アプリの取引プロセスを改善すること
モバイルやオンラインアプリの取引プロセスを改善するための戦略。
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目次
取引プロセスは、モバイルやオンラインアプリでますます重要になってきてるよ。例えば、チケット予約やフライトの予約、オンラインバンキングの処理とかね。タスク中にユーザーが切断されることもあって、それが問題を引き起こすこともある。接続が失われても、取引がちゃんと機能することが大事だよね。これらの問題に対処するために、楽観的同時実行制御(OCC)っていう方法を使うのがオススメなんだ。
現在のシステムの課題
ほとんどのデータベース管理システム(DBMS)は、同時に取引をどう管理するかをロック方式だけで実装してる。でも、このロック方式は、通信問題が起きると遅延やその他の問題を引き起こすことがある。データをブロックせずにスムーズに操作できる、もっといいアプローチが必要なんだ。
これに対抗するために、行バージョン検証(RVV)っていう新しい方法が提案されてる。この方法は、更新が失われないようにする手助けをして、OCCをサポートしていないシステムがもっとよく機能できるようにするんだ。さらに、これらのアクセスパターンは、SQLデータベースを扱うプログラマーへのガイダンスも提供するよ。
ロストアップデート問題の理解
ロストアップデート問題は、2つのプロセスが同じデータを同時に更新しようとするときに起こる。例えば、一つのプロセスが残高を読み取って、その残高に基づいて決定をして、その後にもう一つのプロセスがその残高を更新する前に、最初のプロセスがタスクを完了すると、最初のプロセスが2つ目のプロセスの更新を上書きしちゃうんだ。そうするとデータが失われるんだよね。
通常、よく設計されたデータベース管理システムは、作業中のデータをロックすることで、こうした状況を防ぐはずなんだけど、もしユーザーが切断されたら、そのロックが残ったままでデータがブロックされてしまい、問題が起きるかもしれない。
楽観的同時実行制御の重要性
OCCは、データをブロックせずに取引が進むように設計されてる。ロックを待たずに取引が進められるんだ。ただ、この方法は商業用データベースシステムにはあまり広く実装されてないけど、モバイルやウェブアプリにとっては推奨されるプラクティスなんだ。
でも、OCCを使うのはちょっと難しい。開発者は、データベースが長時間データをロックしないようにアプリを変更する必要があるんだ。これには、アプリが自分の更新を進める前に変更をチェックするシステムを作ることが含まれるよ。
OCCの取引フェーズ
OCCを使うと、3つの主要なフェーズがある:
読み取りフェーズ: ユーザーが情報を集めて入力を提供する段階。ユーザーのインタラクションに依存するから、時間がかかることもある。
検証フェーズ: ユーザーが入力を提供した後、システムはデータが最後に読まれたときから変更されていないかをチェックする。このフェーズはすぐだけど、データの完全性にとっては重要だよ。
書き込みフェーズ: 検証が成功したら、システムは更新されたデータを書き込む。このフェーズも、他の更新が干渉しないように排他的なアクセスが必要なんだ。
これらのフェーズをうまく管理しないと、データが不整合になることがあるよ。
問題を避けるためのアクセスパターン
ロストアップデート問題のような問題を防ぐために、いくつかのSQLアクセスパターンを使うことができるよ:
センサティブアップデートパターン: これには、他の取引が変更を加えないようにロックを使う。だけど、接続問題が起きると遅延が生じることがある。
条件付きアップデートパターン: このアプローチでは、更新されるデータが最初に読まれたときとまだ同じかをチェックする。もし変わってたら、更新は行われず、新しいデータが失われないようにする。
再選択と更新パターン: ここでは、アプリがまずデータベースから現在のデータをチェックして、最後に読まれてから何か変更があったかをユーザーに知らせる。データがまだ最新であれば、更新が進む。
これらのパターンは、複数の取引が同時に行われてもデータが一貫性を保つのに役立つんだ。
行バージョン検証の実装
RVVは、データベースの行バージョンをチェックする方法を提供して、更新をよりうまく管理できるようにする。データの変更を追跡する特別な列を追加することで、開発者は常に最新の情報を使えるようにできるんだ。これは、変更ごとにバージョン番号を自動的に更新するトリガーを使うか、データが最後に変更された時刻を示すタイムスタンプを使うことで実現されるよ。
隔離レベルの重要性
ここで挙げたパターン全体において、取引の隔離レベルが重要な役割を果たす。このレベルは、取引中のデータのロックとアクセスの仕方を決定するんだ。
正しい隔離レベルを使うことで、データの完全性を保ち、ロストアップデート問題を防ぐことができるよ。例えば、REPEATABLE READやSERIALIZABLEのような高いレベルは、データ損失を引き起こす可能性のある同時の更新に対してより良い保護を提供する。
結論
結論として、モバイルやオンラインアプリが成長し続ける中で、取引を効果的に管理することの重要性も増していくよ。ロストアップデート問題は、複数のプロセスが同じデータに同時にアクセスして変更しようとするときに生じる課題を浮き彫りにしてる。楽観的同時実行制御の方法を使い、特定のアクセスパターンを実装することで、開発者は一時的な切断があってもスムーズに動作するシステムを作ることができるんだ。
RVVは、今現在OCCをサポートしていないシステムにとって実用的な解決策を提供してる。この概念を理解し、正しく適用することで、取引特性が保たれ、ユーザーが一貫性のある正確な情報をアプリで信頼できるようになるよ。
技術が進化する中で、データベース管理のプラクティスも適応していくことが重要だね。ユーザーのニーズに焦点を当て、効果的な同時実行制御手段を実装することで、開発者はより信頼性の高いモバイルやウェブアプリを作ることができるんだ。
タイトル: SQL Access Patterns for Optimistic Concurrency Control
概要: Transaction processing is of growing importance for mobile and web applications. Booking tickets, flight reservation, e-Banking, e-Payment, and booking holiday arrangements are just a few examples. Due to temporarily disconnected situations the synchronization and consistent transaction processing are key issues. To avoid difficulties with blocked transactions or communication loss several authors and technology providers have recommended to use Optimistic Concurrency Control (OCC) to solve the problem. However most vendors of Relational Database Management Systems (DBMS) implemented only locking schemes for concurrency control which prohibit the immediate use of OCC. We propose Row Version Verifying (RVV) discipline to avoid lost updates and achieve a kind of OCC for those DBMS not providing an adequate non-blocking concurrency control. Moreover, the different mechanisms are categorized as access pattern in order to provide programmers with a general guideline for SQL databases. The proposed SQL access patterns are relevant for all transactional applications with unreliable communication and low conflicting situations. We demonstrate the proposed solution using mainstream database systems like Oracle, DB2, and SQLServer.
著者: Fritz Laux, Martti Laiho
最終更新: 2023-08-17 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.09030
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.09030
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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