[Databae] 트랜잭션 발생 문제 정리

contents/database/README.md

@@ -235,13 +235,12 @@ RDBMS는 테이블 기반(Table based) DBMS로, 테이블들의 집합으로 데
 
 ### 반정규화 개념
 
-반정규화란 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성등을 위해 정규화된 데이터모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위이다.
+반정규화란 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위이다.
 
 * 반정규화를 수행하면 시스템의 성능이 향상되고 관리 효율성은 증가하지만, 데이터의 일관성과 정합성은 저하될 수 있다.
 * 과도한 반정규화는 성능을 저하시킨다.
-* 반정규화를 위해서는 사전에 **데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화를 우선**으로 할지 생각한다.
-* 반정규화 방법에는 테이블 통합, 테이블 분할, 중복 데이블 추가, 중복 송성 추가 등이 있다.
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+* 반정규화를 위해서는 사전에 **데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화를 우선으로 할지** 생각한다.
+* 반정규화 방법에는 테이블 통합, 테이블 분할, 중복 테이블 추가, 중복 속성 추가 등이 있다.
 
 ### 테이블 통합
 
@@ -251,27 +250,25 @@ RDBMS는 테이블 기반(Table based) DBMS로, 테이블들의 집합으로 데
 #### 테이블 통합 시 고려사항
 
 * 검색은 간편하지만, 레코드 증가로 인해 처리량이 증가한다.
-* 데이블 통합으로 인해 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있다.
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+* 테이블 통합으로 인해 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있다.
 
 ### 테이블 분할
 
 테이블을 수직 또는 수평으로 분할하는 것이다.
 
 1. **수평 분할** : 레코드를 기준으로 테이블을 분할한다.
 2. **수직 분할** : 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할한다.
-    * `갱신위주의 속성 분할` : 데이터 갱신 시 레코드 잠금으로 인해 다른 작업을 수행 할 수 없으므로 갱신이 자주 일어나느 속성들을 수직 분할하여 사용한다.
+    * `갱신위주의 속성 분할` : 데이터 갱신 시 레코드 잠금으로 인해 다른 작업을 수행 할 수 없으므로 갱신이 자주 일어나는 속성들을 수직 분할하여 사용한다.
     * `자주 조회되는 속성 분할` : 테이블에서 자주 조회되는 속성이 극히 일부일 경우 자주 사용되는 속성들을 수직분할하여 사용한다.
     * `크기가 큰 속성 분할` : 이미지, 2GB 이상 저장될 수 있는 텍스트 형식으로 된 속성들을 수직분할하여 사용한다.
-    * `보안을 적용해야 하는 속성 분할` : 데이블 내의 특정 속성에 대해 보안을 적용할 수 없으므로 보안을 적용해야 하는 속성들을 수직분할 하여 사용한다.
+    * `보안을 적용해야 하는 속성 분할` : 테이블 내의 특정 속성에 대해 보안을 적용할 수 없으므로 보안을 적용해야 하는 속성들을 수직분할 하여 사용한다.
 
 #### 테이블 분할 시 고려사항
 
 * 기본키의 유일성 관리가 어려워진다.
-* 데이터양이 적거나 사용빈도가 낮은 경우 테이블 분할이 필요한지를 고려해야한다.
-* 분할된 테이블로 인해 수행속도가 느려질 수 있다.
-* 검색에 중점을 두어 테이블 분할 여부를 결정해야한다.
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+* 데이터 양이 적거나 사용 빈도가 낮은 경우 테이블 분할이 필요한 지를 고려해야한다.
+* 분할된 테이블로 인해 수행 속도가 느려질 수 있다.
+* 검색에 중점을 두어 테이블 분할 여부를 결정해야 한다.
 
 ### 중복 테이블 추가
 
@@ -281,16 +278,17 @@ RDBMS는 테이블 기반(Table based) DBMS로, 테이블들의 집합으로 데
     * 정규화로 인해 수행 속도가 느려지는 경우
     * 많은 범위의 데이터를 자주 처리해야하는 경우
     * 특정 범위의 데이터만 자주 처리해야 하는 경우
-    * 처리 범위를 줄이지 않고는 수행속도를 개선할 수 없는 경우
+    * 처리 범위를 줄이지 않고는 수행 속도를 개선할 수 없는 경우
 
 2. 중복 테이블을 추가하는 방법
     * `집계 테이블의 추가` : 집계 데이터를 위한 테이블을 생성하고, 각 원본 테이블에 트리거를 설정하여 사용하는 것으로, 트리거의 오버헤드에 유의한다.
     * `진행 테이블의 추가` : 이력 관리 등의 목적으로 추가하는 테이블로, 적절한 데이터 양의 유지와 활용도를 높이기 위해 기본키를 적절히 설정한다.
-    * `특정 부분만을 포함하는 테이블의 추가` : 데이터가 많은 테이블의 특정부분만을 사용하는 경우 해당 부분만으로 새로운 테이블을 생성한다.
+    * `특정 부분만을 포함하는 테이블의 추가` : 데이터가 많은 테이블의 특정 부분만을 사용하는 경우 해당 부분만으로 새로운 테이블을 생성한다.
 
 ### 중복 속성 추가
 
 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가하는 것이다.
+
 > 중복 속성을 추가하면 데이터의 무결성 확보가 어렵고, 디스크 공간이 추가로 필요하다.
 
 1. 중복 속성을 추가하는 경우
@@ -300,14 +298,10 @@ RDBMS는 테이블 기반(Table based) DBMS로, 테이블들의 집합으로 데
     * 기본키의 형태가 적절하지 않거나 여러 개의 속성으로 구성된 경우
 
 2. 중복 속성 추가 시 고려 사항
-    * 데이블 중복과 속성의 중복을 고려한다.
+    * 테이블 중복과 속성의 중복을 고려한다.
     * 데이터 일관성 및 무결성에 유의해야 한다.
     * 저장공간의 지나친 낭비를 고려한다.
 
-### Reference
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-- 2021 시나공 정보처리기사 필기 
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 ## 인덱스 (Index)
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 ## 트랜잭션(Transaction)과 교착상태
 
+트랜잭션이란? 데이터베이스의 상태를 변화시키기 위해 수행되는 작업의 논리적 단위이다.
+
+### ACID
+
+- Atomicity(원자성) : 트랜잭션에 해당하는 작업 내용이 (모두 성공했을 시) 모두 반영되거나, (하나라도 실패했을 시) 모두 반영되지 않아야 한다.
+- Consistency(일관성) : 트랜잭션 처리 결과는 항상 데이터의 일관성을 보장해야 한다.
+- Isolation(고립성) : 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 실행되고 있을 때, 각 트랜잭션은 서로 간섭 없이 독립적으로 수행되어야 한다.
+- Durability(지속성) : 트랜잭션이 성공적으로 완료된다면, 그 결과가 데이터베이스에 영구적으로 반영되어야 한다.
+
+#### 주의사항
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+Isolation(고립성)을 보장하기 위해 무차별적으로 Lock을 걸다보면 대기시간이 매우 길어지므로 트랜잭션은 최소한으로 사용해야한다.
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+### 트랜잭션 상태
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+![image](https://user-images.githubusercontent.com/22047374/125165837-a951ee00-e1d3-11eb-9b0b-486cc5eff6b2.png)
+
+- Active : 트랜잭션이 실행중인 상태(SQL 실행)
+- Parital Commit : 트랜잭션의 마지막 연산까지 실행했지만, commit 연산이 실행되기 직전의 상태
+- Commited : 트랜잭션이 성공적으로 종료되고 commit 연산까지 실행 완료된 상태
+- Failed : 트랜잭션 실행에 오류가 발생한 상태
+- Aborted: 트랜잭션이 비정상적으로 종료되어 Rollback 연산을 수행한 상태
+
+1. Commit  :  데이터베이스 내의 연산이 성공적으로 종료되어 연산에 의한 수정 내용을 지속적으로 유지하기 위한 명령어이다.
+2. Rollback  : 데이터베이스 내의 연산이 비정상적으로 종료되거나 정상적으로 수행이 되었다 하더라도 수행되기 이전의 상태로 되돌리기 위해 연산 내용을 취소할 때 사용하는 명령어이다.
+
+### 트랜잭션에서 발생할 수 있는 문제들
+
+#### Dirty Read Problem
+
+한 트랜잭션 진행 중에 변경한 값을 다른 트랜잭션에서 읽을 때 발생한다.
+커밋되지 않은 상태의 트랜잭션을 다른 트랜잭션에서 읽을 수 있을 때 발생하는 문제이다.
+
+#### Non-repeatable Read Problem
+
+한 트랜잭션에서 같은 값을 두 번 이상 읽었을 때 그 값이 다른 경우를 말한다.
+한 트랜잭션 도중 다른 트랜잭션이 커밋되면 발생할 수 있는 문제이다.
+
+#### Phantom Read Problem
+
+한 트랜잭션에서 같은 쿼리문을 두 번 이상 실행했을 때 새로운 데이터가 조회되는 경우를 말한다.
+A 트랜잭션 도중 B 트랜잭션에서 update 쿼리를 수행하고 커밋하더라도 A 트랜잭션에서 그 결과는 볼 수 없지만, 
+A 트랜잭션 도중 B 트랜잭션에서 insert 쿼리를 수행할 경우 A 트랜잭션에서 처음에 안 보였던 새로운 데이터가 조회될 수 있다.
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 ## NoSQL