Pour une application comme Farmville, on s'en cogne de la fiabilité des informations du jeu. Ce qui est important, c'est la réactivité du jeu, et que l'expérience soit agréable. Et pourtant, ils ont des données persistantes.
Tu as du mal à comprendre parce que tu n'as jamais dû avoir de cas concret à gérer. On ne peut rien garantir avec un logiciel. Par contre, avec une infrastructure et en mesurant ayant consciences des concessions que l'on fait, on peut assurer une certaine fiabilité et qualité de service.
Je ne parlait pas de code flottant. Je parlait des nombres float. Ces nombres sont des représentations de nombres réels. Ils en sont la plupart du temps une approximation. Cette approximation introduit une imprécision dans les calculs sur ces nombres. Lorsque cette imprécision n'est pas gênante, on peut utiliser des FPU performant (pour calculer le rendu d'une scène 3D par exemple). Par contre, stocker un montant financier dans un float est une erreur de débutant très répandue, qui rend les comptes faux. On aurait dû privilégier le type de données décimal, qui est lent mais fiable, sur le type float, rapide mais imprécis.
On peut appliquer ce raisonnement aux nombreux choix que l'on doit faire lorsqu'il s'agit de déployer une solution informatique : quels niveaux de rapidité et de fiabilité, pour quel coût ?
MongoDB prétend garantir l'atomicité sur certaines opérations.
[^] # Re: "base de données" ?
Posté par LupusMic (site web personnel, Mastodon) . En réponse à la dépêche Sortie de Redis 2.0.0. Évalué à 3.
Tu as du mal à comprendre parce que tu n'as jamais dû avoir de cas concret à gérer. On ne peut rien garantir avec un logiciel. Par contre, avec une infrastructure et en mesurant ayant consciences des concessions que l'on fait, on peut assurer une certaine fiabilité et qualité de service.
Je ne parlait pas de code flottant. Je parlait des nombres float. Ces nombres sont des représentations de nombres réels. Ils en sont la plupart du temps une approximation. Cette approximation introduit une imprécision dans les calculs sur ces nombres. Lorsque cette imprécision n'est pas gênante, on peut utiliser des FPU performant (pour calculer le rendu d'une scène 3D par exemple). Par contre, stocker un montant financier dans un float est une erreur de débutant très répandue, qui rend les comptes faux. On aurait dû privilégier le type de données décimal, qui est lent mais fiable, sur le type float, rapide mais imprécis.
On peut appliquer ce raisonnement aux nombreux choix que l'on doit faire lorsqu'il s'agit de déployer une solution informatique : quels niveaux de rapidité et de fiabilité, pour quel coût ?
MongoDB prétend garantir l'atomicité sur certaines opérations.