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什么是数据一致性和完整性如何保证

归档日期:07-30       文本归类:强一致性      文章编辑:爱尚语录

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  知道合伙人软件行家采纳数:108获赞数:581向TA提问展开全部数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整.而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定.如果使用者遵循这种约定,则可以得到系统所承诺的访问结果常用的一致性模型有:

  a、严格一致性(linearizability, strict/atomic Consistency):读出的数据始终为最近写入的数据.这种一致性只有全局时钟存在时才有可能,在分布式网络环境不可能实现.

  b、顺序一致性(sequential consistency):所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作,但是该顺序不一定是实时的.

  c、因果一致性(causal consistency):只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到,对于无因果关系的写入则并行进行,无次序保证.因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化,但在实现时必须建立与维护因果依赖图,是相当困难的.

  d、管道一致性(PRAM/FIFO consistency):在因果一致性模型上的进一步弱化,要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到,而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序,就像一个一个的管道一样. 相对来说比较容易实现.

  e、弱一致性(weak consistency):只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性.对于同步变量的操作具有顺序一致性,是全局可见的,且只有当没有写操作等待处理时才可进行,以保证对于临界区域的访问顺序进行.在同步时点,所有使用者可以看到相同的数据.

  f、 释放一致性(release consistency):弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区, 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分.需要写入时使用者acquire该对象,写完后release,acquire-release之间形成了一个临界区,提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后,所有使用者应该可以看到该操作.

  g、最终一致性(eventual consistency):当没有新更新的情况下,更新最终会通过网络传播到所有副本点,所有副本点最终会一致,也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据.可以采用最终一致性模型有一个关键要求:读出陈旧数据是可以接受的.

  2013-06-29展开全部数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。如果使用者遵循这种约定,则可以得到系统所承诺的访问结果常用的一致性模型有:

  a、严格一致性(linearizability, strict/atomic Consistency):读出的数据始终为最近写入的数据。这种一致性只有全局时钟存在时才有可能,在分布式网络环境不可能实现。

  b、顺序一致性(sequential consistency):所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作,但是该顺序不一定是实时的。

  c、因果一致性(causal consistency):只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到,对于无因果关系的写入则并行进行,无次序保证。因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化,但在实现时必须建立与维护因果依赖图,是相当困难的。

  d、管道一致性(PRAM/FIFO consistency):在因果一致性模型上的进一步弱化,要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到,而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序,就像一个一个的管道一样。 相对来说比较容易实现。

  e、弱一致性(weak consistency):只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性。对于同步变量的操作具有顺序一致性,是全局可见的,且只有当没有写操作等待处理时才可进行,以保证对于临界区域的访问顺序进行。在同步时点,所有使用者可以看到相同的数据。

  f、 释放一致性(release consistency):弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区, 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分。需要写入时使用者acquire该对象,写完后release,acquire-release之间形成了一个临界区,提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后,所有使用者应该可以看到该操作。

  g、最终一致性(eventual consistency):当没有新更新的情况下,更新最终会通过网络传播到所有副本点,所有副本点最终会一致,也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。可以采用最终一致性模型有一个关键要求:读出陈旧数据是可以接受的。

  2013-06-29展开全部为了保证数据库的一致性和完整性,设计人员往往会设计过多的表间关联(Relation),尽可能的降低数据的冗余。表间关联是一种强制性措施,建立后,对父表(Parent Table)和子表(Child Table)的插入、更新、删除操作均要占用系统的开销,另外,最好不要用Identify 属性字段作为主键与子表关联。如果数据冗余低,数据的完整性容易得到保证,但增加了表间连接查询的操作,为了提高系统的响应时间,合理的数据冗余也是必要的。使用规则(Rule)和约束(Check)来防止系统操作人员误输入造成数据的错误是设计人员的另一种常用手段,但是,不必要的规则和约束也会占用系统的不必要开销,需要注意的是,约束对数据的有效性验证要比规则快。所有这些,设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。

  事务是在一次性完成的一组操作。虽然这些操作是单个的操作,SQL Server能够保证这组操作要么全部都完成,要么一点都不做。正是大型数据库的这一特性,使得数据的完整性得到了极大的保证。

  众所周知,SQL Server为每个独立的SQL语句都提供了隐含的事务控制,使得每个DML的数据操作得以完整提交或回滚,但是SQL Server还提供了显式事务控制语句

  ---- 事务可以嵌套,可以通过全局变量@@trancount检索到连接的事务处理嵌套层次。

  需要加以特别注意并且极容易使编程人员犯错误的是,每个显示或隐含的事物开始都使得该变量加1,每个事务的提交使该变量减1,每个事务的回滚都会使得该变量置0,而只有当该变量为0时的事务提交(最后一个提交语句时),这时才把物理数据写入磁盘。

  在计算机硬件配置和网络设计确定的情况下,影响到应用系统性能的因素不外乎为数据库性能和客户端程序设计。而大多数数据库设计员采用两步法进行数据库设计:首先进行逻辑设计,而后进行物理设计。数据库逻辑设计去除了所有冗余数据,提高了数据吞吐速度,保证了数据的完整性,清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询(尤其是大数据表)时,其性能将会降低,同时也提高了客户端程序的编程难度,因此,物理设计需折衷考虑,根据业务规则,确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度,对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计。

  数据类型的合理选择对于数据库的性能和操作具有很大的影响,有关这方面的书籍也有不少的阐述,这里主要介绍几点经验。

  Identify字段不要作为表的主键与其它表关联,这将会影响到该表的数据迁移。

  Text 和Image字段属指针型数据,主要用来存放二进制大型对象(BLOB)。这类数据的操作相比其它数据类型较慢,因此要避开使用。

  日期型字段的优点是有众多的日期函数支持,因此,在日期的大小比较、加减操作上非常简单。但是,在按照日期作为条件的查询操作也要用函数,相比其它数据类型速度上就慢许多,因为用函数作为查询的条件时,服务器无法用先进的性能策略来优化查询而只能进行表扫描遍历每行。

  例如:要从DATA_TAB1中(其中有一个名为DATE的日期字段)查询1998年的所有记录

  数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整,而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。

  数据,在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。

  在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素,种类很多。

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