Consistencia en DynamoDB: eventual vs fuerte

Clase 20 de 32 • Curso Práctico de Bases de Datos en AWS

Resumen

La consistencia eventual de lectura NO puede mostrar los resultados de una tarea de escritura reciente cuando consultamos una tabla recién actualizada, además, consume los 4kb de bloques por segundo en las unidades de lectura.

Por otra parte, la consistencia fuerte de lectura funciona correctamente cuando consultamos una tabla y recibimos la respuesta más reciente, pero consume el doble que la consistencia eventual, así que será más costosa. Este tipo de consistencia es el adecuando para aplicaciones y casos de uso muy específicos donde la consulta y la escritura deben estar tan sincronizadas como sea posible.

Esteban Vasquez Valencia

student•

Excelente explicación sobre la Consistencia!!!

Usuario anónimo

user•

Por otra parte, la consistencia fuerte de lectura funciona correctamente cuando consultamos una tabla y recibimos la respuesta más reciente, pero consume el doble que la consistencia eventual, así que será más costosa. Este tipo de consistencia es el adecuando para aplicaciones y casos de uso muy específicos donde la consulta y la escritura deben estar tan sincronizadas como sea posible.

Patricio Sánchez Fernández

student•

Excelente

Santiago Ortiz Ceballos

student•

Cual es el tiempo mínimo (en consistencia eventual) que debo esperar para leer la data de la última escritura?

Jordi Santamaría Portolés

student•

consistencia eventual: valores que no tienen que ser lo ultimo. Consistencia fuerte: cuando la respuesta tiene que ser la mas reciernte, consume el doble que consistencia eventual.

Mario Alexander Vargas Celis

student•

📌 Consistencia en Amazon DynamoDB

DynamoDB ofrece dos modelos de consistencia en las operaciones de lectura:

1️⃣ Lecturas con Consistencia Eventual (Eventually Consistent Reads)

✅ Modo por defecto en DynamoDB. ✅ Puede haber un pequeño retraso en la propagación de datos entre réplicas. ✅ Optimiza el rendimiento y escalabilidad. ✅ Adecuado para aplicaciones que pueden tolerar lecturas de datos ligeramente desactualizados.

Ejemplo de uso:

Feeds de redes sociales.
Dashboards en tiempo real donde la exactitud al instante no es crítica.

2️⃣ Lecturas con Consistencia Fuerte (Strongly Consistent Reads)

✅ Garantiza que la lectura siempre devuelve la última versión del dato. ✅ Mayor latencia y consumo de recursos en comparación con la consistencia eventual. ✅ No siempre disponible en DynamoDB Global Tables (lecturas entre regiones).

Ejemplo de uso:

Sistemas de reservas o inventarios en tiempo real.
Aplicaciones bancarias donde la exactitud es crítica.

📌 Comparación Rápida

CaracterísticaConsistencia EventualConsistencia FuerteDisponibilidadAltaMenorRendimientoMás rápidoMás lentoCostosMenoresMayoresÚltima versión garantizada❌ No siempre✅ SiempreUso recomendadoLecturas flexiblesLecturas críticas

🛠️ Configuración en Código

Para obtener una lectura con consistencia fuerte en AWS SDK, se puede especificar el parámetro ConsistentRead=True en las consultas de lectura.

Ejemplo en Python (boto3):

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb') table = dynamodb.Table('MiTabla')

response = table.get_item( Key={'ID': '123'}, ConsistentRead=True # Fuerza la consistencia fuerte )

print(response['Item'])

📌 Nota: Por defecto, ConsistentRead=False, lo que significa que la lectura será con consistencia eventual.

🔹 Conclusión:

Usa consistencia eventual para mejorar escalabilidad y rendimiento en la mayoría de los casos.
Usa consistencia fuerte cuando necesites precisión absoluta en los datos. 🚀

Didier Sotto Acosta

student•

Con Consistencia Eventual de Lectura (eventually consistent) la data actualizada estará disponible en un segundo o menos. Fuente: https://docs.aws.amazon.com/es_es/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadConsistency.html

Patricio Sánchez Fernández

student•

Gracias por el link, Didier.

Usuario anónimo

user•

La consistencia eventual de lectura NO puede mostrar los resultados de una tarea de escritura reciente cuando consultamos una tabla recién actualizada, además, consume los 4kb de bloques por segundo en las unidades de lectura.

Usuario anónimo

user•

Amazon DynamoDB es un servicio de bases de datos NoSQL totalmente administrado que ofrece un desempeño rápido y previsible, así como una escalabilidad óptima. DynamoDB le permite trasladar a AWS las cargas administrativas que supone tener que utilizar y escalar una base de datos distribuida, para que no tenga que preocuparse del aprovisionamiento, la instalación y la configuración del hardware, ni tampoco de las tareas de replicación, revisión del software o escalado de clústeres. Además, DynamoDB ofrece el cifrado en reposo, que elimina la carga y la complejidad operativa que conlleva la protección de información confidencial. Para obtener más información,

Ricardo Mesa Gallego

student•

En tema de costos($) se eleva demasiado el precio al manejar una consistencia de lectura fuerte o la diferencia en costos es mínima?

Carlos Andrés Zambrano Barrera

teacher•

es el doble en unidades que vas a conseguir. el costo siempre dependera de la cantidad de datos que vas a leer por segundo y el tamano de los mismos. Asi que ten cuidado con esos valores para estimar el calculo. tamano del item en KB y lecturas por segundo.

Jeisson Espinosa

student•

Información resumida de esta clase

#EstudiantesDePlatzi

- Tenemos dos tipos de consistencia, la consistencia eventual y la consistencia fuerte

- La consistencia eventual no asegura que la lectura son los datos más recientes

- La consistencia fuerte asegura que los datos de lectura son los más recientes

- La consistencia fuerte consume el doble (8Kb) que la consistencia eventual (4Kb). Esto puede hacer subir los precios

Oscar Eduardo Delgado Ballesteros

student•

Consistencia Ejemplo: Estamos escribiendo data en determinado momento y queremos extraer los ultimos datos insertados, pero que pasa si esta replicando en varias locaciones y queremos hacer una consulta inmediatamente y no nos trae la ultima data insertada?

Usamos -> Consistencia fuerte de lectura, esto implica aumento de precio. COnsumo de 8KB de bloques x Segundo

Patricio Sánchez Fernández

student•

Buen aporte, Óscar.

AFU NANG TSE MUNDACA

student•

Consistencia eventual de Lectura: Toma la anterior data antes de la escritura y consume 4 KB de bloques por segundo.
Consistencia Fuerte de Lectura: Toma la ultima operación de escritura y consume el doble en pricing

Cristian Cabrera

student•

muy clara la explicación

john ct

student•

DynamoDB supports some of the world’s largest scale applications by providing consistent, single-digit millisecond response times at any scale. You can build applications with virtually unlimited throughput and storage. DynamoDB global tables replicate your data across multiple AWS Regions to give you fast, local access to data for your globally distributed applications. For use cases that require even faster access with microsecond latency, DynamoDB Accelerator (DAX) provides a fully managed in-memory cache.

john ct

student•

DynamoDB is serverless with no servers to provision, patch, or manage and no software to install, maintain, or operate. DynamoDB automatically scales tables up and down to adjust for capacity and maintain performance. Availability and fault tolerance are built in, eliminating the need to architect your applications for these capabilities. DynamoDB provides both provisioned and on-demand capacity modes so that you can optimize costs by specifying capacity per workload, or paying for only the resources you consume.

john ct

student•

DynamoDB supports ACID transactions to enable you to build business-critical applications at scale. DynamoDB encrypts all data by default and provides fine-grained identity and access control on all your tables. You can create full backups of hundreds of terabytes of data instantly with no performance impact to your tables, and recover to any point in time in the preceding 35 days with no downtime. DynamoDB is also backed by a service level agreement for guaranteed availability.

Usuario anónimo

user•

super, muy claro.. gracias

Usuario anónimo

user•

super claro :) gracias

Usuario anónimo

user•

Hasta el momento avanzando

Usuario anónimo

user•

claro

Usuario anónimo

user•

Gracias por su buena explicación.

Usuario anónimo

user•

Esta interesante el tema de la lectura fuerte y la consistencia eventual.

Consistencia en DynamoDB: eventual vs fuerte

Introducción

Bases de Datos Relacionales y No Relacionales en AWS

Introducción a RDS

Gestión de Bases de Datos Relacionales en AWS RDS

Creación de Bases de Datos en AWS RDS con MySQL

Conexión y Gestión de Bases de Datos MySQL con MySQL Workbench

Creación de Tablas e Ingesta de Datos con MySQL Workbench

Conexión y Operaciones en RDS con Instancia EC2 de Amazon

Despliegue y Gestión de Bases de Datos RDS con MySQL

Backups, Performance y HA en RDS

Backups y Alta Disponibilidad en RDS: Estrategias Efectivas

Restauración y Configuración de Backups en RDS

Estrategias de Rendimiento en Bases de Datos AWS RDS

Alta Disponibilidad en RDS con Multi-AZ

Migración a RDS

Estrategias de Migración a RDS con Database Migration Service

Migraciones Homogéneas con Database Migration Service

Arquitecturas y Casos de Uso de Amazon RDS

Aurora

Características y Ventajas de Amazon Aurora en AWS

Endpoints y Funcionalidades Avanzadas en Amazon Aurora

Aurora Serverless: Configuración y Ventajas en AWS

Creación y Configuración de Bases de Datos Aurora en AWS RDS

Introducción a DynamoDB

Introducción a DynamoDB: Bases de Datos No Relacionales en AWS

Consistencia en DynamoDB: eventual vs fuerte

Creación y Configuración de Tablas en DynamoDB

Casos de Uso de DynamoDB en Aplicaciones Reales

Creación y Configuración de Tablas en DynamoDB para Encuestas

Particiones e Índices en DynamoDB

Particiones e Índices en DynamoDB para Optimización de Rendimiento

Operaciones Scan en DynamoDB: Funcionamiento y Eficiencia

Consultas en DynamoDB: Optimización y Uso Eficiente de Queries

Operaciones Scan y Query en DynamoDB: Uso y Diferencias

Índices Secundarios en DynamoDB para Consultas Eficientes

DynamoDB Streams y Replicación

Uso de DynamoDB Streams para Arquitecturas en Tiempo Real

Casos de Uso de DynamoDB Streams en Aplicaciones en Tiempo Real

Optimización de consultas en DynamoDB con DAX

Contenido Bonus

Bases de Datos Relacionales y No Relacionales en AWS