문제 제기

데이터베이스를 공부하고 실제 적용하려고 보니, 데이터 이상현상과 성능을 둘다 가져갈 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 그래서, 실제 데이터베이스 고립정책을 살펴보고 내 프로젝트에는 어떻게 적용할 수 있을지 확인해보고자 작성하게 되었습니다.

시행착오

Transaction 고립 정책

<aside> 💡 데이터베이스의 용도에 맞게 데이터베이스의 Transaction의 격리 수준을 지정할 수 있습니다.

</aside>

• 격리 수준이 낮으면 동시성을 높아지지만 데이터의 정확성은 떨어집니다.
• 격리 수준이 높으면 데이터가 정확해지지만 동시성이 저하됩니다.
• 응용의 성격에 따라 허용가능한 격리 수준을 선택함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.

상용 DBMS에서 제공하는 Transaction의 고립 정책을 다음과 같습니다.

1. READ UNCOMMITTED
   • 오손 데이터 읽기: O 반복할 수 없는 읽기: O 팬텀 문제: O
2. READ COMMITED
   • 오손 데이터 읽기: X 반복할 수 없는 읽기: O 팬텀 문제: O
3. REPEATABLE READ
   • 오손 데이터 읽기: X 반복할 수 없는 읽기: X 팬텀 문제: O
4. SERIALIZABLE
   • 오손 데이터 읽기: X 반복할 수 없는 읽기: X 팬텀 문제: X

각 고립 정책마다 발생하는 문제점에 대해 알아보겠습니다.