Qu'est-ce que le “CAP theorem” ?

1. proposé par Eric Brewer en 2000
2. originellement conceptualisé autour de données partagées en réseau.
3. souvent utilisé pour généraliser les tradeoffs entre différentes BDD.

Centré sur trois propriétés désirables :

1. consistency : tous les utilisateurs obtiennes les mêmes données, qu'importe d'où ils la lise
2. availability (disponibilité) : les utilisateurs peuvent écrire et lire à tout moment
3. partition tolerance : fonctionne lorsque divisée au sein d'un réseau.

Le théorème :

• au mieux, vous ne pouvez garantir que deux de ces trois propriétés en simultané :
  • AP : disponible, partition-tolerant
  • CP : consistent, partition-tolerant
  • CA : consistent, disponible

note: ce n'est pas exclusif, il peut y avoir des variations sur les trois point (dans le sens ou on peut avoir un 'score' par ex de C,A,P ou C*,A,P***)

CAP theorem and SQL VS NoSQL * les BDD relationnelles tendent à la /consistency et la disponibilité mais avec généralement une mauvaise partition-tolerance

• les BDD NoSQL tendent vers la partition-tolerance (dans l'idée ou l'on va ajouter des nodes à la BDD au fur et à mesure de sa croissance.
• Par exemple CouchDB est une BDD AP

Est-ce que le CAP theorem est important pour vous ?

1. selon la taille de votre application, les CAP tardeoff peuvent être irrelevant
2. ex: petit site a faible trafic, pas forcément besoin de partition
3. les tradeoffs de consistency peuvent ne pas être notables dans certains cas (ex: youtube n'affiche pas le même nombre de vues partout)