Transaction에서의 격리 수준에 대해서

업데이트: August 09, 2024

| Transaction이란?

트랜잭션은 데이터베이스에서 하나의 논리적 작업 단위를 구성하는 연산들의 집합입니다. 트랜잭션은 일반적으로 데이터베이스의 상태를 변화시키는 작업들을 포함하고, 주 역할은 트랜잭션내에서 에러가 발생했을 때 데이터를 보호하고, 데이터의 일관성 유지를 목표로 합니다.

A - 원자성
- 트랜잭션은 ‘All’ or ‘Nothing’의 원칙을 따릅니다 -> 완전히 수행되거나, 아예 수행되지 않아야합니다
- 한 트랜잭션 내에서 어떠한 이유로 중단(Abort)됐을 때, 트랜잭션은 실패하고 모든 변경사항이 취소됩니다.
- 트랜잭션 성공 시 모든 변경사항 적용하는 커밋(Commit)을 합니다.
C - 일관성
- 트랜잭션 실행 전후로 데이터베이스가 일관된 상태를 유지합니다.
- 정확성과 유효성을 보장하는 속성입니다.
- 예를 들어,T1(출금)은 성공, T2(입금)는 실패한 경우 결과: X 계좌에서만 돈이 빠져나가고 Y 계좌에는 입금되지 않은 경우 => 일관성 깨짐
I - 격리성
- 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 서로 간섭하지 않고 독립적으로 동작하는 특성을 말합니다.
- 각 트랜잭션은 다른 트랜잭션의 중간 상태를 확인할 수 없습니다.
- 트랜잭션 실행순서를 제어하거나,동시성 제어 기법(lock,버전관리), 트랜잭션 격리 수준설정을 통해 제어를 합니다.
D - 내구성
- 완료된 트랜잭션의 결과가 비휘발적인 영구적으로 반영되어야 합니다.

Dirty Read:
트랜잭션이 아직 Commit되지 않은 상태에서 데이터를 읽는 상황입니다.
예를들어, 트랜잭션A가 한 row를 update하고, commit하지 않은 상태로 두었을때, 그 사이 트랜잭션 B가 A가 업데이트한 row를 읽으려고 할때, 트랜잭션A가 commit을 하지 않았음에도 update한 내용을 읽어오게 됩니다.

Non-repeatable Reads:
한 트랜잭션안에서 같은 row를 두번 읽었을때, 첫번째로 읽었을때와 두번째로 읽었을 때의 결과 값이 다를 때를 의미합니다.
예를 들어, 동시성으로 인해 트랜잭션A가 읽기 시작할때,트랜잭션 B가 update를 하고 commit을 한다고 가졍했을때 트랜잭션 A에서는 다른 값을 불러오게 됩니다.

Phantom Reads:
한 트랜잭션 내에서 같은 쿼리를 실행했을 때, 이전에 없던 레코드가 나타나거나 있던 레코드가 사라지는 현상을 의미합니다.
예를 들어,
- 1. 트랜잭션 A에서 “나이가 30세 이상인 사용자” 조회 (결과: 10명)하고,
- 1. 트랜잭션 A에서 다른 작업을 수행하고나서
- 1. 트랜잭션 A에서 다시 “나이가 30세 이상인 사용자” 조회 (결과: 11명)했을때,
- 1. 트랜잭션 B (A의 1과 3 사이에 실행)가 새로운 사용자를 추가 후 commit 했을 때의 상황입니다.

Non-repeatable Reads: 기존 레코드의 값 변경
Phantom Reads: 쿼리 결과 집합의 레코드 수 변경

Read Uncommitted:
특징:
다른 트랜잭션의 커밋되지 않은 변경사항도 읽을 수 있음
발생 가능한 문제:
Dirty Read, Non-repeatable Read, Phantom Read
장점:
높은 동시성, 낮은 오버헤드
단점:
데이터 일관성 보장이 매우 약함
사용 예:
실시간 대략적인 집계 등 정확성보다 속도가 중요한 경우

Read Committed:
특징:
커밋된 데이터만 읽을 수 있음
방지되는 문제:
Dirty Read
발생 가능한 문제:
Non-repeatable Read, Phantom Read
장점:
Dirty Read 방지로 기본적인 데이터 일관성 제공
단점:
같은 쿼리를 반복 실행 시 결과가 달라질 수 있음
사용 예:
일반적인 웹 애플리케이션의 기본 설정

Repeatable Read:
특징:
트랜잭션 내에서 같은 데이터를 여러 번 읽어도 동일한 결과 보장
방지되는 문제:
Dirty Read, Non-repeatable Read
발생 가능한 문제:
Phantom Read
작동 방식: 읽은 데이터에 대해 공유 락을 유지, 다른 트랜잭션의 수정 방지
장점:
데이터 일관성이 높음
단점:
Read Committed보다 동시성이 낮아질 수 있음
사용 예:
트랜잭션 내에서 데이터 일관성이 중요한 경우

Serializable:
특징:
트랜잭션들이 순차적으로 실행되는 것과 동일한 결과 보장
방지되는 문제:
Dirty Read, Non-repeatable Read, Phantom Read
작동 방식:
범위 락을 사용하여 새로운 데이터 삽입도 방지
장점:
가장 높은 수준의 데이터 일관성과 정확성 보장
단점:
동시성이 매우 낮아 성능 저하 가능성이 높음
사용 예:
금융 거래 등 데이터 정확성이 절대적으로 중요한 경우

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