Datenkonsistenz

Datenkonsistenz bezeichnet den Zustand, in dem Daten in einer Quelle oder in mehreren verteilten Quellen korrekt, widerspruchsfrei und vertrauenswürdig sind. Sie umfasst sowohl syntaktische Gültigkeit (Format und Wertebereiche) als auch semantische Kohärenz (logische Beziehungen zwischen Datensätzen). In relationalen Datenbanken wird Konsistenz häufig durch Integritätsregeln, referentielle Integrität und Transaktionsgrenzen gewährleistet.

Es gibt verschiedene Konsistenzmodelle. Starke Konsistenz bedeutet, dass alle Leseoperationen unmittelbar den neuesten Schreibzustand widerspiegeln; in verteilten Systemen kann dies durch Transaktionen mit ACID-Eigenschaften oder durch Replikationsprotokolle erreicht werden. Eventual Consistency erlaubt vorübergehende Abweichungen zugunsten von Verfügbarkeit und Partitionstoleranz und erfordert später Konfliktauflösung. Das CAP-Theorem besagt, dass in verteilten Systemen bei Ausfall von Netzwerkknoten nur zwei der drei Eigenschaften Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz gleichzeitig gewährleistet sein können.

Techniken zur Sicherung der Konsistenz umfassen Primärschlüssel, Fremdschlüssel, eindeutige Constraints, Trigger und Transaktions-Protokolle, MVCC sowie Sperr- bzw. Mehr-Phasen-Commit-Algorithmen. Replikation, zeitstempelbasierte Konfliktlösung und Quorum-Abfragen sind gängige Muster in verteilten Systemen.

Herausforderungen bestehen durch verteilte Architektur, Netzwerklatenz, asynchrone Updates, Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen sowie gleichzeitige Bearbeitung. Datenqualität, Governance, Änderungsverfolgung und Auditierung sind deshalb zentrale Aufgaben.

Praktisch bedeutet Datenkonsistenz regelmäßige Validierungen, Checksummen, Datenqualitätskennzahlen und klare Regeln zur Datenpflege, um Integrität über Zeit und Systeme hinweg sicherzustellen.