Database Transaction Anomalies and Isolation Levels Explained

트랜잭션은 더티 읽기, 업데이트 손실, 팬텀 읽기와 같은 데이터 불일치를 초래할 수 있습니다.

### 데이터베이스의 트랜잭션 이상 징후 및 격리 수준 이해하기
* 🔍 이 동영상에서는 격리 수준을 중심으로 **트랜잭션이 동시에 실행될 때 발생할 수 있는 이상한 현상**에 대해 살펴봅니다.
* 📊 첫 번째 예시는 두 개의 트랜잭션을 보여줍니다. 하나는 x에 값을 더하고 다른 하나는 y를 **70으로 변경**합니다. 동시에 실행될 경우 트랜잭션 1은 **y를 20으로 읽**은 다음 트랜잭션 2가 y를 70으로 업데이트하여 트랜잭션 1이 **x를 80으로 잘못 계산**하여 유효하지 않은 상태가 됩니다.
* ⚠ 이러한 현상을 **'더티 읽기'**라고 하며, 트랜잭션이 아직 커밋되지 않은 데이터를 읽어 불일치를 초래하는 현상입니다.
* 🔄 또 다른 예는 트랜잭션 1이 x를 두 번 읽는 경우입니다. 처음에는 **10으로 읽**은 다음 트랜잭션 2가 **50으로 업데이트**한 후 **50으로 읽**습니다. 동일한 트랜잭션이 서로 다른 값을 읽는 이러한 불일치를 "반복 불가능한 읽기"라고 합니다.
* 👻 '팬텀 읽기'는 **트랜잭션이 동일한 조건에서 데이터를 두 번 읽지만 동시 업데이트로 인해 다른 결과**를 수신하는 경우 발생하며, 격리 문제를 나타냅니다.
* 🛡 이러한 변칙을 방지하기 위해 **'읽기 커밋'은 모든 변칙을 허용**하고 **'직렬화 가능'은 모두 허용하지 않는 등 다양한 격리 수준**을 구현하여 각기 다른 정도의 변칙을 허용할 수 있습니다.
* 📉 격리 수준이 엄격할수록 동시 트랜잭션 수가 줄어들어 전체 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 개발자는 반드시 고려해야 하는 **절충안**입니다.
* 📜 1992년 11월의 ANSI 표준은 이러한 격리 수준을 정의하고 있지만, **1995년 논문에서는 이 표준이 이상 징후에 대한 정의가 제한적**이고 상용 데이터베이스 관리 시스템에서 발생할 수 있는 추가적인 문제를 포괄하지 못한다고 비판합니다.

### 데이터베이스 트랜잭션의 격리 수준 및 이상 징후 이해하기
* 🔍 데이터베이스 트랜잭션에서는 동시 트랜잭션으로 인해 일관되지 않은 데이터를 읽을 때 **'읽기 왜곡'**이라는 현상이 발생하여 예상 합계가 불일치하게 됩니다.
* ⚖ 예를 들어 **트랜잭션 1이 값을 변경**하고 **트랜잭션 2가 변경이 커밋되기 전에 값을 읽으면** 합계가 잘못되어 읽기 왜곡이 발생할 수 있습니다.
* 🔄 또 다른 이상 징후는 '쓰기 왜곡'으로, 두 트랜잭션이 서로 다른 데이터를 수정하지만 **계정의 총 잔액이 0 이상**으로 유지되어야 하는 등의 제약 조건을 위반할 때 발생합니다.
* 📊 거래 1이 한 계좌에서 자금을 인출하고 거래 2가 다른 계좌에서 자금을 인출하는 시나리오에서 **두 거래 모두 커밋이 허용**되면 마이너스 잔액이 발생하여 제약 조건을 위반할 수 있습니다.
* 📚 트랜잭션이 일련의 레코드를 읽고 다른 트랜잭션이 기본 데이터를 수정하여 후속 읽기에 불일치를 일으키는 **'팬텀 읽기'의 개념**도 논의됩니다.
* 🛠 이러한 비정상적인 상황에 대한 해결책으로 **스냅샷 격리가 도입**되어 트랜잭션이 시작될 당시의 일관된 데이터 보기로 작업할 수 있습니다.
* 🔄 이 접근 방식은 **다중 버전 동시성 제어(MVCC)**를 활용하여 트랜잭션이 다른 동시 트랜잭션의 영향을 받지 않고 데이터의 안정적인 스냅샷을 볼 수 있도록 합니다.
* 📈 마지막으로, 개발자가 데이터베이스 운영에서 예기치 않은 문제를 방지하고 성능을 최적화하려면 **다양한 RDBMS 시스템에서 이러한 이상 현상과 격리 수준의 동작**을 이해하는 것이 중요합니다.

transaction isolation level 설명합니다! isolation이 안될 때 나타날 수 있는 여러 현상들과 snapshot isolation도 같이 설명합니다!!

8년차 백엔드 개발자가 배워서 남주려고 만든 채널이에요

알기 쉽게 설명합니다

함께 성장했으면 좋겠어요 :)


#컴공맛집 #백엔드전문채널


쉬운코드

동시 실행 트랜잭션의 이상 현상

데이터베이스 초기값: 액수 10, 와인 20

트랜잭션 1: 액수에 y 더하기, 트랜잭션 2: y를 70으로 변경

트랜잭션 1이 x를 읽고, 트랜잭션 2가 y를 70으로 변경

트랜잭션 1이 y(70)를 읽어 x에 80을 쓰고 커밋

트랜잭션 2 롤백으로 y가 20으로 복귀, x는 80으로 남음 - 더티 리더 현상

트랜잭션 1: x 두 번 읽기, 트랜잭션 2: x에 40 더하기

트랜잭션 1이 x를 10으로 읽고, 트랜잭션 2가 x를 10으로 읽고 50으로 변경 후 커밋

트랜잭션 1이 x를 50으로 읽고 커밋 - 논리피터블 리드 현상

데이터베이스 초기값: 튜플(v=10), 튜플(v=50)

트랜잭션 1: v=10인 튜플 두 번 읽기, 트랜잭션 2: v=50인 튜플의 v를 10으로 변경

트랜잭션 1이 v=10인 튜플을 읽고, 트랜잭션 2가 v=50인 튜플의 v를 10으로 변경 후 커밋

트랜잭션 1이 v=10인 두 튜플을 읽고 커밋 - 팬텀 리드 현상

이상 현상 방지 위한 다양한 제약 조건으로 인한 DB 성능 저하 문제

일부 이상 현상 허용하는 아이솔레이션 레벨 도입

아이솔레이션 레벨은 허용하는 이상 현상 수에 따라 4가지 레벨로 분류

Read Uncommitted: 모든 이상 현상 허용, 동시성 높고 처리량 높음

Read Committed: 더티 리드만 허용 안 함

Repeatable Read: 논리피터블 리드도 허용 안 함

Serializable: 모든 이상 현상 허용 안 함

1992년 ANSI 표준에서 아이솔레이션 레벨 정의

1995년 비판 논문: 3가지 이상 현상 정의 부족, 추가 이상 현상 존재, 상업적 DBMS 반영 부족

트랜잭션 1: x를 10으로 변경, 트랜잭션 2: x를 100으로 변경

트랜잭션 1이 x를 10으로 변경, 트랜잭션 2가 x를 100으로 변경

트랜잭션 1 롤백 시 x가 40으로 복귀하지 않고, 트랜잭션 2도 롤백하면 x가 40이 되는 더티 라이트 현상

추가 이상 현상: 로스트 업데이트

트랜잭션 1: x에 50 더하기, 트랜잭션 2: x에 150 더하기

트랜잭션 1이 x를 50으로 읽고, 트랜잭션 2가 x를 50으로 읽고 200으로 변경 후 커밋

트랜잭션 1이 x를 50으로 읽고 100으로 변경 후 커밋 - 트랜잭션 2의 업데이트 손실

로스트 업데이트 현상: 업데이트가 반영되지 않음

추가 이상 현상: 확장된 팬텀 리드와 다른 현상들

확장된 팬텀 리드 개념: 연관된 데이터의 추가로 인한 불일치

데이터베이스 초기값: 튜플(v=7), 카운트(0)

트랜잭션 1: v>10인 튜플 읽고 카운트 읽기, 트랜잭션 2: v=15인 튜플 추가 및 카운트 증가

트랜잭션 1이 카운트를 0으로 읽고, 트랜잭션 2가 튜플 추가 후 카운트를 1로 변경 후 커밋

트랜잭션 1이 카운트를 1로 읽고 커밋 - 확장된 팬텀 리드 현상

리드 스큐: 데이터 불일치 읽기 발생

와이트 스큐: 서로 다른 데이터 쓰기로 인한 제약 조건 위반

상업적 DBMS에서 사용되는 아이솔레이션 레벨

기존 아이솔레이션 레벨과 달리 동시성 제어 구현 방식 기반

트랜잭션 1: x에서 y로 40 이체, 트랜잭션 2: y에 100 입금

트랜잭션 시작 시점의 스냅샷 기반으로 데이터 읽고 쓰기

같은 데이터에 대한 Write-Write 충돌 시 먼저 커밋된 트랜잭션만 인정

다양한 RDBMS의 아이솔레이션 레벨 구현

SQL 표준 기반 아이솔레이션 레벨과 각 RDBMS 구현의 차이점

MySQL (InnoDB): Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable 제공

Oracle: Read Committed와 Serializable 주로 사용, Read Committed는 스냅샷 아이솔레이션으로 동작

SQL Server: 5가지 아이솔레이션 레벨 제공, 스냅샷 아이솔레이션 포함

PostgreSQL: 4가지 레벨 제공, Repeatable Read는 스냅샷 아이솔레이션에 해당