LEE CHANWOO

📝 Blog 2024 version 1.7.0
🔖 NOV 26, 2024

8 분 소요

Database System

Transaction Management

Transactions

트랜잭션은 DBMS 내의 데이터베이스에 액세스하고 업데이트하는 프로그램 실행 단위입니다. DBMS 외부의 프로그램(즉, UNIX를 사용하는 C프로그램)과 다릅니다. 예를 들어, 계좌에서 돈을 인출합니다.

    UPDATE account
       SET bal = bal -100
     WHERE acc_no = 123

트랜잭션은 많은 작업을 실행하지만 DBMS는 데이터베이스에서 읽고 쓰는 데이터에만 관심이 있습니다.

    READ(X)
    X = X - 100
    WRITE(X)
  • READ(X) : 디스크의 데이터 항목 X를 메모리의 로컬 변수 X로 읽습니다.
  • CPU 작업 수행
  • WRITE(X) : 메모리의 로컬 변수 X의 변경된 값을 디스크의 데이터 항목 X에 씁니다.

Example : Transaction

계좌 A에서 B로 100% 송금 :

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  • 3, 6 단계는 실제로 디스크의 데이터 항목을 업데이트합니다.
  • 경우에 따라 수정된 메모리 내용이 디스크에 즉시 저장되지 않습니다. 즉, 수정된 모든 내용은 나중에 어떤 시점으로 연길될 수 있습니다.
  • 디스크에 언제 저장할지 결정하는 것은 복구 관리자(=revover manager)가 처리합니다.

Concurrency

Concurrency in DBMS

많은 응용 프로그램에서 동시에 데이터 액세스하려면 많은 사용자가 필요합니다. 시스템에서 여러 트랜잭션을 동시에 실행할 수 있습니다. - 동시성은 다양한 트랜잭션의 작업(데이터 항목 읽기/쓰기)을 interleaves 하는 DBMS에 의해 달성됩니다.

좋은 DBMS 성능을 위해서는 사용자 프로그램의 동시 실행이 필수적입니다. 디스크 액세스는 빈번하고 상대적으로 느립니다. - 프로세서 및 디스크 활용도가 높아져 트랜잭션 처리량이 향상됩니다. 즉, 다중 프로그래밍 - 트랜잭션에 대한 평균 응답 시간 감소 - Long-term transactions vs Short-term transactions

Interleaved vs. Serial

트랜잭션 T1 및 T2가 제출되었다고 가정합니다. 두 가지 가능한 실행이 있습니다. 인터리브(동시) 대 직렬

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Interleaved Execution : Example

다음 두 트랜잭션이 있다고 가정해보자.

  • A(123) 
      UPDATE account
     SET bal = bal - 100
   WHERE acc_no = 123
  • B(125) 
      UPDATE account
     SET bal = bal + 200
   WHERE acc_no = 125

다음은 인터리브 처리된 두 트랜잭션의 예입니다.

        A               B
    READ(X)
                    READ(Y)
    X = X - 100
                    Y = Y + 200
    WRITE(X)
                    WRITE(Y)

무슨 일이 일어나겠는가?

왜 Concurrency Control이 필요한가?

제어되지 않은 동시 액세스는 혼란을 초래할 수 있습니다. 따라서 일부 제어 메커니즘이 필요합니다. 예를 들어,

  • A(123) 
      UPDATE account
     SET bal = bal + 100
   WHERE acc_no = 123
  • B(123) 
      UPDATE account
     SET bal = bal - 200
   WHERE acc_no = 123

이 두 트랜잭션이 다음과 같이 동시에 실행되었다고 가정합니다.

        A               B
    READ(X)
                    READ(X))
    X = X + 100
                    X = X - 200
    WRITE(X)
                    WRITE(X)

무슨 일이 일어나겠는가?

왜 Recovery Mechanism이 필요한가?

통제되지 않은 복구 절차는 혼란을 초래할 수 있습니다. 따라서 일부 제어 메커니즘이 필요합니다. 예를 들어,

    UPDATE account
       SET bal = bal - 100
     WHERE acc_no = 123
    UPDATE account
       SET bal = bal + 100
     WHERE acc_no = 125

다음과 같이 송금 중 거래가 실패했다고 가정합니다.

    READ(X)
    X = X - 100
    WRITE(X)
    Fail (Crash)!
    READ(Y)
    Y = Y + 100
    READ(Y)

무슨 일이 일어나겠는가?

DBMS’s Roles

  • 트랜잭션 관리자
    • 관련 SQL 명령을 수신하여 트랜잭션 실행을 조정합니다.
  • 동시성 제어 관리자
    • 일관되고 동시적인 일정 보장
    • 직렬화 가능한 일정
    • 잠금 관리자
    • 격리
  • 복구 관리자
    • 트랜잭션 실패가 발생하더라도 복구 가능하고 계단식 없는 엄격한 일정을 보장합니다.
    • 로그 관리자
    • 원자성 및 내구성

ACID rules

  • Atomicity(=원자성)
    • 트랜잭션은 처리의 원자 단위입니다. 모든 작업을 수행하거나 전혀 수행하지 않습니다.
    • 트랜잭션이 중단되면 지금까지 수행된 모든 작업을 실행 취소하여 롤백해야 합니다.
  • Consistency(=일관성)
    • 트랜잭션의 올바른 실행은 트랜잭션 실행 전후의 올바른 데이터베이스 값을 유지해야 합니다.
    • 트랜잭션을 코딩하는 것은 애플리케이션 프로그래머의 책임입니다.
  • Isolation(=격리)
    • 트랜잭션은 커밋될 때까지 업데이트를 다른 트랜잭션에 표시해서는 안 됩니다.
    • 중간 트랜잭션 결과는 동시에 실행되는 다른 트랜잭션에서 숨겨야 합니다.
  • Durability(=내구성)
    • 트랜잭션이 성공적으로 완료된 후 변경 사항이 손실되지 않아야 합니다.
    • 시스템 장애가 발생한 경우 로그 파일을 추적하여 쓰기 작업의 효과를 다시 실행할 수 있습니다.

ACID rules : Atomicity, Consistency, Durability, Isolation

계정 A에서 B로 $100를 이체하는 트랜잭션 T를 고려하십시오. - A = 1,000, B = 2,000으로 초기값 가정

1) READ(A)
2) A = A - 100 
3) WRITE(A)
4) READ(B)
5) B = B + 100
6) WRITE(B)
  • 원자성(Atomicity)
    • 3) 단계 이후 및 6) 이전에 트랜잭션 T가 실패하면(S/W 또는 H/W 오류로 인해) T는 일시적으로 잘못된 A 값(즉, A = 900)을 갖습니다.
    • 시스템은 부분적으로 실행된 트랜잭션의 업데이트가 데이터베이스에 반영되지 않도록 해야 합니다.
    • T는 롤백되어야 하고(실패하기 전에 수행된 모든 작업을 취소(UNDO) 취소) A의 값을 이전 값으로 다시 변경해야 합니다(즉, A = 1,000).
  • 일관성(Consistency)
    • A와 B의 합은 T의 실행에 의해 변경되지 않아야 합니다.
    • 트랜잭션 T는 실행을 시작할 때 일관된 데이터베이스를 확인해야 합니다. (즉, A = 1,000, B = 2,000)
    • 트랜잭션 실행 중 데이터베이스가 일시적으로 일치하지 않을 수 있습니다. (즉, A = 900, B = 2,000) 하지만 괜찮습니다.
    • T가 성공적으로 완료되면 데이터베이스도 일관성이 있어야 합니다(즉, A = 900, B = 2,100). 잘못된 트랜잭션 논리로 인해 불일치가 발생할 수 있습니다. 사용자의 책임!
  • 내구성(Durability)
    • 사용자가 트랜잭션 T가 완료되었다는 알림을 받으면(즉, $100 전송이 발생함) 트랜잭션에 의한 데이터베이스 업데이트가 지속되어야 합니다.
    • 시스템은 A와 B의 최종 값(즉, A = 900, B = 2,100)이 H/W 장애가 있더라도 디스크에 안전하게 기록되어야 함을 보장해야 합니다. (REDO)


동시에 실행할 두 개의 트랜잭션 T1과 T2를 고려하십시오.

  • A = 1,000, B = 2,000으로 초기값 가정

  • T1

1) READ(A)
2) A = A - 100 
3) WRITE(A)
    ...
7) READ(B)
8) B = B + 100
9) WRITE(B)
  • T2
4) READ(A)
5) READ(B)
6) PRINT(A+B)
  • 격리(Isolation)
    • 3단계와 6단계 사이에 다른 트랜잭션 T2가 부분적으로 업데이트된 데이터베이스에 액세스할 수 있는 경우 T2에 잘못된 값이 표시됩니다(즉, 합계 A + B는 $3,000 미만).
    • 트랜잭션을 직렬로 실행하여 격리를 보장할 수 있습니다. 즉, 차례로.

Transaction

Operations for Transaction

트랜잭션 관리자는 다음 작업이 필요합니다.

  • Begin : 트랜잭션 실행의 시작.
  • Read/Write : 실제 실행 작업을 지정합니다.
  • End : 트랜잭션 실행 종료 여부를 확인할 필요가 있다
    • 트랜잭션에 의한 변경 사항은 데이터베이스에 영구적으로 기록될 수 있습니다.
    • 동시성 제어를 위반하거나 다른 이유로 트랜잭션을 중단해야 합니다.
  • Commit : 트랜잭션이 성공적으로 종료되었습니다.
    • 트랜잭션에 의해 실행된 모든 변경 사항은 데이터베이스에 안전하게 기록될 수 있으며 실행 취소되지 않습니다.
  • Rollback(or Abort) : 트랜잭션이 성공적으로 종료되지 않았습니다.
    • 트랜잭션에 의해 실행된 모든 변경 사항을 취소해야 합니다.
    • 트랜잭션을 죽여라!

Transaction States

트랜잭션 처리는 다음 상태로 구성됩니다.

  • Active
    • 초기 상태; 트랜잭션은 읽기/쓰기 작업을 실행하는 동안 이 상태를 유지합니다.
  • Partially Committed
    • 최종 작업이 실행된 후.
  • Failed
    • 정상적인 실행을 더 이상 진행할 수 없음을 발견한 후.
  • Aborted
    • 트랜잭션이 롤백되고 데이터베이스가 트랜잭션 시작 전의 상태로 복원된 후.
  • committed
    • 성공적인 완료 후.

State Transition Diagram : Transaction

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Scheduling Transactions

  • Serial schedule
    • 인터리브(개입 없음) 작업이 없는 일정입니다.
    • 활성 트랜잭션의 커밋(또는 중단)만이 다음 트랜잭션의 실행을 시작합니다.
    • 모든 연속 일정은 일관성을 보장합니다. 많은 트랜잭션을 다른 순서로 연속적으로 실행하면 다른 결과가 생성될 수 있습니다. 그러나 모든 결과는 정확합니다.
    • 직렬 스케줄은 CPU 시간을 낭비하여 동시성을 제한합니다. 따라서 직렬 일정은 실제로 허용되지 않습니다.
  • Non-serial(=Concurrent) schedule
    • 연속되지 않는 일정입니다.
    • 연속적이지 않은 일정도 허용되지만 일관성을 보장하지는 않습니다.

Examples : Schedules

  • Serial Schedules

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  • Non-Serial Schedule

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Equivalence of Schedules

  • 실제로 우리는 동시성과 일관성을 모두 보장함으로써 “좋은” schedule이 정말로 필요합니다.
  • schedule(n 트랜잭션 포함)은 일부 serial schedule과 동일한 경우 serializable할 수 있습니다. 따라서 serializable schedule도 일관됩니다.
  • n 이 있습니다! 가능한 연속 일정 및 더 많은 가능한 비연속 일정; 비연속 일정을 두 개의 분리된 그룹으로 분류할 수 있습니다. serializable과 non-serializable
  • 그건 그렇고, “Equivalence”의 의미는 무엇입니까?; schedule들의 동등성을 정의하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
    • Result Equivalence (Not useful!)
    • Conflict Equivalence
    • View Equivalence

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Conflicting Operations

  • 일정의 두 작업은 다음 세 가지 조건을 모두 충족하는 경우 충돌하는 작업이라고 합니다.
    • 서로 다른 트랜잭션에 속합니다.
    • 동일한 데이터 아이템에 액세스합니다.
    • 적어도 하나의 작업이 쓰기인 경우.
  • 그렇지 않으면 다른 모든 것은 충돌하지 않습니다. 그 의미는;
    • 동일한 트랜잭션에 속하거나
    • 다른 데이터 아이템에 액세스하거나
    • 동일한 데이터 항목에 액세스하지만 둘 다 읽기인 경우.
  • 두 개의 트랜잭션 T1과 T2가 있다고 가정합니다. 그런 다음 예는 다음과 같습니다.
    • 충돌: {W1(X), R2(X)}, {W2(X), W1(X)}, {R1(Y), W2(Y)}, {W1(Y), R2(Y)}, …
    • 비충돌: {W1(X), R1(X)}, {W2(X), R1(Y)}, {R1(X), R2(X)}, …

  • 충돌하지 않는 작업은 부담 없이 동시에 자유롭게 수행할 수 있습니다. 그러나 충돌하는 작업은 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다.

  • 두 트랜잭션 T1과 T2가 서로 충돌한다고 가정합니다. 그런 다음 세 가지 변칙적인 상황이 발생합니다.
    • WR conflict : Dirty Data
      • T2는 T1이 이전에 작성한 데이터 항목을 읽습니다.
    • RW conflict : Unrepeatable Read
      • T2는 T1이 이전에 읽은 데이터 항목을 씁니다.
    • WW conflict : Lost Update
      • T2는 T1이 이전에 작성한 데이터 항목을 씁니다.
  • 질문: 위의 충돌로 인해 발생한 문제는 무엇입니까?

Reading Uncommitted Data : WR conflicts

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  • T2는 T1이 진행 중인 동안 T1이 쓴 A의 값을 읽습니다. : Dirty Read

Unrepeatable Reads : RW Conflicts

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  • T2는 T1이 아직 진행 중인 동안 T1이 읽은 A의 값을 변경할 수 있습니다.
  • T1이 A의 값을 다시 읽으려고 하면 A를 수정하지 않았더라도 다른 결과를 얻게 됩니다.

Overwriting Uncommitted Data : WW Conflicts

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  • T2는 이미 진행 중인 T1에 의해 수정된 A의 값을 덮어썼습니다. T1에 의해 수정된 값은 손실됩니다. 이를 손실된 업데이트라고도 합니다.

Conflict Serializability

  • 두 schedules S 와 S’는 충돌하는 두 작업의 순서가 두 일정에 대해 동일한 경우 conflict equivalent입니다.

  • 즉, 충돌하지 않는 명령어의 일련의 교환에 의해 일정 S가 일정 S’로 변환될 수 있다면 S와 S’는 conflict equivalent이라고 합니다.

  • 일정 S는 일부 직렬 일정 S’와 conflict equivalent인 경우 conflict serializable 가능합니다.

  • “Conflicting serializable” schedule은 동시성을 활용하여 항상 일관성을 보장할 수 있습니다.

Examples

Examples : Schedule

  • Serial Schedules - (a), (b)

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  • Conflict Serializable Schedule - (c), Not Conflict Serializable Schedule - (d)

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Another Examples : Schedules

  • T1
READ(A)
A = A + 100
WRITE(A)
READ(B)
B = B + 100
WRITE(B)
  • T2
READ(A)
A = A * 2
WRITE(A)
READ(B)
B = B * 2
WRITE(B)

Assume Consistency Constraint

  • A와 B의 값은 같아야 합니다.
  • 즉, A = B; A = 25, B = 25의 초기 값을 가정합니다.

Serial Schedule

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Conflict Serializable Schedule

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  • Schedule C 는 좋은 schedule이다

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  • 충돌하지 않는 작업을 바꾸는 것은 중요하지 않습니다.
  • 결국, 스케줄 C는 (T1 → T2)가 있는 일련의 스케줄과 충돌하는 것과 같습니다.

Not Conflict Serializable Schedule

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  • 그러나 Schedule D 는 잘못된 schedule이다

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  • T1은 T2보다 먼저 와야 합니다(데이터 항목 A의 경우). T1 → T2
  • T2는 T1보다 먼저 와야 합니다(데이터 항목 B의 경우). T2 → T1
  • D와 동등한 다른 serial Schedule은 없습니다.
  • 따라서 스케줄 D는 conflict serializable하지 않습니다.

Testing : Conflict Serializability

  • 주어진 Schedule S = {T1, T2, . . . , Tn}, precedence 그래프 G를 구성합니다.
    • 각 트랜잭션 Ti에 대해 G에서 Ti로 표시된 꼭짓점을 만듭니다.
    • 충돌하는 트랜잭션 Ti 및 Tj의 각 쌍에 대해 다음과 같이 가장자리를 만듭니다.
      • Wi(X)가 Rj(X)보다 앞서면 edge를 생성(Ti → Tj)
      • Ri(X)가 Wj(X)보다 앞서면 edge를 생성(Ti → Tj)
      • Wi(X)가 Wj(X)보다 앞서면 edge를 생성(Ti → Tj)
    • 그래프 G가 acyclic일 경우 스케줄 S는 conflict serializable합니다. 그 의미는; G에 cycle일 경우 S는 conflict serializable하지 않습니다.
  • 우선 순위 그래프가 acyclic일 경우 그래프의 topological sorting을 통해 serializability order를 얻을 수 있습니다. 이것은 그래프의 부분 차수와 일치하는 선형 차수입니다.

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Use of Serializabilty

  • (Confilct) Serializable schedule은 항상 제공합니다.
    • Concurrency(동시성) + Consistency(일관성)
  • 작업의 interleaving은 일반적으로 운영 체제에 의해 결정됩니다. 일반적인 영향 요인은 다음과 같습니다.
    • 우선 순위, 제출 시간, 실행 시간 등
  • 따라서 serializability 테스트를 보장하기 위해 스케줄러의 작업이 사전에 인터리브되는 방법을 결정할 수 없습니다.
  • 트랜잭션이 마음대로 실행되고 결과 schedule이 serializability에 대해 테스트되는 경우 serializable이 불가능하면 schedule을 취소해야 합니다.
  • 우리는 프로토콜 기반 접근 방식을 채택합니다. 모든 일정이 이 프로토콜을 따른다면 serializability를 테스트할 필요가 없습니다.

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참고