ACID
1. 개요
1. 개요
ACID는 데이터베이스 트랜잭션이 안전하게 수행된다는 것을 보장하기 위한 성질의 집합이다. 이는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터의 신뢰성과 정확성을 유지하는 핵심 개념으로 작동한다.
이 용어는 1983년 안드레아스 로이터와 테오 하더가 논문에서 처음 제안하였다[1]. ACID는 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability)의 네 가지 속성의 첫 글자를 따서 만들어진 약어이다. 이 네 가지 속성은 시스템에 장애가 발생하거나 여러 트랜잭션이 동시에 실행되는 상황에서도 데이터의 무결성을 보호한다.
ACID 성질을 완전히 지원하는 데이터베이스 시스템은 은행 거래, 항공편 예약, 재고 관리와 같이 데이터 정확성이 극히 중요한 비즈니스 애플리케이션의 기반이 된다. 반면, 일부 NoSQL 데이터베이스는 성능과 확장성을 우선시하여 ACID의 일부 속성을 완화한 BASE 모델을 채택하기도 한다.
2. ACID의 구성 요소
2. ACID의 구성 요소
ACID는 트랜잭션이 안전하게 수행된다는 것을 보장하기 위한 네 가지 핵심 속성을 가리킨다. 이 속성들은 데이터베이스 시스템이 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적이다.
네 가지 구성 요소는 다음과 같다.
속성 | 설명 |
|---|---|
원자성 (Atomicity) | 트랜잭션은 모두 완료되거나, 모두 실패하거나 둘 중 하나의 상태만 가진다. 부분적으로만 실행되는 중간 상태는 허용되지 않는다. |
일관성 (Consistency) | 트랜잭션이 성공적으로 완료되면, 데이터베이스는 미리 정의된 모든 규칙과 제약 조건을 만족하는 일관된 상태로 유지된다. |
고립성 (Isolation) | 동시에 실행되는 여러 트랜잭션은 서로에게 영향을 주지 않고 독립적으로 실행되는 것처럼 동작한다. |
지속성 (Durability) | 한 번 커밋된 트랜잭션의 결과는 시스템 장애가 발생하더라도 영구적으로 데이터베이스에 남아 있다. |
원자성은 "all-or-nothing" 원칙으로, 트랜잭션을 구성하는 작업들이 하나의 단위로 처리됨을 의미한다. 일관성은 트랜잭션이 데이터의 무결성을 해치지 않음을 보장한다. 고립성은 동시성 제어 메커니즘을 통해 구현되며, 일반적으로 락을 사용하여 달성한다. 지속성은 변경 사항이 비휘발성 저장 장치에 안전하게 기록됨으로써 보장된다. 이 네 가지 속성은 상호 연관되어 있으며, 함께 작동하여 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성 기반을 형성한다.
2.1. 원자성 (Atomicity)
2.1. 원자성 (Atomicity)
원자성은 트랜잭션이 전부 실행되거나 전혀 실행되지 않아야 함을 보장하는 특성이다. 이는 트랜잭션을 구성하는 여러 작업이 하나의 원자처럼 더 이상 분할될 수 없는 단위로 취급됨을 의미한다. 데이터베이스 시스템은 트랜잭션 내의 모든 작업이 성공적으로 완료될 때만 변경 사항을 영구적으로 적용(커밋)한다. 만약 트랜잭션 실행 중 어떤 이유로든 오류가 발생하면, 시스템은 트랜잭션 시작 이전의 상태로 모든 변경 사항을 되돌린다(롤백).
이 특성은 데이터의 무결성을 유지하는 데 핵심적이다. 예를 들어, 은행 계좌 이체 트랜잭션은 출금과 입금이라는 두 작업으로 구성된다. 원자성이 보장되지 않는다면, 출금 작업만 성공하고 입금 작업이 실패하는 상황이 발생할 수 있다. 이는 자금이 사라지는 심각한 문제를 초래한다. 원자성은 이러한 부분적 성공을 방지하여, 두 작업이 모두 성공하거나 모두 실패하도록 한다.
구현 측면에서, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 주로 트랜잭션 로그와 복구 메커니즘을 통해 원자성을 보장한다. 시스템은 트랜잭션의 시작과 모든 변경 사항을 로그에 기록한다. 트랜잭션이 완료되기 전에 시스템 장애가 발생하면, 재시작 시 이 로그를 사용하여 완료되지 않은 트랜잭션의 변경 사항을 모두 취소한다. 이를 통해 장애 발생 시점에 진행 중이던 트랜잭션의 영향을 완전히 제거한다.
2.2. 일관성 (Consistency)
2.2. 일관성 (Consistency)
일관성은 트랜잭션이 데이터베이스의 사전 정의된 규칙, 즉 무결성 제약 조건을 위반하지 않고 하나의 유효한 상태에서 다른 유효한 상태로만 전이되도록 보장하는 속성이다. 이 규칙에는 기본키, 외래키, 고유 제약 조건, 체크 제약 조건과 같은 제약 조건과 비즈니스 로직에 따른 데이터 값의 유효성 규칙 등이 포함된다. 트랜잭션의 실행 전후로 데이터베이스 상태가 항상 이러한 모든 규칙을 준수해야 한다. 일관성은 트랜잭션의 올바른 프로그래밍에 크게 의존한다. 개발자가 트랜잭션 내부의 로직을 잘못 작성하여 제약 조건을 위반하는 변경을 시도하면, 데이터베이스 시스템은 그 트랜잭션을 롤백하여 일관성을 유지한다.
예를 들어, 은행 계좌 데이터베이스에서 '잔액은 0 이상이어야 한다'는 체크 제약 조건이 존재한다고 가정한다. A 계좌에서 B 계좌로 10,000원을 이체하는 트랜잭션은 A 계좌의 잔액을 감소시키고 B 계좌의 잔액을 증가시킨다. 만약 A 계좌의 잔액이 5,000원 밖에 없는데 10,000원을 인출하는 로직이 트랜잭션에 포함되어 있다면, 이 트랜잭션은 실행을 완료할 수 없다. 시스템은 제약 조건 위반을 감지하고 트랜잭션을 중단시켜, A 계좌의 잔액이 음수가 되는 불일치 상태가 발생하지 않도록 한다.
다음 표는 일관성 유지를 위한 일반적인 데이터베이스 제약 조건의 예를 보여준다.
제약 조건 유형 | 설명 | 일관성 위반 예시 |
|---|---|---|
테이블의 각 행을 고유하게 식별하며, NULL 값을 가질 수 없다. | 동일한 주민등록번호를 가진 두 명의 고객 정보를 삽입하려는 시도 | |
한 테이블의 컬럼 값이 다른 테이블의 기본키 값을 참조해야 한다. | 존재하지 않는 부서 코드를 사원 레코드에 할당하려는 시도 | |
지정된 컬럼(들)의 모든 값이 서로 달라야 한다. | 동일한 이메일 주소를 가진 두 사용자를 등록하려는 시도 | |
컬럼 값이 특정 조건(논리식)을 만족해야 한다. | 나이 컬럼에 음수 값을 입력하려는 시도 |
따라서 일관성은 원자성, 고립성, 지속성과 함께 작동하여 트랜잭션이 데이터에 대한 신뢰할 수 있고 논리적으로 올바른 변경만을 수행하도록 한다. 데이터베이스 시스템은 제약 조건을 정의하고 이를 자동으로 검사함으로써 애플리케이션 레벨에서의 오류를 방지하고 데이터의 논리적 정확성을 유지하는 데 기여한다.
2.3. 고립성 (Isolation)
2.3. 고립성 (Isolation)
고립성은 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 각 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 중간 상태나 미완료된 변경 사항을 인지하지 못하도록 격리하는 속성이다. 이를 통해 동시성 제어를 달성하고, 데이터의 일관성을 유지한다. 고립성이 보장되지 않으면 더티 리드, 반복 불가능한 읽기, 팬텀 리드 등의 문제가 발생할 수 있다.
데이터베이스 시스템은 일반적으로 트랜잭션 격리 수준을 설정하여 고립성의 강도를 조절한다. ANSI/ISO SQL 표준은 다음과 같은 네 가지 주요 격리 수준을 정의한다.
격리 수준 | 더티 리드 | 반복 불가능한 읽기 | 팬텀 리드 |
|---|---|---|---|
READ UNCOMMITTED | 가능 | 가능 | 가능 |
READ COMMITTED | 방지 | 가능 | 가능 |
REPEATABLE READ | 방지 | 방지 | 가능 |
SERIALIZABLE | 방지 | 방지 | 방지 |
가장 낮은 수준인 READ UNCOMMITTED는 다른 트랜잭션이 아직 커밋하지 않은 데이터를 읽을 수 있어 고립성이 거의 보장되지 않는다. 반면 가장 높은 수준인 SERIALIZABLE은 트랜잭션들을 순차적으로 실행한 것과 동일한 결과를 보장하지만, 동시성과 성능이 크게 저하될 수 있다. 대부분의 시스템은 READ COMMITTED나 REPEATABLE READ를 기본값으로 사용하여 성능과 일관성 사이의 균형을 찾는다.
고립성을 구현하는 주요 메커니즘은 락킹과 MVCC이다. 락킹은 데이터에 대한 접근을 제어하는 방식으로, 공유 락과 배타 락을 사용한다. MVCC는 데이터의 여러 버전을 유지하여 읽기 작업이 쓰기 작업을 블록하지 않도록 함으로써 동시성을 높이는 기법이다. 데이터베이스는 이러한 기술들을 조합하여 선택한 격리 수준을 충족시킨다.
2.4. 지속성 (Durability)
2.4. 지속성 (Durability)
트랜잭션이 성공적으로 완료(커밋)되면, 그 트랜잭션에 의해 변경된 데이터는 영구적으로 저장되어야 한다. 시스템 장애(예: 정전, 하드웨어 고장, 운영체제 크래시)가 발생하더라도, 커밋된 결과는 손실되지 않고 유지되어야 한다. 이는 데이터베이스 시스템이 지속성을 보장하기 위해 변경 사항을 비휘발성 저장 장치(주로 디스크)에 안전하게 기록함을 의미한다.
지속성을 구현하는 가장 일반적인 메커니즘은 Write-Ahead Logging (WAL)이다. 이 방식에서는 실제 데이터 파일을 변경하기 전에, 모든 변경 내용을 먼저 트랜잭션 로그라는 안전한 저장소에 순차적으로 기록한다. 트랜잭션이 커밋되면, 해당 로그 레코드가 디스크에 강제로 기록(flush)된다. 이후에 시스템 장애가 발생하면, 데이터베이스는 재시작 시 이 로그를 사용하여 커밋된 트랜잭션을 재실행(Redo)하고 완료되지 않은 트랜잭션을 취소(Undo)함으로써 데이터의 일관성과 지속성을 복구한다.
지속성은 신뢰성을 보장하는 핵심 요소이다. 온라인 뱅킹 시스템에서 송금 트랜잭션이 '완료'되었다고 사용자에게 표시된 후, 시스템 장애로 인해 그 기록이 사라진다면 심각한 문제가 발생한다. 지속성은 한 번 커밋된 작업이 시스템 실패에 관계없이 영원히 보존됨을 보증하여, 사용자와 응용 프로그램이 데이터베이스 상태를 신뢰할 수 있는 기반을 제공한다.
3. ACID의 중요성
3. ACID의 중요성
ACID 속성은 데이터베이스 시스템의 신뢰성과 정확성을 보장하는 핵심적인 역할을 한다. 특히 금융 거래, 재고 관리, 예약 시스템과 같이 데이터의 정확성이 절대적으로 요구되는 비즈니스 애플리케이션에서 그 중요성이 두드러진다. 원자성은 트랜잭션의 모든 작업이 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않음을 보장하여, 중간 상태의 데이터가 시스템에 남아 발생할 수 있는 불일치를 방지한다. 이는 송금 과정에서 한 계좌의 출금만 성공하고 다른 계좌의 입금이 실패하는 등의 부분적 업데이트로 인한 치명적 오류를 근본적으로 차단한다.
일관성과 고립성은 데이터의 논리적 무결성과 동시 처리의 안정성을 담당한다. 일관성은 미리 정의된 모든 데이터 무결성 규칙(예: 외래 키 제약, 고유 키 제약)을 트랜잭션 전후에 준수하도록 하여, 논리적으로 유효하지 않은 데이터가 생성되는 것을 막는다. 고립성은 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 서로 간섭하지 않도록 하여, 더티 리드나 팬텀 리드와 같은 문제를 방지하고 마치 순차적으로 실행된 것과 같은 결과를 제공한다. 이는 사용자에게 정확하고 예측 가능한 데이터 접근 환경을 제공한다.
마지막으로 지속성은 시스템 장애에 대한 내구성을 보장한다. 한 번 커밋된 트랜잭션의 결과는 시스템 고장이나 정전과 같은 하드웨어 문제가 발생하더라도 영구적으로 손실되지 않는다. 이는 일반적으로 변경 사항을 비휘발성 저장 장치(예: HDD, SSD)에 기록하는 방식으로 구현된다. ACID의 이러한 종합적 보장은 애플리케이션 개발자가 복잡한 오류 처리와 복구 로직보다 비즈니스 로직 자체에 더 집중할 수 있게 하여, 소프트웨어의 신뢰성과 개발 생산성을 동시에 높이는 기반이 된다.
4. ACID 구현 방식
4. ACID 구현 방식
ACID 속성을 보장하기 위한 구현 방식은 주로 로깅, 락킹, 그리고 트랜잭션 관리자를 중심으로 이루어진다. 이러한 메커니즘들은 데이터베이스 시스템 내부에서 협력하여 트랜잭션의 안전한 실행과 복구를 가능하게 한다.
가장 핵심적인 구현 기법 중 하나는 로깅이다. 모든 데이터 변경 연산은 실제 데이터 페이지에 적용되기 전에 로그 파일에 순차적으로 기록된다. 이 로그에는 트랜잭션의 시작과 종료, 그리고 수행된 모든 갱신 연산에 대한 정보(redo 로그)와 갱신 이전의 데이터 값(undo 로그)이 포함된다. 시스템 장애가 발생했을 때, 복구 관리자는 이 로그를 이용하여 완료되지 않은 트랜잭션의 변경 사항을 취소(undo)하거나, 이미 완료된 트랜잭션의 변경 사항을 재실행(redo)함으로써 원자성과 지속성을 보장한다.
동시에 여러 트랜잭션이 안전하게 실행되도록 고립성을 제어하는 주요 메커니즘은 락킹이다. 대표적으로 2단계 락킹 프로토콜을 사용하여 트랜잭션이 필요한 데이터 항목에 대해 읽기 또는 쓰기 잠금을 획득한다. 이를 통해 다른 트랜잭션이 동일한 데이터를 충돌하는 방식으로 접근하는 것을 방지한다. 트랜잭션 관리자는 이러한 잠금의 획득과 해제 시점을 관리하고, 필요시 교착 상태를 탐지 및 해결하는 역할도 담당한다.
구현 방식의 선택은 성능과 안정성 간의 트레이드오프를 수반한다. 예를 들어, 로그를 디스크에 동기적으로 기록하면 지속성이 강화되지만 성능은 저하될 수 있다. 락킹의 수준(예: 행 수준 락 vs 테이블 수준 락)과 고립성 수준(예: Read Committed, Serializable)을 조정함으로써 동시성과 데이터 무결성 사이의 균형을 맞출 수 있다[2].
4.1. 로깅 (Logging)
4.1. 로깅 (Logging)
로깅은 ACID 트랜잭션의 원자성과 지속성을 보장하기 위한 핵심적인 구현 기법이다. 데이터베이스 시스템은 모든 데이터 변경 연산을 순차적으로 기록한 트랜잭션 로그를 유지한다. 이 로그에는 트랜잭션의 시작, 데이터 수정 전의 값(UNDO 정보), 수정 후의 값(REDO 정보), 그리고 트랜잭션의 커밋 또는 중단 여부가 포함된다.
시스템 장애가 발생했을 때, 데이터베이스는 이 로그를 이용해 복구를 수행한다. 복구 과정은 주로 두 단계로 이루어진다. 먼저 REDO 단계에서는 커밋된 트랜잭션의 모든 변경 사항을 로그 기록을 바탕으로 재적용하여 지속성을 보장한다. 이후 UNDO 단계에서는 장애 발생 시점에 완료되지 않았던(커밋되지 않은) 트랜잭션들의 변경 사항을 로그에 기록된 이전 값으로 되돌려 원자성을 보장한다[3].
로그 기반 복구의 주요 방식으로는 즉시 갱신 방식과 지연 갱신 방식이 있다. 즉시 갱신 방식에서는 트랜잭션 실행 중 데이터 변경이 실제 데이터베이스에 즉시 반영될 수 있지만, 반드시 로그에 먼저 기록(WAL, Write-Ahead Logging)해야 한다. 지연 갱신 방식에서는 모든 변경 사항이 로그에만 기록되고, 트랜잭션이 커밋된 후에야 실제 데이터베이스에 일괄 반영된다.
복구 방식 | 로그 기록 시점 | 데이터베이스 갱신 시점 | 특징 |
|---|---|---|---|
즉시 갱신 | 변경 전 (WAL 원칙 필수) | 트랜잭션 실행 중 가능 | UNDO/REDO 로그 모두 필요 |
지연 갱신 | 변경 전 | 트랜잭션 커밋 후 | REDO 로그만 필요, UNDO 불필요 |
이러한 로깅 메커니즘은 체크포인팅과 결합되어 효율성을 높인다. 체크포인트는 주기적으로 메모리의 모든 변경 사항을 디스크의 데이터 파일에 동기화하는 지점으로, 복구 시 전체 로그가 아닌 최근 체크포인트 이후의 로그만 검사하면 되도록 해 복구 시간을 단축한다.
4.2. 락킹 (Locking)
4.2. 락킹 (Locking)
락킹은 데이터베이스 시스템에서 트랜잭션의 고립성을 보장하고 동시에 실행되는 여러 트랜잭션이 동일한 데이터를 충돌 없이 접근하도록 제어하는 핵심 메커니즘이다. 기본적으로 특정 데이터 항목에 대한 배타적 접근 권한을 트랜잭션에 부여함으로써, 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 동시에 수정하거나 일관성 없는 상태로 읽는 것을 방지한다.
락은 주로 공유락과 배타락 두 가지 모드로 구분된다. 공유락은 데이터를 읽기만 하는 트랜잭션이 획득하며, 여러 트랜잭션이 동시에 공유락을 보유할 수 있다. 반면, 배타락은 데이터를 쓰거나 수정하는 트랜잭션이 필요로 하며, 배타락이 설정된 동안에는 다른 어떤 트랜잭션도 공유락이나 배타락을 획득할 수 없다. 이는 "쓰기 작업은 읽기 작업을 차단하고, 쓰기 작업은 다른 쓰기 작업을 차단한다"는 규칙으로 요약된다.
락의 범위와 관리 방식에 따라 여러 구현 전략이 존재한다. 주요 락킹 프로토콜은 다음과 같다.
프로토콜 | 설명 | 주목적 |
|---|---|---|
2단계 락킹 프로토콜 | 트랜잭션이 락을 획득하는 확장 단계와 락을 해제하는 수축 단계로 구분하여 진행한다. | 데드락 방지와 직렬 가능성 보장 |
엄격한 2단계 락킹 프로토콜 | 배타락을 트랜잭션이 완료(커밋 또는 롤백)될 때까지 유지한다. | 복구 가능성 보장 (다른 트랜잭션이 커밋되지 않은 데이터를 읽지 못함) |
락킹은 성능에 직접적인 영향을 미친다. 과도한 락 사용 또는 락을 오래 유지하면 동시성이 저하되어 대기 시간이 길어지고 처리량이 감소할 수 있다. 또한, 두 개 이상의 트랜잭션이 서로 상대방이 보유한 락을 기다리는 데드락 상태에 빠질 위험이 항상 존재한다. 데이터베이스 시스템은 데드락 감지 알고리즘을 실행하거나, 타임아웃을 설정하거나, 락을 획득하는 순서를 표준화하는 등의 방법으로 이 문제를 해결한다.
4.3. 트랜잭션 관리자
4.3. 트랜잭션 관리자
트랜잭션 관리자는 데이터베이스 관리 시스템의 핵심 구성 요소로서, ACID 속성을 보장하기 위해 트랜잭션의 시작, 실행, 완료, 복구 과정을 총괄 조정하는 소프트웨어 모듈이다. 이 관리자는 사용자나 응용 프로그램으로부터의 트랜잭션 요청을 받아, 해당 트랜잭션이 시스템 내에서 올바르게 처리되도록 중재한다. 주요 역할은 트랜잭션의 생명주기를 관리하고, 필요한 경우 락킹 및 로깅 메커니즘과 협력하여 고립성과 지속성을 구현하는 것이다.
구체적인 기능으로는 트랜잭션의 상태를 추적하는 것이 있다. 일반적으로 트랜잭션은 활동 중(Active), 부분 완료(Partially Committed), 완료(Committed), 실패(Failed), 중단(Aborted) 등의 상태를 거친다. 트랜잭션 관리자는 이러한 상태 전이를 모니터링하고 제어한다. 예를 들어, 트랜잭션 실행 중 오류가 발생하면 관리자는 트랜잭션을 '중단' 상태로 변경하고, 롤백 작업을 지시하여 원자성을 유지한다. 모든 작업이 성공적으로 수행되면 '완료' 상태로 변경하고, 커밋을 통해 변경 사항을 영구적으로 저장하도록 조치한다.
또한, 트랜잭션 관리자는 동시성 제어를 담당하여 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 발생할 수 있는 문제를 방지한다. 이를 위해 락킹 프로토콜이나 타임스탬프 순서 프로토콜 등의 기법을 활용한다. 데드락이 발생하면 관리자는 탐지 알고리즘을 실행하고, 한 개 이상의 트랜잭션을 중단시켜 교착 상태를 해결한다.
주요 책임 | 설명 |
|---|---|
상태 관리 | 트랜잭션의 시작부터 커밋 또는 롤백까지의 생명주기와 상태 변화를 관리한다. |
스케줄링 | 여러 트랜잭션의 실행 순서를 조정하고, 동시성 제어 기법을 적용한다. |
복구 관리 | 시스템 장애 시, 로그 기록을 기반으로 데이터베이스를 일관된 상태로 복원한다[4]. |
동시성 제어 | 고립성 수준을 유지하며 직렬 가능한 스케줄을 보장하기 위해 락 또는 기타 프로토콜을 관리한다. |
요컨대, 트랜잭션 관리자는 데이터베이스 시스템이 복잡한 작업 중에도 신뢰성과 정확성을 유지할 수 있도록 뒷받침하는 조정자 역할을 한다.
5. ACID vs BASE
5. ACID vs BASE
ACID와 BASE는 데이터베이스 트랜잭션 처리 모델의 두 가지 상반된 철학을 대표한다. ACID는 데이터의 정확성과 신뢰성을 최우선으로 하는 엄격한 모델인 반면, BASE는 가용성과 확장성을 위해 일관성 요구를 완화한 유연한 모델이다. 이 차이는 전통적인 관계형 데이터베이스와 많은 NoSQL 데이터베이스 간의 근본적인 설계 차이에서 비롯된다.
두 모델의 핵심 특성을 비교하면 다음과 같다.
특성 | ACID 모델 | BASE 모델 |
|---|---|---|
일관성(Consistency) | 강한 일관성(Strong Consistency). 모든 트랜잭션 후 데이터베이스는 사전 정의된 규칙을 준수한다. | 결과적 일관성(Eventual Consistency). 시스템은 미래의 어느 시점에 일관된 상태에 도달한다. |
가용성(Availability) | 일관성을 보장하는 과정에서 가용성이 일시적으로 저하될 수 있다. | 높은 가용성을 핵심 목표로 삼으며, 네트워크 파티션 상황에서도 응답을 제공한다. |
트랜잭션 처리 | 복잡한 트랜잭션과 롤백을 지원한다. | 단순한 작업을 선호하며, 전체 롤백보다는 보상 트랜잭션을 사용한다. |
확장성(Scalability) | 주로 수직 확장에 적합하다. 수평 확장은 복잡하고 제한적이다. | 수평 확장을 기본 설계 목표로 하여 대규모 분산 시스템에 적합하다. |
주요 적용 분야 | 금융 거래, 재고 관리 등 데이터 정확성이 생명인 시스템. | 소셜 미디어, 실시간 추천, 대용량 로그 처리 등 고가용성이 중요한 시스템. |
BASE는 Basically Available, Soft state, Eventual consistency의 약자로, 그 의미는 다음과 같다. Basically Available(기본적 가용성)은 시스템이 부분적 장애가 발생하더라도 기본적인 기능은 항상 응답해야 함을 의미한다. Soft state(소프트 상태)는 시간이 지남에 따라 상태가 변경될 수 있으며, 외부 입력 없이도 내부 일관성 프로세스에 의해 업데이트될 수 있음을 말한다. Eventual consistency(결과적 일관성)는 데이터에 대한 모든 갱신 작업이 결국에는 모든 복제본에 전파되어 시스템 전체가 일관된 상태가 될 것임을 보장한다.
이러한 차이로 인해 ACID와 BASE는 서로 다른 문제를 해결한다. ACID 모델은 데이터 정확성에 대한 불확실성을 제거하는 데 초점을 맞추지만, 이는 분산 환경에서 성능과 확장성에 대한 비용을 수반한다. 반면, BASE 모델은 확장성과 가용성을 극대화하기 위해 '언젠가는 일관된다'는 약한 보장을 받아들인다. 시스템 설계 시에는 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 트레이드오프를 선택해야 한다.
6. ACID의 한계와 대안
6. ACID의 한계와 대안
ACID 트랜잭션은 데이터 무결성을 보장하는 강력한 모델이지만, 특정 환경에서는 한계를 드러낸다. 가장 큰 한계는 성능과 확장성에 있다. 원자성과 고립성을 엄격하게 보장하기 위해 락킹과 로깅 같은 메커니즘이 필요하며, 이는 시스템 처리량을 저하시키고 응답 시간을 증가시킬 수 있다. 특히 분산 시스템 환경에서 여러 서버에 걸친 트랜잭션을 조율하는 것은 복잡하고 비용이 크며, 네트워크 지연이나 장애 발생 시 가용성이 떨어질 수 있다.
이러한 한계로 인해 대규모 웹 애플리케이션과 같이 고가용성과 수평적 확장성이 중요한 시스템에서는 BASE 모델이 대안으로 주목받았다. BASE 모델은 일관성을 약화시키는 대신 가용성과 확장성을 우선시한다. 최종적 일관성을 채택하여 데이터 복제본 간의 일시적인 불일치를 허용함으로써, 분산 환경에서 더 나은 성능과 내결함성을 제공한다. 이 모델은 NoSQL 데이터베이스인 카산드라나 다이나모DB 등에서 구현되었다.
ACID의 또 다른 대안은 트랜잭션의 범위를 제한하거나 격리 수준을 조정하는 것이다. 예를 들어, 더 약한 격리 수준을 사용하여 동시성과 성능을 높일 수 있다. 또는 장기 실행 트랜잭션을 여러 개의 짧은 트랜잭션으로 분할하는 사가 패턴을 적용하여 시스템의 부하를 분산시킬 수 있다. 최근에는 뉴SQL 데이터베이스가 등장하여 분산 시스템에서도 ACID 트랜잭션을 제공하려는 시도를 하고 있다.
접근 방식 | 핵심 개념 | 주요 목표 | 대표 시스템/모델 |
|---|---|---|---|
ACID | 강한 일관성, 원자성 | 데이터 무결성 | |
BASE | 최종적 일관성, 가용성 | 확장성과 성능 | |
하이브리드 | 상황에 맞는 일관성 수준 조정 | 무결성과 성능의 균형 | 일부 뉴SQL, 사가 패턴 적용 시스템 |
따라서 시스템을 설계할 때는 엄격한 데이터 정확성이 필요한 금융 거래에는 ACID를, 대용량 데이터 처리와 고가용성이 필요한 소셜 미디어 피드나 추천 시스템에는 BASE나 다른 유연한 모델을 선택하는 등, 요구사항에 맞는 트랜잭션 모델을 선택하는 것이 중요하다.
7. 주요 데이터베이스의 ACID 지원
7. 주요 데이터베이스의 ACID 지원
관계형 데이터베이스는 ACID 특성을 핵심 설계 원칙으로 삼는다. 대표적인 RDBMS인 Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL (특히 InnoDB 스토리지 엔진 사용 시) 등은 모두 완전한 ACID 트랜잭션을 지원한다. 이들은 트랜잭션 로그 (예: WAL)와 락 메커니즘, MVCC 등을 조합하여 원자성, 일관성, 고립성, 지속성을 보장한다. 표준 SQL 명령어 COMMIT과 ROLLBACK을 통해 트랜잭션의 완료 또는 취소를 명시적으로 제어할 수 있다.
반면, NoSQL 데이터베이스는 분산 처리와 확장성에 중점을 두어 ACID 지원 수준이 다양하다. 일부는 제한적인 형태로 ACID를 지원하기도 한다. 예를 들어, 문서 지향 데이터베이스인 MongoDB는 단일 문서 수준에서 ACID 트랜잭션을 보장한다. 다중 문서 트랜잭션도 지원하지만, 성능과 확장성에 대한 고려가 필요하다. 그래프 데이터베이스인 Neo4j는 완전한 ACID 준수를 주요 특징으로 내세운다.
많은 NoSQL 시스템은 일관성과 가용성 사이의 트레이드오프를 다루는 CAP 정리에 따라 설계되며, BASE 모델을 채택하는 경우가 많다. 키-값 저장소인 Redis는 단일 연산에 대해 원자성을 보장하지만, 트랜잭션의 범위와 지속성 설정에 따라 ACID 특성의 일부가 달라질 수 있다. 카산드라와 같은 열 지향 데이터베이스는 높은 가용성과 분산 성능을 위해 최종적 일관성 모델을 주로 사용한다.
데이터베이스 유형 | 예시 시스템 | ACID 지원 특성 |
|---|---|---|
관계형 데이터베이스 (RDBMS) | 완전한 ACID 트랜잭션 지원. 표준 SQL 인터페이스. | |
문서 지향 NoSQL | 단일 문서 수준 ACID. 다중 문서 트랜잭션 지원 (버전에 따라). | |
그래프 데이터베이스 | 완전한 ACID 트랜잭션 지원. | |
키-값 저장소 | 단일 명령어는 원자적. 트랜잭션( | |
와이드 컬럼 저장소 | 기본적으로 최종적 일관성. 쓰기와 읽기 시 일관성 수준을 설정 가능. |
7.1. 관계형 데이터베이스 (RDBMS)
7.1. 관계형 데이터베이스 (RDBMS)
관계형 데이터베이스는 ACID 속성을 구현하는 데 있어 가장 전형적이고 성숙된 시스템이다. 대부분의 상용 RDBMS는 트랜잭션의 원자성, 일관성, 고립성, 지속성을 보장하기 위한 완전한 메커니즘을 내장하고 있다. 이는 SQL 언어와 함께 관계형 모델의 핵심적인 특징으로 자리 잡았다.
주요 RDBMS 제품들은 다음과 같은 방식으로 ACID를 준수한다.
데이터베이스 시스템 | 주요 ACID 구현 특징 |
|---|---|
MySQL (InnoDB 스토리지 엔진) | |
이러한 시스템들은 일반적으로 트랜잭션 로그를 먼저 기록하는 방식으로 지속성을 보장한다. 데이터 변경 사항은 메모리의 버퍼에 먼저 쓰여지지만, 그에 대한 로그는 비휘발성 저장장치에 먼저 안전하게 기록된다. 이로 인해 시스템 장애가 발생하더라도 로그를 재생하여 트랜잭션을 복구할 수 있다. 또한 락과 MVCC를 조합하여 사용자가 설정한 격리 수준에 따라 고립성을 제공한다.
7.2. NoSQL 데이터베이스
7.2. NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스와는 다른 데이터 모델을 사용하며, 대규모 분산 환경에서의 확장성과 유연성을 주요 목표로 삼는다. 이로 인해 모든 NoSQL 데이터베이스가 완전한 ACID 트랜잭션을 지원하지는 않는다. 대신 일관성과 가용성, 분할 내성 사이의 균형을 맞추는 CAP 정리에 기반하여 설계되는 경우가 많다.
주요 NoSQL 데이터베이스 유형별 ACID 지원 수준은 다음과 같이 구분할 수 있다.
유형 | 대표 예시 | 일반적인 ACID 지원 수준 | 특징 |
|---|---|---|---|
문서 지향 (Document) | 단일 문서 수준의 원자성과 일관성 제공[5]. | 문서 내부의 작업은 원자적이지만, 여러 문서에 걸친 작업은 기본적으로 원자성을 보장하지 않을 수 있다. | |
키-값 (Key-Value) | 제한적 지원. Redis는 트랜잭션 명령어를 제공하지만 롤백 기능은 없으며, DynamoDB는 조건부 쓰기 등을 통해 제한적 일관성을 제공한다. | 매우 빠른 읽기/쓰기 성능에 중점을 두어 ACID의 일부 속성을 희생하는 경우가 많다. | |
컬럼 지향 (Column-family) | 행 수준의 원자성과 지속성을 제공할 수 있으나, 분산 환경에서의 강한 일관성은 선택 사항이다. | 쓰기 가용성과 분할 내성을 우선시하는 튜닝 가능한 일관성 모델을 채택한다. | |
그래프 (Graph) | 완전한 ACID 트랜잭션을 지원하는 경우가 많다. | 데이터의 관계 무결성이 매우 중요하기 때문에 ACID 준수가 필수적이다. |
전반적으로 NoSQL 데이터베이스는 특정 사용 사례에 최적화되어 있으며, 강한 ACID 보장 대신 결과적 일관성이나 제한된 보장 수준을 제공하는 것이 일반적이다. 그러나 MongoDB, FaunaDB 등과 같이 완전한 ACID 트랜잭션을 지원하는 제품도 등장하고 있어, 기존의 경계가 점차 희미해지는 추세이다.
