트랜잭션 격리 수준(Transaction Isolation Level)은 데이터베이스에서 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 트랜잭션 간의 상호 간섭을 방지하여 데이터의 일관성을 보장하기 위한 규칙입니다. 격리 수준은 동시성 제어의 정도를 정의하며, 각 격리 수준마다 데이터 무결성과 성능 간의 균형이 다릅니다.
격리 수준은 일반적으로 4가지로 나뉩니다:
1. READ UNCOMMITTED (커밋되지 않은 읽기)
- 설명: 트랜잭션이 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있습니다.
- 문제점: Dirty Read가 발생할 수 있습니다. 즉, 하나의 트랜잭션이 아직 커밋되지 않은 다른 트랜잭션의 데이터를 읽을 수 있기 때문에, 해당 트랜잭션이 나중에 롤백되면 잘못된 데이터를 읽게 될 수 있습니다.
- 장점: 동시성 성능이 가장 높습니다. 트랜잭션이 잠금을 거의 사용하지 않기 때문에 여러 트랜잭션이 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있습니다.
- 단점: 데이터 무결성이 매우 낮고 신뢰할 수 없는 데이터를 읽을 위험이 큽니다.
2. READ COMMITTED (커밋된 읽기)
- 설명: 트랜잭션은 커밋된 데이터만 읽을 수 있습니다. 다른 트랜잭션이 커밋하지 않은 데이터를 읽는 것을 방지합니다.
- 문제점: Non-repeatable Read가 발생할 수 있습니다. 즉, 하나의 트랜잭션이 동일한 데이터를 두 번 읽을 때, 중간에 다른 트랜잭션이 데이터를 수정하면, 두 번의 읽기 결과가 다를 수 있습니다.
- 장점: Dirty Read를 방지하며, READ UNCOMMITTED보다 데이터 무결성이 개선됩니다.
- 단점: Non-repeatable Read를 완전히 방지하지 않기 때문에 여전히 일관성이 완벽하지는 않습니다.
3. REPEATABLE READ (반복 가능한 읽기)
- 설명: 하나의 트랜잭션 내에서 같은 데이터를 여러 번 읽을 때, 그 값이 동일하게 유지되도록 보장합니다. 즉, 트랜잭션이 데이터를 읽으면, 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 수정할 수 없습니다.
- 문제점: Phantom Read는 여전히 발생할 수 있습니다. 즉, 다른 트랜잭션이 새로운 데이터를 추가하거나 삭제하면, 동일한 조건의 쿼리를 반복해서 실행할 때 데이터 집합이 달라질 수 있습니다.
- 장점: Non-repeatable Read를 방지하며, 데이터 일관성이 READ COMMITTED보다 더 높습니다.
- 단점: Phantom Read를 방지하지 못하므로 일부 동시성 문제가 남아 있습니다.
4. SERIALIZABLE (직렬화 가능)
- 설명: 가장 높은 수준의 격리 수준으로, 트랜잭션들이 직렬화되어 실행되는 것처럼 보장합니다. 즉, 하나의 트랜잭션이 완료될 때까지 다른 트랜잭션이 해당 데이터에 접근할 수 없습니다.
- 문제점: 트랜잭션 간에 완벽한 격리를 보장하지만, 성능 오버헤드가 매우 큽니다. 동시성 성능이 많이 저하될 수 있습니다.
- 장점: Dirty Read, Non-repeatable Read, Phantom Read 모두 방지됩니다. 데이터 무결성을 완벽하게 보장합니다.
- 단점: 성능이 매우 낮아질 수 있으며, 많은 잠금을 요구하므로 처리 속도가 느려질 수 있습니다.
트랜잭션 격리 수준에 따른 문제 방지 요약:
| 격리 수준 | Dirty Read 방지 | Non-repeatable Read 방지 | Phantom Read 방지 |
|---|---|---|---|
| READ UNCOMMITTED | ❌ | ❌ | ❌ |
| READ COMMITTED | ✔️ | ❌ | ❌ |
| REPEATABLE READ | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| SERIALIZABLE | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
트랜잭션 격리 수준 선택 기준:
- 애플리케이션의 요구 사항:
- 성능이 중요하다면 낮은 격리 수준(READ COMMITTED 또는 READ UNCOMMITTED)을 선택하여 동시성을 높이는 것이 좋습니다.
- 데이터 무결성이 중요하다면 높은 격리 수준(REPEATABLE READ 또는 SERIALIZABLE)을 선택하여 일관성을 보장하는 것이 좋습니다.
- 동시성 문제의 발생 가능성:
- 여러 트랜잭션이 동일한 데이터에 자주 접근하고 수정하는 경우에는 높은 격리 수준이 필요할 수 있습니다.
- 트랜잭션 간에 데이터 충돌이 적다면 낮은 격리 수준도 충분할 수 있습니다.
- 데이터 무결성 요구 수준:
- 매우 중요한 금융 시스템이나 통신 시스템에서는 높은 수준의 일관성이 필요하므로, 높은 격리 수준이 더 적합합니다.
- 그렇지 않다면, 더 낮은 격리 수준을 선택하여 성능을 우선시할 수 있습니다.
Q1: 성능 저하 없이 Phantom Read를 방지할 수 있는 대안적 방법이 있을까요?
답: 성능 저하 없이 Phantom Read를 방지하려면 MVCC (Multi-Version Concurrency Control, 다중 버전 동시성 제어)를 사용하는 것이 한 가지 대안입니다. MVCC는 트랜잭션이 데이터를 수정할 때 기존 데이터를 즉시 덮어쓰지 않고, 새로운 버전을 생성하여 트랜잭션들이 서로 간섭하지 않도록 합니다. 이를 통해 트랜잭션은 자신의 시작 시점 기준으로 데이터의 일관된 스냅샷을 참조하며, Phantom Read 문제를 방지할 수 있습니다.
MVCC는 많은 데이터베이스 시스템에서 사용되며, 성능을 크게 저하시키지 않으면서도 REPEATABLE READ 수준의 일관성을 보장하고, 경우에 따라 Phantom Read 문제도 해결할 수 있습니다. 예를 들어, MySQL의 InnoDB 스토리지 엔진이 MVCC를 사용하여 동시성 문제를 해결합니다.
Q2: READ COMMITTED 격리 수준에서 일관성을 더 높이기 위한 추가적인 전략은 무엇이 있을까요?
답: READ COMMITTED 격리 수준에서 일관성을 더 높이기 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다:
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애플리케이션 레벨에서 잠금 관리: 데이터베이스 수준에서 제공하는 잠금 외에도, 애플리케이션에서 직접 행 수준 잠금을 구현하여 특정 데이터가 수정 중일 때 다른 트랜잭션이 그 데이터를 읽거나 수정하지 못하게 할 수 있습니다. 이를 통해 Non-repeatable Read 문제를 줄일 수 있습니다.
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Versioning (버전 관리): 데이터를 업데이트할 때, 각 데이터 항목에 버전 번호를 부여하고, 트랜잭션에서 데이터를 수정할 때 버전 번호가 맞지 않으면 수정하지 않도록 구현하는 방식입니다. 이렇게 하면 데이터의 일관성을 보장하면서 낙관적 잠금(Optimistic Locking) 방식으로 동작하게 됩니다.
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추가적인 유효성 검사: 트랜잭션이 완료되기 직전에 데이터를 다시 읽어 상태가 바뀌지 않았는지 검사하는 방법입니다. 이 방법으로 트랜잭션 진행 중에 데이터가 다른 트랜잭션에 의해 변경되었는지를 확인하여 Non-repeatable Read나 Phantom Read 문제를 일부 방지할 수 있습니다.
Q3: 트랜잭션 격리 수준이 낮을 때 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 애플리케이션 차원의 대안은 무엇일까요?
답: 트랜잭션 격리 수준이 낮을 때 발생할 수 있는 문제들을 애플리케이션 차원에서 해결하기 위한 여러 방법이 있습니다:
- 낙관적 잠금 (Optimistic Locking):
- 트랜잭션이 데이터를 수정할 때 미리 잠금을 걸지 않고, 트랜잭션이 완료되기 직전에 데이터가 다른 트랜잭션에 의해 변경되었는지 확인하는 방식입니다. 버전 번호나 타임스탬프를 활용하여 충돌이 발생했는지 확인하고, 충돌이 발견되면 트랜잭션을 롤백하고 다시 시도합니다. 이를 통해 데이터 충돌을 최소화할 수 있습니다.
- 비관적 잠금 (Pessimistic Locking):
- 트랜잭션이 데이터를 읽거나 수정하기 전에 명시적으로 잠금을 걸어 다른 트랜잭션이 해당 데이터에 접근하지 못하게 하는 방식입니다. 낮은 격리 수준에서도 데이터를 안전하게 보호할 수 있지만, 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 비관적 잠금은 데이터 충돌이 자주 발생할 가능성이 높은 환경에서 유리합니다.
- 트랜잭션을 작은 단위로 나누기:
- 트랜잭션이 처리하는 데이터 범위를 최소화하고, 트랜잭션을 자주 커밋함으로써 트랜잭션 간의 충돌을 줄일 수 있습니다. 트랜잭션이 짧게 유지되면 잠금 유지 시간이 줄어들어 동시성 성능이 개선됩니다.
- 데이터베이스 분할 또는 샤딩:
- 데이터를 논리적으로 여러 그룹으로 분할하여, 트랜잭션 간의 충돌 가능성을 줄이는 방식입니다. 특정 트랜잭션이 접근하는 데이터의 범위가 줄어들면 동시성 문제도 감소하고, 성능을 더 잘 관리할 수 있습니다.
이런 방법들은 데이터베이스의 트랜잭션 격리 수준이 낮아도, 애플리케이션 차원에서 데이터 무결성을 보장하기 위해 사용할 수 있는 전략들입니다.
