ACID特性とトランザクション分離レベルについて

ACID特性

ACIDとは？

1. A (Atomicity:原子性)
   • トランザクション内の処理はすべて完了するか、まったく行われない（All or Nothing）。
2. C (Consistency:一貫性)
   • トランザクション前後でデータの一貫性を保つ。
3. I (Isolation:分離性)
   • 複数トランザクションを同時実行しても、相互に影響を受けないようにする。
4. D (Durability:永続性)
   • コミットされた変更は障害が起きても失われない。

---

トランザクション分離レベル

Isolation（分離性） を調整するための仕組みです。
下に行くほど分離レベルが高く、整合性が強化されます。

分離レベル	特徴	発生しうる問題	デメリット
Read Uncommitted	未コミットのデータを読む可能性がある	ダーティリード、ノンリピータブルリード、ファジーリード、ファントムリード	整合性がほぼ保証されない
Read Committed	コミット済みデータのみを読み取るため、ダーティリードを防ぐ	ノンリピータブルリード、ファジーリード、ファントムリード	パフォーマンスと整合性のバランスが必要
Repeatable Read	同じトランザクション内で同じ行を読むと、同じ値が返る ノンリピータブルリードを防ぐ	ファントムリード	ロック範囲が広がり、パフォーマンス低下
Serializable	強制的にトランザクションを直列実行したかのように扱う	問題なし（すべて防ぐ）	大量のロックによりスループットが低下

---

不整合の例

1. ダーティリード（Dirty Read）

• 概要: 他のトランザクションが未コミットのデータを読み取ってしまう。
• 例:
  1. トランザクションA: 顧客の残高を「5000」→「4000」に変更（未コミット）。
  2. トランザクションB: 未コミットの「4000」を読み取る。
  3. トランザクションA: ロールバックして残高が「5000」に戻る。
  • 結果: トランザクションBは誤った値「4000」を使用してしまう。
• 回避: Read Committed以上を使用。

---

2. ノンリピータブルリード（Non-Repeatable Read）

• 概要: 同一トランザクション内で同じ行を再度読み取ったときに、他トランザクションの更新によって値が変わる。
• 例:
  1. トランザクションA: 「顧客ID=1」の残高を読み取る（最初は5000）。
  2. トランザクションB: 「顧客ID=1」の残高を「6000」に更新しコミット。
  3. トランザクションA: 再度「顧客ID=1」の残高を読み取る → 今度は「6000」。
  • 結果: 1回目と2回目で値が異なる。
• 回避: Repeatable Read以上を使用。

---

3. ファジーリード（Fuzzy Read）

• 概要: 同じ条件のクエリを複数回実行した際、読み込む行の一部または値が他のトランザクションで更新され、データセット全体が不一致となる。
• 例:
  1. トランザクションA: WHERE balance >= 4000 で顧客リストを取得。
  2. トランザクションB: 既存顧客の残高を変更（例: 5000→3000）してコミット。
  3. トランザクションA: 再度同じ条件（WHERE balance >= 4000）で取得 → 前回とは異なる行が返る可能性。
  • 結果: 同じ条件のクエリでも行数や内容が前回とは異なる状態になる。
• 回避: Repeatable Read以上を使用（ただし、ファントムリードほど厳重な対策ではない）。

---

4. ファントムリード（Phantom Read）

• 概要: 同じ検索条件で再度クエリを実行した際、他のトランザクションによる行の追加・削除で結果行数や集計値が変化する。
• 例:
  1. トランザクションA: SELECT SUM(balance) → 1,000,000円。
  2. トランザクションB: 新規口座を追加（100,000円）してコミット。
  3. トランザクションA: 再度同じクエリ → 今度は 1,100,000円。
  • 結果: 前回の検索結果とは行数が異なり、「幻の行(Phantom)」が紛れ込む形となる。
• 回避: Serializableを使用。

---

運用上の注意

• 性能: 分離レベルが高いほどロック競合が増え、スループットが低下する。
  • ロック競合: 複数トランザクションが同じデータを同時アクセスする際、整合性を保つために発生する待機やブロック。
  • スループット: データベースの処理能力。
• 整合性: 分離レベルが低いほど不正確なデータを読み込むリスクがある。
• 選択基準: 必要なデータ整合性とパフォーマンス要件のバランスを考慮する。
• 通例的なデフォルト: ダティーリードを回避する ReadCommited が使われがち。