डेटा की एकरूपता का मतलब है कि डेटा हर जगह एक जैसा दिखे। बिलिंग सिस्टम में ग्राहक का पता शिपिंग सिस्टम में दिए गए पते से मेल खाता है। गोदाम में इन्वेंट्री की संख्या वेबसाइट पर दी गई संख्या से मेल खाती है। जब सिस्टम में एकरूपता नहीं होती, तो निर्णय गलत हो जाते हैं। ऑर्डर पुराने पतों पर भेज दिए जाते हैं। ग्राहक ऐसे उत्पाद खरीद लेते हैं जो स्टॉक में नहीं होते। एक-दूसरे पर निर्भर सिस्टमों के लिए एकरूपता अनिवार्य है।

वितरित प्रणालियाँ स्थिरता बनाए रखना कठिन बना देती हैं। कई सर्वरों में प्रतिकृत डेटा में विसंगति आ सकती है। नेटवर्क विभाजन एक क्षेत्र को दूसरे से अलग कर देता है। दोनों क्षेत्र लेखन स्वीकार करते हैं। विभाजन के ठीक होने पर, डेटा में विरोधाभास उत्पन्न होता है। CAP प्रमेय कहता है कि स्थिरता, उपलब्धता और विभाजन सहनशीलता तीनों एक साथ हो सकती हैं, लेकिन तीनों नहीं। अधिकांश वितरित डेटाबेस उपलब्धता और अंततः स्थिरता को चुनते हैं। इसका अर्थ है कि डेटा समय के साथ अभिसरित होता है, लेकिन एक ऐसा समय अंतराल होता है जब विभिन्न नोड्स अलग-अलग मान देखते हैं। मजबूत स्थिरता के लिए समन्वय की आवश्यकता होती है, जिससे विलंबता होती है। चुनाव अनुप्रयोग पर निर्भर करता है। एक बैंकिंग खाता बही को मजबूत स्थिरता की आवश्यकता होती है। एक सोशल मीडिया फ़ीड अंततः स्थिरता को सहन कर सकता है। सही उत्तर सार्वभौमिक नहीं है। यह इस बात पर निर्भर करता है कि डेटा में विसंगति होने पर क्या समस्या उत्पन्न होती है।

संगति मॉडल

• मजबूत — सभी नोड्स को एक ही डेटा तुरंत दिखाई देता है
• अंततः—समय के साथ नोड्स अभिसरित होते हैं
• कारण-संबंधी क्रियाएँ क्रम से देखी जाती हैं।
• अपने लिखे हुए लेख पढ़ें — आप अपने अपडेट तुरंत देख सकते हैं

स्थिरता एक स्पेक्ट्रम है। सवाल यह है कि कोई एप्लिकेशन टूटने से पहले कितनी असंगतता सहन कर सकता है।