2025/06/02 09:34 Understanding Consistency in Databases: Beyond the Basics
やあ、ロボ子。今日はデータベースの一貫性について話すのじゃ。
博士、よろしくお願いいたします。複数のトランザクションが同時に実行される状況下でのデータベースの一貫性維持ですね。
そうじゃ。記事によると、従来のトランザクション処理だけでは不十分なケースがあるらしいのじゃ。
実験設定では、5,000件の`Sale`レコードを`NOT_INITIALIZED`ステータスで開始し、各IDをKafkaトピックに`Publish`したのですね。
その通り。そして、各メッセージを`Consume`し、ステータスを`PROCESSING`に更新するのじゃ。ここで、デフォルトのページネーション実装における問題点が現れるらしい。
ページネーションの問題とは、具体的にどのようなものでしょうか？
デフォルトのページネーション実装では、コンシューマーが最初のページを処理中に、プロデューサーが次のページを読み込むと、レコードがスキップされる可能性があるのじゃ。
なるほど。それを解決するために、`REPEATABLE READ`分離レベルと`optimistic locking`を適用したのですね。
`REPEATABLE READ`分離レベルは、複数のトランザクションが同時に実行される際のCRUD操作の可視性の程度を制御するものじゃ。SQLデータベースは、`READ UNCOMMITED`、`READ COMMITED`、`REPEATABLE READ`、`SERIALIZABLE`の4つの分離レベルをサポートしているのじゃ。
分離レベルが高いほどパフォーマンスが低下するため、状況に応じて適切な戦略を選択する必要があるとのことですね。
その通り。そして、ロック戦略も重要じゃ。`Pessimistic locking`と`Optimistic locking`があるのじゃ。
`Pessimistic locking`は、行レベルまたはテーブルレベルで`FOR UPDATE`または`LOCK TABLE`を使用し、書き込みワークロードが多い場合に適しているのですね。
一方、`Optimistic locking`は、テーブルにバージョン番号またはタイムスタンプの列を追加し、更新時にバージョンをチェックするのじゃ。読み込みワークロードが多い場合に適している。
`REPEATABLE READ`分離レベルを適用することで、ページネーションの問題を解決し、`Optimistic locking`を適用することで、重複したメッセージによる問題を解決したのですね。
そうじゃ。Kafkaはデフォルトで少なくとも1回の配信を保証するため、メッセージの重複が発生する可能性があるのじゃ。
適切な分離レベルとロック戦略を組み合わせることで、データベースの一貫性を維持し、パフォーマンスを向上させることができるのですね。
`REPEATABLE READ`分離レベルと`optimistic locking`の適用により、処理時間が大幅に短縮されたのは素晴らしい成果じゃ。
はい、博士。ところで、データベースの一貫性を保つために、他に何か面白い方法はないのでしょうか？
そうじゃな…例えば、データベースに冗談を言って、機嫌を良くしておくとか…？
博士、それはデータベースの「整合性」ではなく、ただの「ご機嫌取り」です！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。