👩‍⚕️ 👊 🔼 डेटाबेस में लेनदेन अलगाव के स्तर को कमजोर करने के परिणामस्वरूप क्या हो सकता है 🧖🏻 🤶🏼 🏯

सभी को नमस्कार। व्लादिस्लाव रोडिन के संपर्क में। वर्तमान में, मैं ओटीयूएस में हाई लोड आर्किटेक्ट कोर्स का प्रमुख हूं, और मैं सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर पर पाठ्यक्रम भी पढ़ाता हूं।

शिक्षण के अतिरिक्त, जैसा कि आप देख सकते हैं, मैं एक ब्लॉग कॉपीराइट सामग्री OTUS Habré के लिए लिख रहा हूं और आज का लेख मैं पाठ्यक्रम की शुरुआत के साथ मेल खाना चाहता हूं «PostgreSQL» , जो अभी सेट खुला है।

परिचय

पिछली बार जब तुम और मैं दो उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल डेटाबेस में है कि सौदे के बारे में बात: दोष सहिष्णुता और एक प्रतिस्पर्धी माहौल में डेटा का उपयोग सुनिश्चित करने के लिए। इन कार्यों को पूरा करने के लिए, एक लेनदेन में एसीआईडी गुण होना चाहिए। आज हम इस संक्षेप में पत्र I (अलगाव) के बारे में विस्तार से बात करेंगे ।

इन्सुलेशन

अलगाव एक प्रतिस्पर्धी माहौल में डेटा तक पहुँचने की समस्या को हल करता है, प्रभावी ढंग से दौड़ की स्थिति से सुरक्षा प्रदान करता है। आदर्श रूप से, अलगाव का अर्थ है क्रमबद्धता, अर्थात्, एक संपत्ति जो यह सुनिश्चित करती है कि समानांतर में लेनदेन के निष्पादन का परिणाम उसी तरह है जैसे कि उन्हें क्रमिक रूप से निष्पादित किया गया था। इस संपत्ति की मुख्य समस्या यह है कि यह तकनीकी रूप से प्रदान करना बहुत मुश्किल है और परिणामस्वरूप, सिस्टम के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। यही कारण है कि अलगाव को अक्सर कमजोर किया जाता है, कुछ विसंगतियों के जोखिमों को स्वीकार करते हुए, जिनके बारे में नीचे चर्चा की जाएगी। कुछ विसंगतियों की घटना की संभावना सिर्फ लेन-देन के अलगाव के स्तर की विशेषता है।

सबसे प्रसिद्ध विसंगतियाँ हैं: गंदे पढ़ना, गैर-दोहराने योग्य पढ़ना, प्रेत पढ़ना, लेकिन वास्तव में 5 और हैं: गंदे लिखना, कर्सर का अद्यतन खो जाना, अपडेट का खो जाना, तिरछा पढ़ना, तिरछा लिखना।

गंदा लेखन

विसंगति का सार यह है कि लेनदेन गैर-प्रतिबद्ध डेटा को अधिलेखित कर सकता है।

यह विसंगति न केवल इसलिए खतरनाक है क्योंकि डेटा दोनों लेन-देन के बाद संघर्ष कर सकता है (जैसा कि चित्र में है), बल्कि इसलिए भी क्योंकि परमाणुता का उल्लंघन किया जाता है: क्योंकि हम गैर-लॉक किए गए डेटा को अधिलेखित करने की अनुमति देते हैं, यह स्पष्ट नहीं है कि एक लेनदेन को दूसरे के बिना कैसे रोल करें। ।

विसंगति का काफी सरलता से इलाज किया जाता है: हम रिकॉर्डिंग शुरू होने से पहले राइट लॉक को लटका देते हैं, रिकॉर्ड को बदलने के लिए अन्य लेनदेन को मना करते हैं जब तक कि लॉक जारी नहीं किया जाता है।

गंदा पढ़ा

डर्टी रीड का मतलब है बिना पढ़े डेटा पढ़ना।

समस्या तब उत्पन्न होती है, जब एक नमूने के आधार पर, कुछ कार्यों को करना या निर्णय लेना आवश्यक होता है।

विसंगति को ठीक करने के लिए, आप एक रीड लॉक लटका सकते हैं, लेकिन यह प्रदर्शन को कठिन रूप से प्रभावित करेगा। यह कहना बहुत सरल है कि रोलबैक लेनदेन के लिए, डेटा की प्रारंभिक स्थिति (रिकॉर्डिंग से पहले) को सिस्टम में संग्रहीत किया जाना चाहिए। वहां से क्यों नहीं पढ़ा? यह काफी सस्ती है, इसलिए अधिकांश डेटाबेस डिफ़ॉल्ट रूप से गंदे पढ़ने को हटा देते हैं।

अद्यतन खो दिया है

लॉस्ट अपडेट का मतलब है अपडेट का खो जाना और अनुवाद सही तरीके से समस्या का सार दर्शाता है:

वास्तव में, लेनदेन T2 का परिणाम रद्द कर दिया गया था। यह स्थिति स्पष्ट या निहित लेखन तालों से तय होती है। यही है, हम या तो रिकॉर्ड को अपडेट करते हैं, और फिर एक अंतर्निहित लॉक होता है, या हम अपडेट के लिए चयन करते हैं , जिससे रीड एंड राइट लॉक होता है। कृपया ध्यान दें कि ऐसा ऑपरेशन काफी खतरनाक है: हमारे "निर्दोष" पढ़ने के साथ, हम अन्य रीडिंग को रोकते हैं। कुछ डेटाबेस शेयर के लिए अधिक सुरक्षित चयन की पेशकश करते हैं जो आपको डेटा पढ़ने की अनुमति देता है, लेकिन उन्हें बदलने की अनुमति नहीं देता है।

अद्यतन खो गया कर्सर

बेहतर नियंत्रण के लिए, आधार अन्य उपकरणों की पेशकश कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, एक कर्सर। एक कर्सर एक संरचना है जिसमें लाइनों का एक सेट होता है और आपको उन पर पुनरावृति करने की अनुमति देता है। select_statement के लिए कर्सर_नाम घोषित करें । कर्सर की सामग्री का चयन करके वर्णन किया गया है।

हमें एक कर्सर की आवश्यकता क्यों है? तथ्य यह है कि कुछ डेटाबेस चुनिंदा (रीड स्थिरता) द्वारा चुने गए सभी रिकॉर्ड पर लॉकिंग की पेशकश करते हैं, या केवल उस रिकॉर्ड पर जिस पर कर्सर वर्तमान में स्थित है (कर्सर स्थिरता)। कर्सर स्थिरता के साथ, एक छोटा लॉक लागू किया जाता है, जो हमें बड़े डेटा नमूने पर पुनरावृति करने पर ताले की संख्या कम करने की अनुमति देता है। इसलिए, कर्सर के लिए खोए हुए अपडेट विसंगति को अलग से हाइलाइट किया गया है।

न पढ़ने वाला

गैर-दोहराने योग्य रीड यह है कि हमारे लेनदेन के निष्पादन के दौरान एक ही रिकॉर्ड के 2 लगातार पढ़ने से अलग-अलग परिणाम प्राप्त होंगे, क्योंकि इन दोनों रीड्स के बीच एक और लेनदेन ने हस्तक्षेप किया, हमारे डेटा को बदल दिया और प्रतिबद्ध था।

यह एक समस्या क्यों है? कल्पना कीजिए कि तस्वीर में टी 2 को लेन-देन का उद्देश्य उन सभी उत्पादों का चयन करना है जिनकी कीमत 150 घन मीटर से कम है किसी और ने $ 200 की कीमत अपडेट की इस प्रकार, स्थापित फ़िल्टर काम नहीं किया।

ये विसंगतियाँ तब घटित होती हैं जब दो चरण के ताले जोड़े जाते हैं या जब एमवीसीसी तंत्र का उपयोग किया जाता है, जिसके बारे में मैं अलग से बात करना चाहूंगा।

प्रेत पढ़ता है

फैंटम वह डेटा पढ़ रहा है जो किसी अन्य लेनदेन द्वारा जोड़ा गया है।

एक उदाहरण के रूप में, आप इस विसंगति के होने पर सबसे सस्ते उत्पाद के गलत चयन का निरीक्षण कर सकते हैं।

प्रेत रीडिंग से छुटकारा पाना पहले से ही काफी मुश्किल है। सामान्य अवरोधन पर्याप्त नहीं है, क्योंकि हम वह ब्लॉक नहीं कर पाएंगे जो अभी तक उपलब्ध नहीं है। 2PL सिस्टम भविष्य कहनेवाला लॉकिंग का उपयोग करते हैं, जबकि MVCC सिस्टम लेनदेन को रद्द करने के लिए लेनदेन अनुसूचक का उपयोग करते हैं जो कि डालने से टूट सकता है। पहला और दूसरा दोनों तंत्र काफी भारी हैं।

तिरछा पढ़ें

पढ़ें तिरछा उठता है जब हम कई तालिकाओं के साथ काम करते हैं, जिसकी सामग्री को एक सुसंगत तरीके से बदलना चाहिए।

मान लीजिए कि पोस्ट और उनकी मेटा-सूचना का प्रतिनिधित्व करने वाली तालिकाएँ हैं:

एक लेन-देन तालिकाओं से पढ़ता है, दूसरा उन्हें बदलता है:

लेनदेन T1 के परिणामस्वरूप, पद का शीर्षक = अच्छा और अद्यतन_बी = टी 2 है, जो कुछ असंगतता है।

वास्तव में, यह एक गैर-दोहराने योग्य रीड है, लेकिन कई तालिकाओं के हिस्से के रूप में।

सुधार के लिए, T1 उन सभी लाइनों पर ताले लटका सकता है जो इसे पढ़ेगी, जो T2 को जानकारी बदलने से रोकेंगी। MVCC के मामले में, लेनदेन T2 रद्द कर दिया जाएगा। अगर हम अभिशापों का इस्तेमाल करते हैं तो इस विसंगति से बचाव महत्वपूर्ण हो सकता है।

तिरछा लिखो

यह विसंगति एक उदाहरण का उपयोग करके समझाने में भी आसान है: मान लीजिए कि हमारे सिस्टम में कम से कम एक डॉक्टर ड्यूटी पर होना चाहिए, लेकिन दोनों डॉक्टर अपने कर्तव्य को रद्द करने का निर्णय लेते हैं:

विसंगति इस तथ्य को जन्म देती है कि कोई भी डॉक्टर ड्यूटी पर नहीं जाएगा। ऐसा क्यों हुआ? क्योंकि लेन-देन ने एक ऐसी स्थिति की जांच की जो किसी अन्य लेनदेन द्वारा उल्लंघन की जा सकती है, और अलगाव के कारण, हमने यह परिवर्तन नहीं देखा।

यह वही नॉन रिपीटेबल रीड है। वैकल्पिक रूप से, चयन इन रिकॉर्डों पर ताले लटका सकते हैं।

तिरछा लिखें और तिरछा पढ़ें पिछले विसंगतियों के संयोजन हैं। आप तिरछा लिखने पर विचार कर सकते हैं, जो अनिवार्य रूप से एक प्रेत रीड है। एक तालिका पर विचार करें जिसमें कर्मचारियों के नाम, उनका वेतन और जिस परियोजना पर वे काम करते हैं:

नतीजतन, हमें निम्नलिखित चित्र मिलते हैं: प्रत्येक प्रबंधक ने सोचा कि उसके परिवर्तन से बजट नहीं होगा, इसलिए उन्होंने कर्मियों को बदल दिया, जिससे कुल मिलाकर एक अतिवृद्धि हो गई।

समस्या का कारण ठीक वैसे ही है जैसे कि प्रेत पढ़ना।

जाँच - परिणाम

डेटाबेस में लेनदेन अलगाव के स्तर को कम करना सुरक्षा और प्रदर्शन के बीच एक समझौता है, इस स्तर का चुनाव किसी भी विसंगतियों की स्थिति में व्यवसाय के लिए संभावित जोखिमों के आधार पर किया जाना चाहिए।

पाठ्यक्रम के बारे में अधिक जानें।

डेटाबेस में लेनदेन अलगाव के स्तर को कमजोर करने के परिणामस्वरूप क्या हो सकता है