Veri tutarlılığı, aynı verilerin her yerde aynı görünmesi anlamına gelir. Faturalama sistemindeki müşteri adresi, gönderim sistemindeki adresle eşleşir. Depodaki envanter sayımı, web sitesindeki sayımla eşleşir. Sistemler uyuşmadığında, kararlar yanlış gider. Siparişler eski adreslere gönderilir. Müşteriler stokta olmayan ürünler satın alır. Birbirine bağımlı sistemler için tutarlılık isteğe bağlı değildir.

Dağıtılmış sistemler tutarlılığı zorlaştırır. Birden fazla sunucuya çoğaltılan veriler senkronize olmayabilir. Bir ağ bölümlemesi bir bölgeyi diğerinden izole eder. Her iki bölge de yazma işlemlerini kabul eder. Bölümleme düzeldiğinde, veriler çakışır. CAP teoremi, tutarlılık, kullanılabilirlik ve bölümleme toleransına sahip olabileceğinizi, ancak üçüne birden aynı anda sahip olamayacağınızı söyler. Çoğu dağıtılmış veritabanı kullanılabilirlik ve nihai tutarlılığı seçer. Bu, verilerin zaman içinde yakınsadığı, ancak farklı düğümlerin farklı değerler gördüğü bir zaman aralığı olduğu anlamına gelir. Güçlü tutarlılık, gecikmeye neden olan koordinasyon gerektirir. Seçim uygulamaya bağlıdır. Bir bankacılık defteri güçlü tutarlılığa ihtiyaç duyar. Bir sosyal medya akışı nihai tutarlılığa tolerans gösterebilir. Doğru cevap evrensel değildir. Veriler uyuşmadığında neyin bozulduğuna bağlıdır.

Tutarlılık modelleri

• Güçlü — tüm düğümler aynı veriyi anında görür.
• Sonunda — düğümler zamanla birleşir
• Nedensel-ilişkili işlemler sırayla incelenir.
• Yazdıklarınızı okuyun — kendi güncellemelerinizi anında görürsünüz.

Tutarlılık bir spektrumdur. Soru şu: Uygulama bozulmadan önce ne kadar tutarsızlığa tahammül edebilir?