ACID

В информатике акроним ACID описывает требования к транзакционной системе (например, к СУБД), обеспечивающие наиболее надёжную и предсказуемую её работу. Требования ACID были в основном сформулированы в конце 70-х годов Джимом Греем.

Atomicity — Атомарность

Атомарность гарантирует, что никакая транзакция не будет зафиксирована в системе частично. Будут либо выполнены все её подоперации, либо не выполнено ни одной. Поскольку на практике невозможно одновременно и атомарно выполнить всю последовательность операций внутри транзакции, вводится понятие «отката» (rollback): если транзакцию не удаётся полностью завершить, результаты всех её до сих пор произведённых действий будут отменены и система вернётся во «внешне исходное» состояние — со стороны будет казаться, что транзакции и не было. (Естественно, счётчики, индексы и другие внутренние структуры могут измениться, но, если СУБД запрограммирована без ошибок, это не повлияет на внешнее её поведение.)

Consistency — Согласованность

Транзакция, достигающая своего нормального завершения (EOT — end of transaction, завершение транзакции) и, тем самым, фиксирующая свои результаты, сохраняет согласованность базы данных. Другими словами, каждая успешная транзакция по определению фиксирует только допустимые результаты.

Согласованность является более широким понятием. Например, в банковской системе может существовать требование равенства суммы, списываемой с одного счёта, сумме, зачисляемой на другой. Это бизнес-правило и оно не может быть гарантировано только проверками целостности, его должны соблюсти программисты при написании кода транзакций. Если какая-либо транзакция произведёт списание, но не произведёт зачисление, то система останется в некорректном состоянии и свойство согласованности будет нарушено.

Isolation — Изолированность

Во время выполнения транзакции параллельные транзакции не должны оказывать влияние на её результат. Изолированность — требование дорогое, поэтому в реальных БД существуют режимы, не полностью изолирующие транзакцию

Durability — Долговечность

Независимо от проблем на нижних уровнях (к примеру, обесточивание системы или сбои в оборудовании) изменения, сделанные успешно завершённой транзакцией, должны остаться сохранёнными после возвращения системы в работу. Другими словами, если пользователь получил подтверждение от системы, что транзакция выполнена, он может быть уверен, что сделанные им изменения не будут отменены из-за какого-либо сбоя.

Проблемы параллельного доступа с использованием транзакций

При параллельном выполнении транзакций возможны следующие проблемы:

  • потерянное обновление (англ. lost update) — при одновременном изменении одного блока данных разными транзакциями одно из изменений теряется;
  • «грязное» чтение (англ. dirty read) — чтение данных, добавленных или изменённых транзакцией, которая впоследствии не подтвердится (откатится);
  • неповторяющееся чтение (англ. non-repeatable read) — при повторном чтении в рамках одной транзакции ранее прочитанные данные оказываются изменёнными;
  • фантомное чтение (англ. phantom reads) — одна транзакция в ходе своего выполнения несколько раз выбирает множество строк по одним и тем же критериям. Другая транзакция в интервалах между этими выборками добавляет или удаляет строки или изменяет столбцы некоторых строк, используемых в критериях выборки первой транзакции, и успешно заканчивается. В результате получится, что одни и те же выборки в первой транзакции дают разные множества строк.

Уровень изолированности транзакций

Уровень изолированности транзакций — значение, определяющее уровень, при котором в транзакции допускаются несогласованные данные, то есть степень изолированности одной транзакции от другой. Более высокий уровень изолированности повышает точность данных, но при этом может снижаться количество параллельно выполняемых транзакций. С другой стороны, более низкий уровень изолированности позволяет выполнять больше параллельных транзакций, но снижает точность данных.

Стандарт SQL-92 определяет шкалу из четырёх уровней изоляции: Read uncommitted, Read committed, Repeatable read, Serializable.

Read uncommitted (чтение незафиксированных данных)

Низший (первый) уровень изоляции. Он гарантирует только отсутствие потерянных обновлений[1]. Если несколько параллельных транзакций пытаются изменять одну и ту же строку таблицы, то в окончательном варианте строка будет иметь значение, определенное всем набором успешно выполненных транзакций. При этом возможно считывание не только логически несогласованных данных, но и данных, изменения которых ещё не зафиксированы.

Типичный способ реализации данного уровня изоляции — блокировка данных на время выполнения команды изменения, что гарантирует, что команды изменения одних и тех же строк, запущенные параллельно, фактически выполнятся последовательно, и ни одно из изменений не потеряется. Транзакции, выполняющие только чтение, при данном уровне изоляции никогда не блокируются.

Read committed (чтение фиксированных данных)

На этом уровне обеспечивается защита от чернового, «грязного» чтения, тем не менее, в процессе работы одной транзакции другая может быть успешно завершена и сделанные ею изменения зафиксированы. В итоге первая транзакция будет работать с другим набором данных.

Реализация завершённого чтения может основываться на одном из двух подходов: блокировании или версионности.

Блокирование читаемых и изменяемых данных

Заключается в том, что читающая транзакция блокирует читаемые данные в разделяемом (shared) режиме, в результате чего параллельная транзакция, пытающаяся изменить эти данные, приостанавливается, а пишущая транзакция блокирует изменяемые данные для читающих транзакций, работающих на уровне read committed или более высоком, до своего завершения, препятствуя, таким образом, «грязному» чтению.

MVCC(Multiversion concurrency control) Сохранение нескольких версий параллельно изменяемых строк

При каждом изменении строки СУБД создаёт новую версию этой строки, с которой продолжает работать изменившая данные транзакция, в то время как любой другой «читающей» транзакции возвращается последняя зафиксированная версия. Преимущество такого подхода в том, что он обеспечивает бо́льшую скорость, так как предотвращает блокировки. Однако он требует, по сравнению с первым, существенно бо́льшего расхода оперативной памяти, которая тратится на хранение версий строк. Кроме того, при параллельном изменении данных несколькими транзакциями может создаться ситуация, когда несколько параллельных транзакций произведут несогласованные изменения одних и тех же данных (поскольку блокировки отсутствуют, ничто не помешает это сделать). Тогда та транзакция, которая зафиксируется первой, сохранит свои изменения в основной БД, а остальные параллельные транзакции окажется невозможно зафиксировать (так как это приведёт к потере обновления первой транзакции). Единственное, что может в такой ситуации СУБД — это откатить остальные транзакции и выдать сообщение об ошибке «Запись уже изменена».

Repeatable read (повторяемость чтения)

Уровень, при котором читающая транзакция «не видит» изменения данных, которые были ею ранее прочитаны. При этом никакая другая транзакция не может изменять данные, читаемые текущей транзакцией, пока та не окончена.

Блокировки в разделяющем режиме применяются ко всем данным, считываемым любой инструкцией транзакции, и сохраняются до её завершения. Это запрещает другим транзакциям изменять строки, которые были считаны незавершённой транзакцией. Однако другие транзакции могут вставлять новые строки, соответствующие условиям поиска инструкций, содержащихся в текущей транзакции. При повторном запуске инструкции текущей транзакцией будут извлечены новые строки, что приведёт к фантомному чтению. Учитывая то, что разделяющие блокировки сохраняются до завершения транзакции, а не снимаются в конце каждой инструкции, степень параллелизма ниже, чем при уровне изоляции READ COMMITTED. Поэтому пользоваться данным и более высокими уровнями транзакций без необходимости обычно не рекомендуется.

Serializable (упорядочиваемость)

Самый высокий уровень изолированности; транзакции полностью изолируются друг от друга, каждая выполняется так, как будто параллельных транзакций не существует. Только на этом уровне параллельные транзакции не подвержены эффекту «фантомного чтения».

Еще в транзакционных системах есть такое понятие как блокировки.

Нормализация

Нормализация — это процесс организации данных в базе данных, включающий создание таблиц и установление отношений между ними в соответствии с правилами (нормальными формами), которые обеспечивают защиту данных и делают базу данных более гибкой, устраняя избыточность и несогласованные зависимости.

Первая нормальная форма

  • Требует определить первичный ключ для таблицы, то есть тот столбец или комбинацию столбцов, которые однозначно определяют каждую строку
  • Строки таблиц не должны зависеть друг от друга, т.е. первая запись не должна влиять на вторую и наоборот, вторая на третью и т.д. Размещение записей в таблице не имеет никакого значения.
  • Аналогичная ситуация со столбцами записей. Их порядок не должен влиять на понимание информации.

Таблица не в 1НФ:

Марка Модель


BMW X5, X3 Skoda Octavia

Нарушение нормализации 1НФ происходит в моделях BMW, т.к. в одной ячейке содержится список из 3 элементов: M5, X5M, M1, т.е. он не является атомарным. Преобразуем таблицу к 1НФ:

Таблица в 1НФ:

Марка Модель


BMW X5 BMW X3 Skoda Octavia

Вторая нормальная форма

  • Таблица обязана соответствовать первой нормальной форме.
  • Все столбцы, не входящие в полный первичный ключ, должны зависеть от полного первичного ключа

Таблица не в 2НФ:

Марка Модель Цена Скидка_на_марку


BMW X5 3000000 5% BMW X3 2500000 5% Skoda Octavia 900000 10%

Таблица находится в первой нормальной форме, но не во второй. Цена машины зависит от модели и марки. Скидка зависят от марки, то есть зависимость от первичного ключа неполная. Исправляется это путем декомпозиции на два отношения, в которых не ключевые атрибуты зависят от ПК.

Таблицы во 2НФ:

Марка Модель Цена


BMW X5 3000000 BMW X3 2500000 Skoda Octavia 900000

Марка Скидка_на_марку


BMW 5% Skoda 10%

Третья нормальная форма

  • Отношение находится в 3НФ, когда находится во 2НФ

  • выносить все не ключевые поля, содержимое которых может относиться к нескольким записям таблицы в отдельные таблицы

    Марка Магазин Телефон


    BMW Дилер1 +77777777 Audi Дилер1 +77777777 Nissan Дилер2 +88888888

Таблица находится во 2НФ, но не в 3НФ.

В отношении атрибут «Марка» является первичным ключом. Личных телефонов у автомобилей нет, и телефон зависит исключительно от магазина.

Таким образом, в отношении существуют следующие функциональные зависимости: Марка → Магазин, Магазин → Телефон, Марка → Телефон.

Зависимость Марка → Телефон является транзитивной, следовательно, отношение не находится в 3НФ.

В результате разделения исходного отношения получаются два отношения, находящиеся в 3НФ:

Модель Магазин


BMW Дилер1 Audi Дилер1 Nissan Дилер2

Дилер Телефон


Дилер1 +77777777 Дилер2 +88888888

Еще есть частный случай третьей нормальной формы (Нормальная форма Бойса-Кодда) + 5НФ и 6НФ

При том, что идеи нормализации весьма полезны для проектирования баз данных, они отнюдь не являются универсальным или исчерпывающим средством повышения качества проекта БД. Это связано с тем, что существует слишком большое разнообразие возможных ошибок и недостатков в структуре БД, которые нормализацией не устраняются. Несмотря на эти рассуждения, теория нормализации является очень ценным достижением реляционной теории и практики, поскольку она даёт научно строгие и обоснованные критерии качества проекта БД и формальные методы для усовершенствования этого качества. Этим теория нормализации резко выделяется на фоне чисто эмпирических подходов к проектированию

Теорема CAP

Теорема САР (известная также как теорема Брюера) — эвристическое утверждение о том, что в любой реализации распределённых вычислений возможно обеспечить не более двух из трёх следующих свойств:

  • согласованность данных (англ. consistency) — во всех вычислительных узлах в один момент времени данные не противоречат друг другу;
  • доступность (англ. availability) — любой запрос к распределённой системе завершается корректным откликом, однако без гарантии, что ответы всех узлов системы совпадают;
  • устойчивость к разделению (англ. partition tolerance) — расщепление распределённой системы на несколько изолированных секций не приводит к некорректности отклика от каждой из секций.

Репликация и шардинг

  • Master-Master
  • Master-Slave
  • Вертикальный и горизонтальный шардинг
  • Инвалидация кеша при репликации
  • Бинарный лог

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *