設計者は分割が発生したとき一貫性と可用性のどちらかを選ぶ必要がありますが、分割の扱い方と分割の復旧には柔軟な対処方法があります。現在のCAPの目的は特定のアプリケーションが必要とする一貫性と可用性を最適化することでしょう。このような方法には分割発生中の計画や分割の復旧計画が組み込まれています。したがって、設計者はこのような方法を採用することで、従来受け取られてきたCAPの限界を超えてCAPについて考えることができます。 なぜ"3つのうち2つ"がミスリーディングなのか CAPを理解する最も簡単な方法は分割の両側にひとつずつノードがある場合を考えることです。片方のノードだけ状態を更新できるようにすると、2つのノードに一貫性がなくなります。つまり、Cが失われます。一貫性を維持しようとすれば、一方のノードは利用できない状態であるかのように動作しなければなりません。この場合、Aが失われます。一貫性と

分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと

原文(投稿日：2010/05/12)へのリンク はじめに データモデルにはいろいろあるが、80年代以降、主流になっているのはリレーショナルモデルだ。このモデルにはOracle、MySQL、MSSQLなどの実装があり、RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム: Relational Database Management System）と呼ばれることもある。しかし最近になって、リレーショナルデータベースを使うことで問題が起こるケースが増えている。リレーショナルモデルによるデータモデリングには弱点と問題があり、複数サーバに及ぶ水平方向のスケーラビリティと膨大なデータの扱いに制約があるためだ。これらの問題の要因には、世界中のソフトウェアコミュニティが注目している2つのトレンドがある。 ユーザ、システム、センサーによって生み出されるデータの指数的な増加。Amazon、Google、その他