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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Systeme für skalierbares Datenmanagement

verfasst von : Felix Gessert, Wolfram Wingerath, Norbert Ritter

Erschienen in: Schnelles und skalierbares Cloud-Datenmanagement

Verlag: Springer International Publishing

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Zusammenfassung

Unabhängig von der serverseitigen Architektur ist das skalierbare Datenmanagement die primäre Herausforderung für hohe Leistung. Geschäfts- und Präsentationslogik können durch zustandslose Verarbeitung oder durch Auslagern des Zustandsproblems auf einen gemeinsamen Datenspeicher skaliert werden. Daher hängen die Anforderungen an hohe Verfügbarkeit und elastische Skalierbarkeit von Datenbanksystemen ab.

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Fußnoten
1
Eine umfangreiche Liste von NoSQL-Datenbanksystemen finden Sie unter http://​nosql-database.​org/​.
 
2
In einigen Systemen (z. B. BigTable und HBase) wird die Mehrfachversionierung durch Hinzufügen eines Zeitstempels als dritter Schlüsselstufe implementiert.
 
3
ACID [HR83]: Atomarität, Consistency (Konsistenz), Isolation, Dauerhaftigkeit.
 
4
BASE [Pri08]: Basically Available, Soft-State, Eventually Consistent.
 
5
Das FLP-Theorem besagt, dass in einem verteilten System mit asynchroner Nachrichtenübermittlung kein Algorithmus garantieren kann, einen Konsens zwischen den beteiligten Knoten zu erreichen, wenn einer oder mehrere von ihnen durch Anhalten ausfallen können.
 
6
Ein Lese-/Schreibregister ist eine Datenstruktur mit nur zwei Operationen: das Setzen eines bestimmten Wertes (set) und das Zurückgeben des zuletzt gesetzten Wertes (get).
 
7
Daher wird Konsens, wie er zur Koordination in vielen NoSQL-Systemen entweder nativ [Bak+11] oder durch Koordinationsdienste wie Chubby und Zookeeper [Hun+10] verwendet wird, als ein „härteres“ Problem als starke Konsistenz angesehen, da er selbst in einem System mit zuverlässigen Kanälen nicht garantiert werden kann [FLP85].
 
8
Der Begriff NewSQL wurde von relationalen Datenbankanbietern geprägt, die ähnliche Skalierbarkeit und Leistung wie NoSQL-Datenbanken anstreben, während sie bekannte Abstraktionen wie SQL als Abfragesprache und ACID-Garantien beibehalten [Gro+13]. Dies wird erreicht, indem Trade-offs eingeführt werden, die größtenteils denen von NoSQL-Datenbanken ähneln. Beispiele sind H-Store [Kal+08], VoltDB [SW13], Clustrix [Clu], NuoDB [Nuo] und Calvin [Tho+12], die in Kap. 6 diskutiert werden.
 
9
Die Nützlichkeit dieser Eigenschaft wurde für Datenbanksysteme kritisiert, da keine typische Datenbank Werte zurückgeben würde, die nie geschrieben wurden, selbst bei gleichzeitigen Schreibvorgängen [Ber14].
 
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Metadaten
Titel
Systeme für skalierbares Datenmanagement
verfasst von
Felix Gessert
Wolfram Wingerath
Norbert Ritter
Copyright-Jahr
2024
Buch
Schnelles und skalierbares Cloud-Datenmanagement

Print ISBN: 978-3-031-54387-6

Electronic ISBN: 978-3-031-54388-3

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-54388-3_4

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