक विशेष वस्तु के लिए कोई भी डेटा परिवर्तन अन्य सभी तालिकाओं में बदलना होगा जहां वह वस्तु मौजूद है। ड्राइवर के लाइसेंस के उदाहरण को जारी रखते हुए, यदि नए ड्राइवर के घर का पता बदल जाता है, तो उस अद्यतन को उन सभी तालिकाओं में प्रदर्शित किया जाना चाहिए जहां वह पूर्व पता मौजूद था। यदि एक तालिका में पुराना पता है और अन्य सभी के पास नया पता है, तो यह डेटा असंगतता का एक प्रमुख उदाहरण होगा। .

नोट :डेटाबेस संगति इस बात की गारंटी नहीं देती है कि किसी दिए गए लेन-देन में पेश किया गया डेटा सही है। यह केवल गारंटी देता है कि सिस्टम के भीतर लिखा और पढ़ा गया डेटा डेटा की सभी पूर्वापेक्षाओं को पूरा करता है जो डेटाबेस में प्रवेश के लिए योग्य है। इसे सरल बनाने के लिए, ऊपर दिए गए उदाहरण को देखते हुए, आप बहुत अच्छी तरह से एक डेटा लेनदेन दर्ज कर सकते हैं जो 1 अल्फा + 7 न्यूमेरिक नियम को पूरा करता है, लेकिन यह गारंटी नहीं देता है कि डेटा वास्तविक ड्राइवर के लाइसेंस से मेल खाता है। डेटाबेस संगति डेटा का प्रतिनिधित्व नहीं करती है, केवल उसका प्रारूप है।

डेटाबेस संगतता क्यों महत्वपूर्ण है?

सुसंगत डेटा वह है जो एक डेटाबेस को अच्छी तरह से तेल वाली मशीन की तरह काम करता रहता है। स्थापित नियम/मान जो असंगत डेटा keep रखते हैं प्राथमिक डेटाबेस और प्रतिकृतियों के साथ इसके संचालन को सुचारू रखते हैं:

• सटीकता
• डेटाबेस स्थान बढ़ाया
• तेज़ और अधिक कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति

डेटाबेस संगति आने वाले सभी डेटा को नियंत्रित करती है। इसलिए हालांकि नए डेटा को स्वीकार करते समय डेटाबेस बदलता है, यह कम से कम लगातार और शुरुआत में स्थापित सत्यापन नियमों के अनुसार बदलता है। आज की दुनिया में, कथित के आधार पर दुनिया भर में दैनिक अरबों डॉलर के निर्णय लिए जाते हैं एक डेटाबेस की स्थिरता। जब वास्तविक समय की जानकारी आधुनिक समय के डिजिटल व्यवसायों के लिए नई स्थिति बन जाती है, तो यह बेहद महत्वपूर्ण है कि डेटासेट को गलत जानकारी से दूर रखने के लिए सत्यापन नियम बनाए जाएं, क्योंकि इससे विलंबता भी बढ़ जाती है, जिससे वास्तविक समय के अनुभव इतने वास्तविक नहीं होते हैं- आख़िरकार समय।

डेटाबेस संगतता उदाहरण

वास्तविक दुनिया में डेटाबेस संगतता संचालन के उदाहरण क्या हैं? हमने पहले ही अपने एनटीएसआई परिदृश्य के साथ एक उदाहरण की खोज की है। आइए बैंकिंग की दुनिया की ओर रुख करें।

मान लें कि आप एक खाते से दूसरे खाते में धनराशि स्थानांतरित कर रहे हैं। आपने अभी-अभी $1200 को उस खाते में स्थानांतरित किया है जिसके पास पहले से $300 है। आप रिफ्रेश करें, सकारात्मक है कि आपको $1500 का बैलेंस मिलेगा। फिर भी, यह हालिया ऑपरेशन आपके बैलेंस में नहीं दिखता है। वास्तव में, आपका नया बैलेंस अब $0 पढ़ता है। यह तकनीकी मामूली कमजोर स्थिरता . का एक प्रमुख उदाहरण है और संभावित रूप से बैंक प्रतिनिधि के साथ समस्या का निवारण करने में समय व्यतीत होगा। इस तरह के मुद्दे एक ब्रांड की प्रतिष्ठा को धूमिल कर सकते हैं और एक महत्वपूर्ण राशि खर्च कर सकते हैं। डेवलपर्स और उपभोक्ताओं के लिए डेटाबेस सिस्टम में मजबूत स्थिरता अधिक से अधिक गैर-परक्राम्य होता जा रहा है।

मजबूत संगति बनाम कमजोर संगति

मजबूत संगति इसका मतलब है कि प्राथमिक, प्रतिकृति और उसके सभी संबंधित नोड्स में सभी डेटा सत्यापन नियमों में फिट होते हैं और किसी भी समय समान होते हैं। मजबूत डेटाबेस स्थिरता के साथ, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि कौन सा क्लाइंट डेटा एक्सेस कर रहा है - वे हमेशा सबसे हाल ही में अपडेट किया गया डेटा देखेंगे जो डेटाबेस के लिए स्थापित नियमों का पालन करता है।

कमजोर संगति लौकिक जंगली, जंगली पश्चिम की तरह थोड़ा सा है। इस बात का कोई आश्वासन नहीं है कि आपके प्राथमिक, प्रतिकृति, या नोड्स में आपका डेटा किसी भी समय समान है। भारत में एक ग्राहक डेटा तक पहुंच सकता है और सत्यापन नियमों को पारित करने वाली जानकारी देख सकता है, लेकिन यह सबसे हाल ही में अपडेट किया गया डेटा नहीं हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप संगति त्रुटियां हो सकती हैं। . वे बहुत अच्छी तरह से उस जानकारी पर कार्य कर रहे होंगे जो अब प्रासंगिक नहीं है, भले ही एक समय पर यह रही हो।

संगति स्तर

संगति स्तर पूर्व शर्त मूल्यों का एक और सेट है जो यह निर्धारित करता है कि वैध लेनदेन के रूप में स्वीकार किए जाने से पहले कितने प्रतिकृतियों या नोड्स को नए अनुमत डेटा के साथ प्रतिक्रिया देनी चाहिए। इस ऑपरेशन को प्रति-लेनदेन के आधार पर बदला जा सकता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, एक प्रोग्रामर यह निर्देश दे सकता है कि डेटा स्थिरता को स्वीकार करने से पहले केवल दो नोड्स को नए इनपुट डेटा को पढ़ने की आवश्यकता है। एक बार जब वह उस बैरोमीटर को पार कर लेता है, तो उसे संगत डेटा . माना जाएगा उसके बाद।

अलगाव का स्तर

अलगाव स्तर एक डेटाबेस के ACID (परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व) गुणों का हिस्सा हैं। ACID SQL डेटाबेस के साथ डेटाबेस संगतता की एक मूलभूत अवधारणा है और डेटाबेस संगतता को अनुकूलित करने के लिए कुछ डेटाबेस इसका अनुसरण करते हैं। अलगाव एसीआईडी ​​​​के गुणों में से एक है, और यह डेटा के कुछ टुकड़ों को एक निश्चित डेटाबेस नेटवर्क में सभी सूचनाओं से दूर रखता है, इसे अन्य उपयोगकर्ता लेनदेन द्वारा संशोधित होने से रोकता है। समवर्ती लेनदेन में उत्पन्न होने वाले असंगत डेटा के पढ़ने और लिखने को कम करने के लिए अलगाव का लाभ उठाया जाता है।

आइसोलेशन स्तर चार प्रकार के होते हैं:

• अनकमिटेड पढ़ें :निम्नतम स्तर। यदि पिछले लेन-देन ने उस पंक्ति में एक अप्रतिबद्ध अद्यतन प्रदान किया है, तो पंक्ति अपडेट को रोक देता है।

• प्रतिबद्ध पढ़ें :यह "गंदे पढ़ने" की अनुमति नहीं देता है। यह किसी भी पढ़ने या लिखने को रोकता है यदि कोई लेनदेन पहले ही अपडेट किया जा चुका है, लेकिन अभी तक प्रतिबद्ध है।

• दोहराने योग्य पढ़ें :यह स्तर उस डेटा की पंक्ति को बनाए रखता है जिसे एक्सेस किया जा रहा है और संभावित रूप से अपडेट किया जा रहा है।

• धारावाहिक :उच्चतम अलगाव स्तर, क्रमिक रूप से डेटा की एक विशिष्ट पंक्ति के बजाय एक संपूर्ण तालिका को लॉक करता है।

डेटाबेस संगतता अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

डेटा सुसंगत है यदि यह एक ही समय में सभी संबंधित नोड्स में समान दिखाई देता है, उपयोगकर्ता की परवाह किए बिना और जहां वे डेटा तक पहुंच रहे हैं, भौगोलिक दृष्टि से।

नहीं। डेटाबेस संगति के लिए नेटवर्क में प्रवेश करने वाले डेटा के लिए सत्यापन नियमों की आवश्यकता होती है ताकि यह तालिका में अन्य सभी डेटा के साथ संगत, सूत्र-वार हो।

डेटा संगतता वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा डेटा को पूरे नेटवर्क में और उस डेटा का लाभ उठाने वाले कई अनुप्रयोगों के बीच यथासंभव समान रूप से रखा जाता है।

अंततः एकरूपता के साथ, अद्यतन किया गया डेटा अंततः उन सभी नोड्स में दिखाई देगा जहां वह डेटा संग्रहीत है। आखिरकार, जब भी कोई क्लाइंट नेटवर्क में इसे एक्सेस करता है, तो सभी नोड्स समान डेटा का उत्पादन करेंगे।

एक रिलेशनल डेटाबेस में सभी डेटा को टेबल में स्टोर किया जाता है, जिसमें रो और कॉलम होते हैं। डेटा बिंदुओं को इन पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित किया जाता है। पंक्तियाँ, जिन्हें अक्सर "रिकॉर्ड" के रूप में संदर्भित किया जाता है, आमतौर पर डेटा की श्रेणियों का प्रतिनिधित्व करती हैं, जबकि कॉलम, या "फ़ील्ड," "इंस्टेंस" के लिए स्टैंड-इन होते हैं। एक तालिका डेटाबेस के भीतर पाई जाती है और आपके डेटा को इसके विषय-आधारित डिज़ाइन के साथ अनावश्यक होने से बचाने में मदद करती है।

टेबल्स

ACID और BASE (मूल रूप से उपलब्ध, सॉफ्ट स्टेट, अंततः संगत) मॉडल के बीच मुख्य अंतर यह है कि जहां ACID डेटाबेस स्थिरता को अनुकूलित करने के लिए काम करता है, वहीं BASE उच्च उपलब्धता को मजबूत करता है। एसीआईडी ​​​​लेनदेन को सुसंगत रखता है, इसलिए यदि आप आधार मॉडल के साथ जाते हैं, तो सुनिश्चित करें कि स्थिरता सर्वोच्च प्राथमिकता बनी हुई है और पूरी तरह से संबोधित किया गया है।

जब रेडिस को कैश के रूप में उपयोग किया जाता है, तो प्रश्न में स्थिरता रेडिस इंस्टेंस (प्राथमिक/प्रतिकृति) और रेडिस कैश और रेडिस के बीच प्राथमिक डेटाबेस के रूप में हो सकती है। इस उदाहरण में, डेटा असंगत हो सकता है यदि उन दोनों के बीच का डेटा मेल नहीं खाता है। हमारा ब्लॉग, कैश कंसिस्टेंसी बनाए रखने के तीन तरीके, इस मुद्दे को हल करने का तरीका बताता है।

ओपन सोर्स रेडिस के लिए, कमजोर स्थिरता है, लेकिन रेडिस एंटरप्राइज का सक्रिय-सक्रिय भू-वितरण मजबूत अंतिम स्थिरता प्रदान करता है।

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