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Impara Coerenza | Acid
Ottimizzazione SQL e Funzionalità delle Query

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La consistenza, nel contesto dei database, si riferisce al principio che garantisce che i dati rimangano accurati e affidabili nel tempo.

Questo principio viene applicato quando più copie dei dati sono memorizzate su hardware differenti. Un database di questo tipo viene definito replicato.
I database replicati sono ampiamente utilizzati dalle aziende i cui prodotti sono impiegati a livello globale.
Invece di affidarsi a un singolo server in una sola posizione, utilizzano numerosi server distribuiti in tutto il mondo per garantire un'accessibilità simile agli utenti provenienti da diversi paesi.

La consistenza svolge un ruolo fondamentale nei database replicati, assicurando che tutte le copie o repliche dei dati all'interno del sistema mantengano uniformità nel tempo.
Ciò significa che, indipendentemente dalla replica a cui accede un utente, visualizzerà gli stessi dati aggiornati, offrendo un'esperienza coerente e affidabile su tutto il sistema.

Tipi di consistenza

  1. Consistenza forte: garantisce che tutte le repliche abbiano sempre gli stessi dati aggiornati. Gli aggiornamenti sono sincronizzati tra le repliche immediatamente, assicurando il massimo livello di consistenza. Tuttavia, questa replica sincrona può comportare una maggiore latenza e una disponibilità ridotta;

  2. Consistenza eventuale: privilegia la disponibilità rispetto alla consistenza immediata. Le repliche possono differire temporaneamente dopo gli aggiornamenti, ma alla fine convergono verso uno stato consistente in un breve periodo di tempo. Gli aggiornamenti vengono propagati in modo asincrono, consentendo l'elaborazione locale senza attendere la sincronizzazione;

  3. Consistenza debole: non vi è alcuna garanzia che tutti i nodi in un sistema distribuito vedano gli stessi dati. Gli aggiornamenti al sistema potrebbero non essere propagati istantaneamente a tutti i nodi, portando alla possibilità che nodi diversi osservino versioni differenti dei dati per lunghi periodi di tempo.

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Quale modello di consistenza garantisce che tutti i nodi in un sistema distribuito abbiano l'ultimo aggiornamento prima di un'operazione di lettura?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 5

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Suggested prompts:

Can you explain the differences between strong, eventual, and weak consistency with more real-world examples?

How does consistency affect user experience in global applications?

What are the trade-offs between consistency, availability, and performance in distributed databases?

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Questo principio viene applicato quando più copie dei dati sono memorizzate su hardware differenti. Un database di questo tipo viene definito replicato.
I database replicati sono ampiamente utilizzati dalle aziende i cui prodotti sono impiegati a livello globale.
Invece di affidarsi a un singolo server in una sola posizione, utilizzano numerosi server distribuiti in tutto il mondo per garantire un'accessibilità simile agli utenti provenienti da diversi paesi.

La consistenza svolge un ruolo fondamentale nei database replicati, assicurando che tutte le copie o repliche dei dati all'interno del sistema mantengano uniformità nel tempo.
Ciò significa che, indipendentemente dalla replica a cui accede un utente, visualizzerà gli stessi dati aggiornati, offrendo un'esperienza coerente e affidabile su tutto il sistema.

Tipi di consistenza

  1. Consistenza forte: garantisce che tutte le repliche abbiano sempre gli stessi dati aggiornati. Gli aggiornamenti sono sincronizzati tra le repliche immediatamente, assicurando il massimo livello di consistenza. Tuttavia, questa replica sincrona può comportare una maggiore latenza e una disponibilità ridotta;

  2. Consistenza eventuale: privilegia la disponibilità rispetto alla consistenza immediata. Le repliche possono differire temporaneamente dopo gli aggiornamenti, ma alla fine convergono verso uno stato consistente in un breve periodo di tempo. Gli aggiornamenti vengono propagati in modo asincrono, consentendo l'elaborazione locale senza attendere la sincronizzazione;

  3. Consistenza debole: non vi è alcuna garanzia che tutti i nodi in un sistema distribuito vedano gli stessi dati. Gli aggiornamenti al sistema potrebbero non essere propagati istantaneamente a tutti i nodi, portando alla possibilità che nodi diversi osservino versioni differenti dei dati per lunghi periodi di tempo.

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