リーダーレスデータベースにおいて、仮に書き込みに失敗したノードがあってもクライアントは失敗を無視して処理を継続できると述べた。ただしこれは文面ほど無秩序ではない。極端な話、すべてのノードに書き込みが失敗したのにクライアントが成功したと思い込んで処理を継続するようなことは許容できない。
クオラムという概念による定式化が可能である。次のような擬似式で端的に定義することができる。
- n: ノードの総数
- w: 書き込み成功に必要なノードの数
- r: 読み込み成功に必要なノードの数
- w + r > n
例えば3台のノードがあるとき（ n = 3 ）、書き込み成功の承認には二台のノードが必要で（ w = 2 ）読み込み成功の承認にも二台のノードが必要であれば（ r = 2 ）、クオラムが成立する（ r + w > n ）。
一般には n を奇数として、 w, r をそれぞれ過半数に設定する構成が採られる。データベースがクオラムを構成するとき、クライアントは n 個のノードに同時にリクエストを行うが、必ずしもすべてのレスポンスを待つ必要はない。書き込み時には w 個、読み込み時には r 個の成功レスポンスが集まれば、その時点でリクエストが成功したとみなすことができる。
クオラムにも限界がある
w + r > n とは要するに、最低でもひとつのノードが w と r の両方の集合に属していることを表している。少なくともひとつのノードが最新の書き込み結果を読み取らせてくれるので、古いデータがレスポンスされることはないように見える。
実際には、 w + r > n が成立している状況でも古いデータがレスポンスされてしまう余地はある。例えば並行して書き込みが行われるような場合、書き込み結果はよくてコンフリクト、悪ければ一方の書き込み結果が失われてしまう。あるいは書き込みと同時に読み込みが行われる場合には、最新の書き込み結果を反映しないレスポンスが返されることもある。さらに、 w 未満の数のノードにしか書き込みが成功しなかったときには、書き込み結果はロールバックされずに残ってしまう。
具体的な例をいくつか述べたが、要はクオラムがあっても完全な整合性を保証できるということにはなりえないということである。単一リーダーレプリケーションでは追加で実現することもできた read-after-write consistency のような制約もリーダーレスデータベースでは実現できない。より高い整合性を求めるのであれば、もとよりトランザクションの採用を検討するべきである。
データの不整合を監視する
古く不整合なデータが残ってしまうことを要件として許容できるとしても、古さの程度に限度はあるだろう。どれだけ古いデータが取り残されているか、監視することはできないだろうか？
リーダー型レプリケーションではレプリケーションログを利用して容易にラグを特定できたものだが、リーダーレスデータベースにおいてデータの古さを監視するのはそう簡単ではない。
まだ一般的ではないが有効たりえるプラクティスとして、古いデータが読み込まれる可能性を定量化する研究は進められている1。ベストプラクティスといえるほど有効で定着するかどうかは時間の判断に委ねるほかないが、監視項目のひとつに含めておくことは損にはならないだろう。「結果整合性」というあいまいな言葉にどれだけの期待をしてよいか、チームの共通認識として言語化しておくことはなにより大切である。