Database ‐ 트랜잭션 - dnwls16071/Backend_Summary GitHub Wiki

📚 트랜잭션이 왜 필요한지?

트랜잭션(Transaction)

논리적으로 쪼갤 수 없는 하나 이상의 데이터베이스 작업 묶음을 말한다.

📚 커밋과 롤백

START TRANSACTION

트랜잭션을 시작하라고 선언하는 부분으로 이 명령어 이후에 실행되는 모든 쿼리는 하나의 트랜잭션으로 묶여 관리된다.

COMMIT

트랜잭션 내의 모든 작업이 성공적으로 완료가 되었으니. 지금까지의 변경 사항을 디스크에 영구적으로 저장한다.

ROLLBACK

문제가 발생해 작업을 중단하라는 의미로 해당 트랜잭션 내에서 실행했던 모든 변경 사항을 전부 취소하고, 트랜잭션이 시작되기 직전의 상태로 완벽하게 되돌리라는 의미의 작업 취소 명령이다.

❗MySQL의 autocommit

MySQL은 기본적으로 autocommit 모드가 활성화되어 있다. 이것은 실행하는 SQL문 하나하나를 각각의 트랜잭션으로 간주해 성공적으로 실행되는 즉시 자동으로 commit해버린다는 의미이다.

📚 트랜잭션의 ACID⭐

Atomicity : 원자성

트랜잭션은 하나의 원자처럼 더 이상 쪼갤 수 없는 논리적 단위이며, 전부 성공하거나 실패한다.
- 모두 성공(COMMIT)
- 모두 실패(ROLLBACK)

Consistency : 일관성

트랜잭션이 성공적으로 완료되면, 데이터베이스는 항상 일관된 상태를 유지해야 한다.

Isolation : 격리성

하나의 트랜잭션이 실행 중일 때, 다른 트랜잭션이 해당 트랜잭션의 중간 결과에 끼어들어 간섭할 수 없다.

❗트랜잭션의 격리성이 없다면 발생하는 문제 정리

A가 B에게 1만원을 이체하는 트랜잭션(T1)을 실행 중이다. UPDATE로 A의 잔고는 4만원으로 바뀌었지만, 아직 COMMIT은 하지 않아 B의 잔고는 2만원인 '중간 상태'다. 그림에서 오른쪽의 [50000] 의 값은 변경 전의 원본 값이다.
바로 그 순간 옆 창구에서 은행 직원이 전체 고객의 총잔고를 계산하는 트랜잭션(T2)을 실행한다.
T2는 A의 잔고를 4만원으로, B의 잔고를 2만원으로 읽어서 총액이 6만원이라는 잘못된 결과를 얻게 된다. T1의 아직 완료되지 않은 불안정한 상태를 본 것이다.(이를 Dirty Read라고 한다.)
T1은 B의 값에 10000원을 더한다.
트랜잭션을 커밋한다.
전체 잔고를 다시 계산해보면 70000원이 된다.

❗트랜잭션의 격리성이 보장되는 경우

A가 B에게 1만원을 이체하는 트랜잭션(T1)을 실행 중이다. UPDATE로 A의 잔고는 4만원으로 바뀌었지만, 아직 COMMIT은 하지 않아 B의 잔고는 2만원인 '중간 상태'다. 그림에서 [50000]의 값은 변경 전의 원본 값이다.
바로 그 순간 옆 창구에서 은행 직원이 전체 고객의 총잔고를 계산하는 트랜잭션(T2)을 실행한다. T2는 T1이 아직 COMMIT 되지 않았기 때문에, T1이 임시로 변경한 내용을 보지 못한다. T2는 T1이 시작되기 전의 값, 즉 A의 잔고 5만원과 B의 잔고 2만원을 읽어서 정확한 총액 7만원을 계산해낸다.
T1은 B의 값에 10000원을 더한다. 그림에서 [20000]의 값은 변경 전의 원본 값이다.
트랜잭션을 커밋한다.
전체 잔고를 다시 계산해보면 70000원이 된다.

Duration : 지속성

성공적으로 완료되어 COMMIT된 트랜잭션의 결과는 시스템에 장애가 발생하더라도 영구적으로 보존된다.

📚 트랜잭션의 격리 수준⭐

데이터 정합성(Correctness)과 동시성/성능(Concurrency/Performance) 트레이드 오프

격리 수준을 높이면 데이터 정합성은 올라가나 동시성이 떨어져 성능이 저하되고, 격리 수준을 낮추면 성능은 올라가나 특정 데이터 부정합 문제가 발생할 수 있다는 점을 염두에 두어야 한다.

동시성 문제

더티 리드(Dirty Read)

정의 : 한 트랜잭션이 아직 COMMIT하지 않은 수정 중인 데이터를 다른 트랜잭션이 읽는 것.
Ex. 트랜잭션 A가 특정 상품의 가격을 100원에서 120원으로 바꾸고 아직 COMMIT 하지 않았다. 이 때, 트랜잭션 B가 이 상품의 가격을 조회했더니 '120원'이 보였다. 하지만 잠시 후 트랜잭션 A가 작업을 취소(ROLLBACK)해버리면, 가격은 다시 100원이 된다. 트랜잭션 B는 결국 존재하지도 않는 '더러운' 데이터를 읽은 셈이다.

반복 불가능 읽기(Non-Repeatable Read)

정의 : 한 트랜잭션 내에서 똑같은 SELECT 쿼리를 두 번 실행했는데, 그 사이에 다른 트랜잭션이 값을 수정하고 COMMIT하는 바람에 두 쿼리 결과가 다르게 나오는 상황
Ex. 트랜잭션 A가 특정 상품의 재고 필드 값이 '10개'인 것을 확인했다. 잠시 다른 작업을 하다가 다시 재고를 확인했더니, 그 사이에 다른 트랜잭션 B가 그 상품을 하나 사가서 재고 필드 값이 '9개'로 바뀌어 있다. 트랜잭션 A 안에서 같은 데이터의 반복 조회가 불가능해진 것이다.

유령 읽기(Phantom Read)

정의 : 한 트랜잭션 내에서 특정 범위 데이터를 두 번 읽었는데 첫 번째 조회에서는 없었던 새로운 행이 두 번째 조회에서 나타나는 현상. 다른 트랜잭션이 새로운 행을 INSERT하고 COMMIT했기 때문에 발생한다.
Ex, 트랜잭션 A가 '전자기기' 카테고리의 상품 수를 세었더니 '5개'였다. 잠시 후 똑같이 수를 세었더니, 그 사이에 다른 트랜잭션 B가 새로운 '전자기기' 상품을 등록해서 '6개'가 되었다. 없었던 유령 상품이 나타난 것이다.

4가지 격리 표준 수준

SQL 표준은 이런 문제들을 방지하는 강도에 따라 4가지 격리 수준을 정의한다.

READ UNCOMMITED : 거의 아무것도 막지 않는 가장 낮은 수준. 정합성 이슈가 많아 거의 사용되지 않는다.
READ COMMITED : 더티 리드를 방지한다. 즉, COMMIT된 데이터만 읽을 수 있고 Oracle, SQL Server등 많은 데이터베이스의 기본 격리 수준이다.
REPEATABLE READ : 한 트랜잭션 안에서는 데이터의 일관된 조회를 보장해준다. MySQL의 InnoDB 스토리지 엔진이 사용하는 기본 격리 수준이다.
SERIALIZABLE : 가장 엄격한 수준으로 동시성 문제는 완벽히 차단되나 트랜잭션을 거의 순서대로 실행시켜 동시 처리 성능이 가장 낮다.

`READ UNCOMMITTED`로 낮추는 것을 고려하는 경우

대용량 데이터에 대한 실시간 집계나 통계 작업 수행 시
그러나 실무에서 거의 사용되지 않는다.

`READ COMMITTED`로 낮추는 것을 고려하는 경우

성능과 동시성 확보가 매우 중요하고 약간의 데이터 비일관성을 감수할 수 있는 선에서

`SERIALIZABLE`로 높이는 것을 고려하는 경우

거의 잘 사용되지 않는다.
대부분의 경우 애플리케이션 코드 레벨에서 SELECT ... FOR UPDATE와 같은 비관적 락을 사용하거나 버전 번호를 두는 낙관적 락을 구현해 문제를 해결하는 경우가 많다.