{"id":7282,"date":"2019-08-09T10:00:02","date_gmt":"2019-08-09T17:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=7282"},"modified":"2025-06-13T17:21:59","modified_gmt":"2025-06-14T00:21:59","slug":"couchbase-6-5-scan-consistency-in-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/couchbase-6-5-scan-consistency-in-analytics\/","title":{"rendered":"Couchbase 6.5 - Consist\u00eancia de varredura no Analytics"},"content":{"rendered":"

Desde o GA em novembro de 2018, o Couchbase Analytics est\u00e1 sendo usado em v\u00e1rios setores verticais para obter insights rapidamente - an\u00e1lise ad-hoc por um provedor de pagamento, an\u00e1lise de carrinho de compras por um varejista eletr\u00f4nico, mecanismo de reserva de passagens de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o por uma companhia a\u00e9rea global, movimento em tempo real de carrinhos de comida dentro de um est\u00e1dio de beisebol \u00e0 medida que os f\u00e3s o enchem - e muito mais.<\/span><\/p>\n

Na vers\u00e3o inicial, um dos objetivos do projeto do sistema era a disponibilidade do servi\u00e7o Analytics para executar consultas mesmo quando opera\u00e7\u00f5es de reequil\u00edbrio, failover ou revers\u00e3o estivessem sendo realizadas em um cluster. Como resultado, o servi\u00e7o Analytics retornaria os resultados da consulta mesmo quando os dados estivessem sendo movidos ou reparticionados. Esse design foi adaptado para a produtividade do desenvolvedor e permitiu que as equipes de DevOps reequilibrassem, fizessem failover ou revertessem de forma independente um cluster do Couchbase.<\/span><\/p>\n

\u00c0 medida que os clientes implementam o Analytics na produ\u00e7\u00e3o, uma solicita\u00e7\u00e3o comum \u00e9 garantir que n\u00e3o sejam retornados resultados n\u00e3o monot\u00f4nicos. Comportamento n\u00e3o monot\u00f4nico \u00e9 quando uma consulta avaliada em um determinado momento C retorna um resultado que era atual no momento A, um ponto muito anterior no tempo, com consultas intermedi\u00e1rias que retornaram resultados mais recentes. A figura abaixo ilustra o conceito.<\/span><\/p>\n

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Isso \u00e9 especialmente verdadeiro para clientes que executam aplicativos cr\u00edticos para os neg\u00f3cios no Couchbase, como gastos do consumidor, vendas por trimestre, itens no carrinho de compras, invent\u00e1rio etc. Os clientes n\u00e3o querem que os relat\u00f3rios, os pain\u00e9is, as an\u00e1lises e, consequentemente, os insights sejam afetados pelas opera\u00e7\u00f5es do cluster durante a execu\u00e7\u00e3o desses aplicativos essenciais aos neg\u00f3cios.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Para garantir que as consultas futuras s\u00f3 retornem quando a ingest\u00e3o de dados no Analytics voltar ao estado em que as consultas foram executadas anteriormente, estamos introduzindo a \"consist\u00eancia de varredura\" na pr\u00f3xima vers\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

A consist\u00eancia da varredura refere-se ao fato de que os dados no servi\u00e7o Analytics s\u00e3o consistentes com o estado dos dados no servi\u00e7o de dados.\u00a0<\/b><\/p>\n

O objetivo da consist\u00eancia da varredura \u00e9 evitar o comportamento n\u00e3o monot\u00f4nico, n\u00e3o retornando os resultados da consulta antes que um estado anteriormente v\u00e1lido seja alcan\u00e7ado novamente.<\/span><\/p>\n

Para fazer isso, basta definir as prefer\u00eancias apropriadas no query workbench. Anexei uma captura de tela abaixo com a prefer\u00eancia \"scan consistency\" definida como uma das seguintes:<\/span><\/p>\n