Consistența datelor înseamnă că aceleași date arată la fel peste tot. Adresa unui client din sistemul de facturare corespunde cu adresa din sistemul de expediere. Numărul de stocuri din depozit corespunde cu numărul de stocuri de pe site. Când sistemele nu sunt de acord, deciziile iau erori. Comenzile sunt expediate la adrese vechi. Clienții cumpără produse care nu sunt în stoc. Consistența nu este opțională pentru sistemele care depind unele de altele.

Sistemele distribuite îngreunează consistența. Datele replicate pe mai multe servere pot desincroniza. O partiție de rețea izolează o regiune de alta. Ambele regiuni acceptă scrieri. Când partiția se vindecă, datele intră în conflict. Teorema CAP spune că poți avea consistență, disponibilitate și toleranță la partiție, dar nu pe toate trei simultan. Majoritatea bazelor de date distribuite aleg disponibilitatea și consistența finală. Aceasta înseamnă că datele converg în timp, dar există o fereastră în care diferite noduri văd valori diferite. Consistența puternică necesită coordonare, ceea ce costă latență. Alegerea depinde de aplicație. Un registru bancar are nevoie de consistență puternică. Un flux de social media poate tolera consistența finală. Răspunsul corect nu este universal. Depinde de ce se întrerupe atunci când datele nu sunt de acord.

Modele de consistență

• Puternic — toate nodurile văd aceleași date imediat
• Eventual — nodurile converg în timp
• Operațiile cauzale - corelate sunt văzute în ordine
• Citește-ți scrierile — vezi imediat propriile actualizări

Consistența este un spectru. Întrebarea este câtă inconsistență poate tolera aplicația înainte de a se defecta.