[데이터베이스] Transaction(트랜잭션)과 ACID 란?

Transaction(트랜잭션)이란?

transaction은 데이터베이스 내에서 수행되는 작업(삽입, 갱신, 삭제)의 최소 단위입니다.

데이터베이스의 무결성을 유지하며 DB의 상태를 변화시키는 기능을 수행합니다.

transaction은 하나 이상의 query를 포함해야 하고, ACID라고 칭해지는 원자성, 일관성, 고립성, 지속성의 4가지 규칙을 만족해야합니다.

 

Transaction(트랜잭션) 구조

트랜잭션은 데이터베이스에서 일어나는 작업을 논리적으로 묶어서 관리합니다.

데이터베이스는 COMMIT과 ROLLBACK 명령어를 통해 데이터 무결성을 보장합니다.

트랜잭션은 데이터베이스 시스템에서 안전하고 신뢰성 있는 작업을 수행하기 위한 중요한 개념입니다.

복잡한 다중 사용자 환경에서의 데이터 조작을 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다.

 

시작(Begin)

트랜잭션의 시작을 나타내는 부분입니다.

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 이 지점에서 트랜잭션 기록을 시작합니다.

실행(Execute)

실제로 데이터베이스에서 수행되는 작업들이 이 부분에서 실행됩니다.

SQL문을 사용하여 데이터베이스 조작을 수행하고, 데이터를 읽거나 쓰는 등의 작업을 수행합니다.

커밋(Commit)

트랜잭션의 성공적인 완료를 나타내며, 데이터베이스 변경 사항을 영구적으로 저장하는 부분입니다.

트랜잭션이 커밋되면 데이터베이스는 해당 트랜잭션의 변경 사항을 확정하고 다른 트랜잭션들도 해당 변경 사항을 볼 수 있게 됩니다.

롤백(Rollback)

트랜잭션이 실패하거나 취소되어야 할 때, 트랜잭션의 모든 변경사항을 취소하고 이전의 상태로 되돌리는 부분입니다.

롤백이 발생하면 데이터베이스는 트랜잭션의 변경 사항을 버리고 트랜잭션의 시작 전 상태로 복원됩니다.

 

ACID 란?

트랜잭션은 데이터베이스의 무결성을 유지하기 위해 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(고립성), Durability (지속성)의 성질을 갖습니다.

Atomicity (원자성)	transaction에 포함된 작업은 전부 수행되거나 아시면 전부 수행되지 말아야합니다.(all or nothing) 즉, 트랜잭션이 실패하면 어떠한 작업도 영구적으로 적용되지 않아야 합니다.
Consistency (일관성)	transaction이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미합니다. 송금 전후 모두 잔액의 data type은 integer이여야 한다는 것이 일관성의 한 예가 될 수 있습니다. 트랜잭션이 일관성을 유지하지 못하면 트랜잭션이 롤백(전체 취소)되어야 합니다.
Isolation (격립성)	여러 transaction은 동시에 수행될 때, 각 transaction은 다른 transaction의 연산 작업에 끼어들지 못하도록 보장하여 독립적으로 작업을 수행합니다. 이는 동시성 제어(concurrency control) 를 통해 보장니다.
Durability (지속성)	성공적으로 수행된 transaction은 데이터베이스에 영원히 반영되어야 함을 의미합니다. transaction이 완료되어 저장이 된 데이터베이스는 저장 후에 생기는 정전, 장애, 오류 등에 영향을 받지 않아야 합니다.

 

동시성 제어(concurrency control)

동시성 제어(Concurrency Control)는 다중 사용자가 동시에 데이터베이스에 접근하고 조작할 때 발생할 수 있는 각종 문제를 관리하고 제어하는 기술 및 기법입니다.

동시성 제어 방법

동시성 제어는 데이터베이스의 안정성과 성능을 동시에 유지하기 위해 중요하며, 효과적인 관리를 통해 데이터베이스의 일관성과 무결성을 보장할 수 있습니다.

락(Lock) 기반 제어

트랜잭션은 데이터를 읽거나 쓰기 전에 해당 데이터에 락을 설정하고, 트랜잭션이 완료되면 락을 해제합니다.

다른 트랜잭션은 락이 해제될 때까지 대기하게 됩니다.

트랜잭션 일정(Schedule) 조절

트랜잭션들의 실행 순서를 조절하여 충돌을 피하도록 일정을 조절합니다.

이를 통해 격리성을 유지하면서도 성능을 향상시킬 수 있습니다.

격리 수준(Isolation Level) 설정

데이터베이스 시스템에서 트랜잭션 간의 격리 수준을 설정하여 얼마나 많은 트랜잭션 간에 데이터를 공유할 것인지 결정할 수 있습니다.

격리 수준은 'Read Uncommitted', 'Read Committed', 'Repeatable Read', 'Serializable' 등으로 나뉩니다.

버전 관리(Versioning)

트랜잭션이 데이터를 읽을 때마다 데이터의 버전을 기록하고, 트랜잭션이 커밋될 때 해당 버전을 확인하여 충돌을 방지하는 방식입니다.

동시성 제어 알고리즘

다양한 동시성 제어 알고리즘이 존재하며, 이 중에는 특정 상황에서 효과적인 알고리즘을 선택하여 사용합니다.

대표적인 예로는 트랜잭션의 스케쥴링을 조절하는 Two-Phase Locking(2PL) 알고리즘이 있습니다.

 

Transaction(트랜잭션) 예시

은행 시스템에서 A가 100만원을 출금해서 B에게 입금하는 상황을 생각해 보겠습니다.

A의 잔고에서 100만원을 출금하였는데, 이 때 전산오류가 생겨서 B의 계좌에는 100만원이 입금 되지 않았습니다.

이런 상황은 전산시스템의 치명적인 오류입니다.

 

이렇게 예상치 못하게 오류가 발생하여 데이터의 부정합이 발생하는 경우, 다시 원상복귀 해야합니다.

따라서 모든 입출금은 하나의 묶음 형태로 작동해야 합니다.

출금을 했으면 입금을 마치던지 아니면 아예 없던 일이 되어야 합니다.

이런 식으로 두 행위는 분리 될 수 없는 하나의 거래로 처리돼야 하는 단일 업무입니다.

이러한 업무 처리의 최소 단위를 데이터베이스에서는 transaction이라고 합니다.

 

데이터베이스에서 Transaction이 필요한 이유는 데이터를 다룰 때 장애가 일어나는 경우 Transaction은 장애 발생시 데이터를 복구하는 작업의 단위가 되기 때문입니다.

또한 데이터베이스에서 여러 작업이 동시에 같은 데이터를 다룰 때가 있습니다.

transaction을 통해 이 작업을 서로 분리하고, 이를 통해 오류가 발생하지 않게 합니다.

DBMS는 transaction이 이러한 규칙을 유지하도록 지원합니다.

START TRANSACTION

// (1) A 계좌 잔액 가져옴 A = 1000
// (2) B 계좌 잔액 가져옴 B = 1000

// (3) A 출금  A = A - 100
// (4) B 입금  B = B + 100
UPDATE Customer SET balance = balance - 100 WHERE name='A';
UPDATE Customer SET balance = balance + 100 WHERE name='B';

//COMMIT

// (5) A 계좌 잔액 저장 A = 900
// (6) B 계좌 잔액 저장 B = 1100

COMMIT

 

 

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참고

https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload.xangle.io/images/content/common/Untitled_3-e8edca25-d72e-4f6f-9c5a-659e4935bb70.jpeg

https://www.nossi.dev/