Consistency-modellen.

Consistency-modeller inom Databaser

Consistency-modellen inom datavetenskap och databasadministration beskriver när och hur data blir synlig och konsekvent i ett distribuerat system. Det finns flera olika typer av konsekvensmodeller, var och en med sina egna specifika egenskaper och användningsområden.

Stark Konsekvens (Strong Consistency)

• Beskrivning: Garanterar att alla efterföljande läsoperationer omedelbart reflekterar en genomförd skrivoperation.
• Användning: Vanligt i traditionella relationsdatabaser.
• Exempel: Efter en databasuppdatering, ser alla efterföljande läsoperationer denna uppdatering omedelbart.

Svag Konsekvens (Weak Consistency)

• Beskrivning: Inga omedelbara garantier ges för att läsoperationer reflekterar en skrivoperation.
• Användning: Används i system där prestanda och tillgänglighet är prioriterade.
• Exempel: Efter en uppdatering kan det ta tid innan ändringen är synlig för alla användare.

Eventual Consistency (Eventuell Konsekvens)

• Beskrivning: Garanterar att alla replikor av datan blir konsekventa så småningom, om inga nya uppdateringar görs.
• Användning: Vanligt i NoSQL-databaser och distribuerade system.
• Exempel: Ändringar sprids över tid till alla noder i systemet.

Causal Consistency (Orsaksmässig Konsekvens)

• Beskrivning: Uppdateringar som är orsaksmässigt relaterade visas i samma ordning överallt.
• Användning: Används i avancerade distribuerade system.
• Exempel: Om en användare ser en uppdatering och gör en relaterad ändring, visas dessa i en orsaksmässig ordning.

Sequential Consistency (Sekventiell Konsekvens)

• Beskrivning: Operationer ser ut att ske i en bestämd sekventiell ordning.
• Användning: Används där operationers ordning är viktig.
• Exempel: Operationer utförda av två användare ses i samma ordning av alla.

Dessa konsekvensmodeller spelar en viktig roll i design och val av distribuerade system, beroende på krav på prestanda, skalbarhet och tillgänglighet.