Summary  
This chapter explains consistency models for replicated data, detailing strong, eventual, and weak consistency that govern how and when updates propagate across copies to ensure uniform data state.  

General domain of usage  
Distributed databases

La **consistencia**, en el contexto de las bases de datos, se refiere al principio que garantiza que los datos permanezcan **precisos y fiables a lo largo del tiempo**.    

Este principio se aplica cuando existen múltiples copias de datos almacenadas en **diferentes hardware**. Una base de datos de este tipo se denomina **replicada**.    
Las bases de datos replicadas son ampliamente utilizadas por empresas cuyos productos se usan a nivel global.    
En lugar de depender de un solo servidor en una ubicación, emplean numerosos servidores distribuidos por todo el mundo para **garantizar una accesibilidad similar** a los usuarios de diferentes países.   

La consistencia desempeña un papel fundamental en las **bases de datos replicadas**, asegurando que todas las copias o réplicas de los datos dentro del sistema mantengan uniformidad a lo largo del tiempo.    
Esto significa que, independientemente de la réplica a la que acceda un usuario, verá los **mismos datos actualizados**, proporcionando una experiencia coherente y fiable en todo el sistema.



## Tipos de consistencia
1. **Consistencia fuerte**: garantiza que todas las réplicas tengan **los mismos datos actualizados en todo momento**. Las actualizaciones se sincronizan entre las réplicas de inmediato, asegurando el nivel más alto de consistencia. Sin embargo, esta replicación síncrona puede provocar mayor latencia y menor disponibilidad;

2. **Consistencia eventual**: prioriza la disponibilidad sobre la consistencia inmediata. Las réplicas pueden **diferir temporalmente después de las actualizaciones**, pero finalmente convergen a un estado consistente en un corto período de tiempo. Las actualizaciones se propagan de forma asíncrona, permitiendo el procesamiento local sin esperar la sincronización;

3. **Consistencia débil**: **no hay garantía** de que todos los nodos en un sistema distribuido vean los mismos datos. Las actualizaciones del sistema pueden no propagarse instantáneamente a todos los nodos, lo que puede llevar a que diferentes nodos observen **diferentes versiones** de los datos durante **un largo período de tiempo**.




Imagina una plataforma de redes sociales donde las publicaciones y los comentarios se almacenan en bases de datos replicadas en varias ubicaciones. <br><br>Ahora, debido a la forma en que estas bases de datos están configuradas, a veces las actualizaciones pueden tardar un poco en propagarse a todos lados. <br>Por ejemplo, si alguien elimina una publicación popular en una réplica de la plataforma mientras otra persona agrega un comentario en otra réplica, puede pasar un tiempo hasta que esa publicación desaparezca en todos los lugares. Así, los usuarios podrían ver publicaciones eliminadas con nuevos comentarios, lo que puede resultar confuso y generar inconsistencias para ellos.

Nota

¿Qué modelo de consistencia garantiza que todos los nodos en un sistema distribuido tengan la última actualización antes de una operación de lectura?

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