[DB] Isolation Level-트랜잭션 격리수준

🟠 트랜잭션의 격리수준 (Isolation Level)이란?

여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 특정 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 데이터를 볼 수 있도록 허용할지 여부를 결정하는 수준을 의미합니다.

즉, A 트랜잭션이 실행되는 도중에 B 트랜잭션에서 데이터를 수정하거나 조회하는 경우, A가 이 변경된 데이터를 읽을 수 있도록 허용할 것인지, 아니면 차단할 것인지에 따라 격리 수준이 달라집니다.

✅ 왜 격리 수준이 필요한가?

트랜잭션은 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 원칙을 따라야 합니다.
이 중에서 Isolation(고립성) 은 트랜잭션이 서로 독립적으로 실행되도록 보장하는 개념입니다.

그러나 모든 트랜잭션을 완전히 고립시키면 동시 처리 성능이 크게 저하될 수 있습니다.
그래서 현실적으로는 데이터 정합성과 성능의 균형을 맞추기 위해 격리 수준을 설정하게 됩니다.

✅ 트랜잭션 격리 수준 4단계

격리 수준이 높아질수록 데이터 정합성(일관성)이 보장되지만, 동시 처리 성능은 떨어집니다.

1. READ UNCOMMITTED (읽기 실행, 커밋되지 않은 데이터 읽기)
2. READ COMMITTED (커밋된 데이터만 읽기)
3. REPEATABLE READ (한 트랜잭션에서 여러번 읽어도 동일함 보장)
4. SERIALIZABLE

1️⃣ Read Uncommitted (읽기 실행, 커밋되지 않은 데이터 읽기)

•	가장 낮은 격리 수준
•	트랜잭션이 커밋되지 않아도 다른 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있음
•	락을 거의 사용하지 않기 때문에 성능은 가장 좋지만, 데이터 정합성 문제 발생 가능성도 가장 높음

⚠️ 발생할 수 있는 문제
• Dirty Read
• 아직 커밋되지 않은 데이터를 다른 트랜잭션이 읽어버리는 현상
• 예를 들어, 트랜잭션 A가 사용자 잔액을 100에서 50으로 변경했는데, 아직 커밋되지 않은 상태에서 트랜잭션 B가 이 데이터를 읽어버림
• 만약 A가 롤백하면 B가 읽은 데이터는 실제 데이터와 다르게 됨

✅ 언제 사용?
• 데이터 정합성이 중요하지 않은 환경 (ex. 로그 기록, 통계 데이터 처리 등)

2️⃣ Read Committed (커밋된 데이터만 읽기, 대부분의 DBMS 기본값)

•	커밋된 데이터만 읽을 수 있음
•	다른 트랜잭션이 데이터를 변경하더라도, 커밋되기 전에는 볼 수 없음
•	Dirty Read는 방지되지만, Non-Repeatable Read 문제는 발생할 수 있음

⚠️ 발생할 수 있는 문제
• Non-Repeatable Read
• 동일한 데이터를 두 번 조회할 때, 첫 번째 조회 시점과 두 번째 조회 시점의 데이터가 다를 수 있음
• 예를 들어, A 트랜잭션이 특정 고객의 잔액을 조회했을 때 100원이었지만, B 트랜잭션이 이 값을 50원으로 변경하고 커밋한 후, A가 다시 조회하면 50원이 됨

✅ 언제 사용?
• 대부분의 RDBMS의 기본값
• 데이터 정합성은 중요하지만, 성능도 고려해야 하는 일반적인 경우 (ex. 은행 시스템, 전자상거래)

3️⃣ Repeatable Read (반복 읽기 가능, 한 트랜잭션에서 동일한 결과 보장)

•	트랜잭션이 시작된 시점의 데이터를 계속 유지
•	즉, 한 트랜잭션 내에서 동일한 데이터를 여러 번 조회해도 값이 변하지 않음
•	Non-Repeatable Read 문제를 해결하지만, Phantom Read 문제는 발생할 수 있음

⚠️ 발생할 수 있는 문제
• Phantom Read
• 같은 조건으로 조회했을 때, 첫 번째 조회에는 없던 데이터가 두 번째 조회에서는 나타나는 문제
• 예를 들어, 트랜잭션 A가 SELECT * FROM users WHERE age > 20 을 수행했을 때, 처음에는 10명의 데이터가 나왔지만, 트랜잭션 B가 새로운 사용자를 추가하고 커밋하면, A가 같은 쿼리를 실행했을 때 11명이 나올 수 있음

✅ 언제 사용?
• 데이터 정합성이 중요한 서비스 (ex. 은행, 금융 거래)

4️⃣ Serializable (가장 강력한 격리 수준, 완벽한 데이터 정합성 보장)

•	가장 엄격한 격리 수준
•	트랜잭션이 완료될 때까지 다른 트랜잭션이 동일한 데이터에 접근 불가능
•	Phantom Read 문제까지 완벽하게 방지하지만, 성능이 크게 저하됨

⚠️ 단점
• 성능 저하
• 트랜잭션이 순차적으로 실행되어 동시 처리가 어려움
• 데드락(Deadlock) 발생 가능성 증가

✅ 언제 사용?
• 데이터 정합성이 최우선인 경우 (ex. 금융 결제 시스템, 항공 예약 시스템)

✅ 데이터 정합성(Data Integrity)이란?

데이터 정합성(Data Integrity) 이란, 데이터가 일관되고 정확하며, 신뢰할 수 있는 상태를 유지하는 것을 의미합니다.
즉, 데이터가 손상되거나 오류가 발생하지 않도록 보장하는 개념입니다.

✅ 데이터 정합성이 중요한 이유

1.	일관성 유지
•	같은 데이터를 여러 번 조회해도 항상 같은 값이 나와야 함
•	예를 들어, 은행 계좌의 잔액이 갑자기 변하지 않아야 함
2.	데이터 오류 방지
•	트랜잭션이 실행되다가 실패했을 경우, 잘못된 데이터가 저장되지 않도록 보호해야 함
•	예를 들어, 상품을 구매했는데 결제는 되었지만 주문 정보가 사라지는 문제 방지
3.	보안 및 신뢰성 확보
•	시스템 내 데이터가 변조되지 않고, 정확한 데이터만 유지되도록 보장
•	특히, 금융, 의료, 전자상거래 등 중요한 시스템에서는 필수

✅ 데이터 정합성이 깨질 수 있는 주요 문제

1️⃣ Dirty Read (더러운 읽기)
• 커밋되지 않은 데이터를 다른 트랜잭션이 읽는 문제
• 예를 들어, A 트랜잭션이 계좌 잔액을 100에서 50으로 수정했지만 아직 커밋되지 않았을 때,
B 트랜잭션이 이 값을 읽어버리면 A가 롤백할 경우 B는 잘못된 데이터를 사용하게 됨
• 해결 방법: Read Committed 이상 격리 수준 사용

2️⃣ Non-Repeatable Read (반복 불가능한 읽기)
• 같은 데이터를 여러 번 조회했을 때 값이 다르게 나오는 문제
• 예를 들어, A 트랜잭션이 한 사용자의 잔액을 조회했을 때 100원이었는데,
B 트랜잭션이 50원으로 변경하고 커밋한 후, A가 다시 조회하면 50원이 나오는 문제
• 해결 방법: Repeatable Read 이상 격리 수준 사용

3️⃣ Phantom Read (유령 읽기)
• 같은 조건으로 조회했을 때, 첫 번째 조회에는 없던 데이터가 두 번째 조회에서는 나타나는 문제
• 예를 들어, A 트랜잭션이 SELECT * FROM orders WHERE status='PENDING' 를 실행했을 때,
B 트랜잭션이 새로운 주문을 추가하고 커밋한 후, A가 다시 같은 쿼리를 실행하면 결과가 달라짐
• 해결 방법: Serializable 격리 수준 사용

✅ 결론

트랜잭션 격리 수준은 데이터 정합성과 성능 사이에서 균형을 맞추기 위한 설정입니다.
• 데이터 정합성이 중요하면 Repeatable Read 이상
• 성능이 중요하면 Read Committed 이하
• Serializable은 데이터 정합성을 가장 잘 보장하지만, 성능이 가장 낮음

📌 일반적으로 Read Committed가 가장 많이 사용되며, Repeatable Read는 데이터 정합성이 중요한 경우 선택됩니다.

📌 데이터 정합성을 보장하려면?
✔️ 트랜잭션 격리 수준 설정 (Read Committed 이상)
✔️ 데이터베이스 제약 조건 활용 (PK, FK, CHECK 등)
✔️ 트랜잭션 실패 시 롤백(Rollback) 적용
✔️ 정규화된 데이터 모델 설계