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

**Cohérence**, dans le contexte des bases de données, désigne le principe qui garantit que les données restent **précises et fiables dans le temps**.    

Ce principe s'applique lorsque plusieurs copies des données sont stockées sur **différents matériels**. Une telle base de données est appelée **répliquée**.    
Les bases de données répliquées sont largement utilisées par les entreprises dont les produits sont utilisés à l'échelle mondiale.    
Au lieu de s'appuyer sur un seul serveur situé à un endroit, elles utilisent de nombreux serveurs répartis dans le monde entier afin de **garantir une accessibilité similaire** aux utilisateurs de différents pays.   

La cohérence joue un rôle essentiel dans les **bases de données répliquées**, en veillant à ce que toutes les copies ou réplicas des données au sein du système conservent leur uniformité dans le temps.    
Cela signifie que, quel que soit le réplicat auquel un utilisateur accède, il verra les **mêmes données à jour**, offrant ainsi une expérience cohérente et fiable sur l'ensemble du système.



## Types de cohérence
1. **Cohérence forte** : garantit que toutes les répliques disposent **des mêmes données à jour en permanence**. Les mises à jour sont synchronisées immédiatement entre les répliques, assurant le niveau de cohérence le plus élevé. Cependant, cette réplication synchrone peut entraîner une latence accrue et une disponibilité réduite ;

2. **Cohérence éventuelle** : privilégie la disponibilité à la cohérence immédiate. Les répliques peuvent **différer temporairement après les mises à jour**, mais finissent par converger vers un état cohérent après une courte période. Les mises à jour sont propagées de manière asynchrone, permettant un traitement local sans attendre la synchronisation ;

3. **Cohérence faible** : il n'y a **aucune garantie** que tous les nœuds d'un système distribué verront les mêmes données. Les mises à jour du système peuvent ne pas être propagées instantanément à tous les nœuds, ce qui peut entraîner l'observation de **différentes versions** des données par différents nœuds pendant une **longue période**.




Imaginez une plateforme de médias sociaux où les publications et les commentaires sont stockés dans des bases de données répliquées à travers différents emplacements. <br><br>En raison de la configuration de ces bases de données, il arrive parfois que les mises à jour mettent un certain temps à se propager partout. <br>Par exemple, si quelqu'un supprime une publication populaire sur une réplique de la plateforme pendant qu'une autre personne ajoute un commentaire sur une autre réplique, il peut s'écouler un certain temps avant que cette publication disparaisse partout. Ainsi, les utilisateurs pourraient voir des publications supprimées avec de nouveaux commentaires, ce qui peut prêter à confusion et rendre l'expérience incohérente pour eux.

Remarque

Quel modèle de cohérence garantit que tous les nœuds d'un système distribué disposent de la dernière mise à jour avant une opération de lecture ?

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