Scylla가 토큰 및 테이블 범위 스캔 읽기 쿼리의 일관성 수준을 구현하는 방법을 알아보십시오. ---이 비디오는 https://stackoverflow.com/q/75758554/에 대한 질문을 기반으로합니다. 사용자 'Rado Buransky'(https://stackoverflow.com/u/1417723/)와 https://stackoverflow.com/a/75760199/ 사용자가 제공하는 답변. '스택 오버 플로우'웹 사이트에서 https://stackoverflow.com/u/4717332/). 이 훌륭한 사용자와 StackexChange 커뮤니티 덕분에 공헌에 감사드립니다. 대체 솔루션, 주제, 주석, 개정 내역 등에 대한 대체 솔루션, 최신 업데이트/개발과 같은 원본 콘텐츠 및 더 자세한 내용은 이러한 링크를 방문하십시오. 예를 들어, 질문의 원래 제목은 다음과 같습니다. Scylla는 토큰/테이블 범위 스캔 읽기 쿼리의 일관성 수준을 달성하는 방법? 또한 CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/licensing에 따라 라이센스가 부여 된 콘텐츠 (음악 제외) 원래 질문 게시물은 'CC Bysa 4.0'(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 라이센스에 따라 라이센스가 부여되며, 원본 답변은 'CC Bee-sa 4.0'(CC Bee-sa 4.0)에 라이센스가 부여됩니다. https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 라이센스. 당신에게 어떤 것이 보이면, vlogize [at] gmail [dot] com에서 저를 보내 주시기 바랍니다. --- Scylla가 토큰/테이블 범위 스캔에서 일관성 수준을 달성하는 방법 이해하기 데이터베이스, 특히 Scylla와 같은 분산 시스템으로 작업 할 때 쿼리를 읽고 개발자 및 데이터 아키텍트에게 일관성 수준 기능이 중요한 방법을 이해합니다. 종종 발생하는 질문은 Scylla가 토큰 범위 스캔 읽기 쿼리 중 요청 된 일관성 수준을 구현하는 방법입니다. 이 안내서는이 주제를 조사하고 특히 테이블 스캔 및 토큰 범위 쿼리와 관련하여 Scylla가 일관성을 관리하는 방법에 대한 명확성을 제공합니다. 문제 : 분산 데이터베이스 시스템에서 분산 시스템의 일관성 수준은 데이터가 종종 다른 노드에 걸쳐 스프레됩니다. 일관성 수준은 성공하기 전에 몇 개의 노드가 읽기 또는 쓰기 작업을 인정 해야하는지 정의하기 때문에 중요한 측면입니다. 당면한 문제는 Scylla가 다양한 토큰 또는 여러 파티션을 스캔하는 것과 관련된 읽기 쿼리에 적합한 일관성 수준을 어떻게 유지합니까? 예를 들어, 다음 쿼리를 고려하십시오. [[[이 텍스트 또는 코드 스 니펫을 공개하려면 비디오를 참조하십시오]] 강력한 일관성 보장으로 뒷받침되는 일관성을 이해하는 것의 중요성, 개발자는 가장 정확하고 최신 데이터를 검색해야합니다. 그러나이를 달성하려면 시스템의 여러 복제품에서 요청이 처리되는 방법을 신중하게 관리하는 것이 포함됩니다. 해결책 : Scylla의 일관성 수준에 대한 접근 Scylla는 범위 스캔 중 일관성 수준을 관리하기위한 효율적인 메커니즘을 제공합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. 1. Scylla에서 페이지를 이해하면 데이터는 "페이지"로 알려진 청크로 읽습니다. 페이지는 대략 1 메가 바이트의 데이터와 같습니다. 각 페이지에는 여러 행이 포함될 수 있으며 다양한 파티션의 일부를 포함 할 수도 있습니다. 2. 토큰 범위 쿼리의 페이지 수준에서의 일관성 읽기 Scylla는 각 파티션에 대한 승인을 개별적으로 요청하지 않습니다. 대신 더 높은 수준에서 작동합니다. 승인은 페이지 당 한 번만 필요합니다. 즉, 페이지를 읽을 때 요청 된 일관성 레벨이 전체 페이지에서 여러 파티션을 포함 할 수 있습니다. 3. 승인 프로세스를 PAGE 당으로 제한함으로써 중복 작업의 감소를 통한 효율성, Scylla는 읽기 성능을 크게 향상시킵니다. 여러 파티션이 응답하기를 기다리는 것과 관련된 오버 헤드를 줄입니다. 이 간소화는 대규모 데이터 세트에 필수적이며 사용자는 정확도와 일관성을 손상시키지 않고 데이터를 빠르게받을 수 있도록합니다. 결론 Scylla가 토큰 및 테이블 범위 스캔 중 일관성 수준을 달성하는 방법 이해 쿼리는 개발자가 지식을 사용하여 데이터베이스 작업을 최적화합니다. Scylla는 개별 파티션이 아닌 작업 단위로 페이지에 집중함으로써 요청 된 일관성 수준의 무결성을 유지하면서 효율적인 데이터 검색을 보장합니다. 요약하면 Scylla의 경우 일관성 수준을 지능적으로 관리하는 강력한 시스템이있어 분산 환경에서 더 빠르고 신뢰할 수있는 데이터 쿼리가 가능합니다. Scylla의 아키텍처는 단일 파티션을 쿼리하든 여러 토큰을 통해 스캔하든, 요구를 효율적으로 지원하도록 설계되었습니다. 분산 데이터베이스 아키텍처에 대한 더 많은 통찰력과 응용 프로그램을 활용하는 방법에 대한 팁을 확인하십시오!
