고립성(Isolation)

데이터베이스 트랜잭션의 ACID 특성 중 세 번째인 고립성(Isolation)은 동시성 환경에서 발생하는 데이터의 불일치를 방지하기 위한 중요한 특성이다. 고립성은 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 서로의 영향을 받지 않고 독립적으로 처리되도록 보장한다. 다음은 고립성이 필요한 이유와 읽기 현상(Read Phenomena), 그리고 이를 해결하기 위한 고립 수준(Isolation Levels)을 정리한 내용이다.

고립성(Isolation)이란?

• 고립성은 트랜잭션이 실행되는 동안 다른 트랜잭션의 변경 사항이 보이지 않도록 보장하는 속성이다.
• 여러 사용자가 동시에 데이터를 읽거나 변경할 때 발생하는 데이터 불일치를 방지하기 위한 메커니즘이다.

읽기 현상(Read Phenomena)

읽기 현상이란 트랜잭션의 동시성 문제로 인해 발생할 수 있는 현상을 의미하며, 발생할 수 있는 읽기 현상은 다음과 같다.

1. 더티 읽기(Dirty Read)

   • 아직 커밋되지 않은 다른 트랜잭션의 변경 사항을 읽는 현상
   • 만약 해당 트랜잭션이 롤백되면 읽은 데이터는 무효화된다.
   • e.g. 한 트랜잭션이 데이터를 변경했지만 아직 커밋하지 않은 상태에서 다른 트랜잭션이 그 데이터를 읽는 경우
     

2. Non-Repeatable Read

   • 같은 트랜잭션 내에서 동일한 데이터를 여러 번 읽었을 때, 읽은 값이 변경되는 현상
   • 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 업데이트하고 커밋한 경우 발생한다.
   • e.g. 첫 번째 읽기 후 다른 트랜잭션이 데이터를 수정하여 두 번째 읽기에서 값이 달라지는 상황
     

3. 유령 읽기(Phantom Read)

   • 트랜잭션이 범위 쿼리를 실행할 때, 다른 트랜잭션이 새로운 행을 삽입하여 결과에 영향을 주는 현상
   • e.g. 범위 쿼리에서 특정 조건에 맞는 행을 읽었는데, 다른 트랜잭션이 새로운 행을 추가하여 재실행 시 결과가 달라지는 경우
     

4. Lost Updates

   • 두 개의 트랜잭션이 동일한 데이터를 읽고 수정한 후 커밋할 때, 한 트랜잭션의 업데이트가 덮어쓰기되어 사라지는 현상
   • e.g. 두 트랜잭션이 동시에 데이터를 업데이트하고 마지막 트랜잭션이 이전의 변경 사항을 덮어쓰는 상황

고립 수준(Isolation Levels)

읽기 현상을 방지하기 위해 고안된 SQL의 고립 수준은 다음과 같다.

1. Read Uncommitted(커밋되지 않은 읽기)
   • 다른 트랜잭션의 커밋되지 않은 변경 사항도 읽을 수 있다.
   • 더티 읽기가 발생할 수 있다.
   • 성능은 좋지만 데이터 일관성이 떨어진다.
2. Read Committed(커밋된 읽기)
   • 다른 트랜잭션의 커밋된 데이터만 읽을 수 있다.
   • 더티 읽기는 방지하지만, Non-Repeatable Read와 유령 읽기는 여전히 발생할 수 있다.
   • 많은 DBMS의 기본 고립 수준이다.
3. Repeatable Read(반복 가능한 읽기)
   • 동일한 트랜잭션 내에서는 같은 데이터를 반복해서 읽어도 동일한 값을 보장한다.
   • Non-Repeatable Read를 방지하지만, 유령 읽기는 여전히 발생할 수 있다.
4. Serializable(직렬화)
   • 가장 엄격한 고립 수준으로, 모든 트랜잭션이 순차적으로 실행된 것처럼 동작한다.
   • 더티 읽기,Non-Repeatable Read, 유령 읽기를 모두 방지한다.
   • 성능이 가장 낮고, 비용이 많이 든다.
5. Snapshot Isolation(스냅샷 고립)
   • 트랜잭션 시작 시점의 일관된 스냅샷을 기준으로 데이터를 읽는다.
   • MVCC(Multi-Version Concurrency Control)를 통해 구현되며, Postgres의 Repeatable Read는 Snapshop Isolation과 동일하다.

Wikipedia: Isolation (database systems)

고립성 구현 방식

고립성을 구현하는 방식은 다음과 같다.

1. 비관적 동시성 제어
   • 잠금(Locking)을 사용하여 다른 트랜잭션이 특정 데이터를 읽거나 수정하지 못하게 한다.
   • 행 잠금(Row Lock), 테이블 잠금(Table Lock) 등이 있다.
   • 단점: 성능 저하 및 교착 상태(Deadlock) 발생 가능성
2. 낙관적 동시성 제어
   • 잠금을 사용하지 않고 트랜잭션이 완료된 후 충돌 여부를 검증한다.
   • 충돌이 감지되면 트랜잭션을 롤백하고 재시도한다.
   • 성능은 좋지만, 재시도가 필요할 수 있다.

마치며

고립성은 데이터베이스 트랜잭션이 다른 트랜잭션과 독립적으로 실행되도록 보장하여 데이터의 일관성을 유지하는 중요한 특성이다. 그러나 동시성 환경에서 발생할 수 있는 더티 읽기, Non-Repeatable Read, 유령 읽기, Lost Updates와 같은 문제를 해결하기 위해 고립 수준이 도입되었다.
각 데이터베이스 시스템은 고립 수준을 서로 다르게 구현하며, 비관적 동시성 제어와 낙관적 동시성 제어를 통해 성능과 데이터 일관성 사이의 균형을 맞춘다. 상황에 맞는 고립 수준을 선택하고 구현하여 데이터베이스 성능과 안정성을 유지할 수 있다.

참고 자료

• A beginner’s guide to ACID and database transactions