Введение в SQL: ACID, диалекты, отличия от NoSQL, главные достоинства и недостатки

В частности, ACID имеет отношение к тому, как БД может восстанавливаться после ошибок, возникающих в процессе выполнения транзакции. Можно отправить 3 разных запроса, но лучше сделать одну транзакцию, внутри которой будут эти 3 запроса. Атомарность гарантирует, что каждая транзакция будет выполнена полностью или не будет выполнена совсем. После того как трансфер создан, его можно активировать разово, или же можно настроить активацию по расписанию. В случае снапшота таблицы переливаются, и затем трансфер деактивируется сам.

Чтение подтверждённых данных (read committed)
Можно свободно читать все изменения своей транзакции и зафиксированные изменения чужих транзакций. Исключаются потерянные обновления и грязное чтение, остаются проблемы неповторяемых чтений и фантомов. Фантомное чтение
Одна транзакция в ходе своего выполнения несколько раз выбирает множество что такое acid 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.

Durability (стойкость)

Находясь в воде, микропластик действует, как магнит, притягивая и перенося бактерии и различные загрязняющие вещества. Зоопланктон и животные, питающиеся донными осадками, — например, морские черви и мидии, принимают крошечные пластиковые частицы за пищу. Вместе с ними они могут поедать вредные бактерии, опасные химикаты или токсины (например, тяжелые металлы, гидрофобные органические соединения). Это способствует накоплению вредных веществ по всей пищевой цепи. Например, в альпийских снегах и арктических льдах, в озере Байкал.

Обычно процесс обладает образом машинного кода, памятью, контекстом и другими ресурсами. Иными словами характеризовать процесс можно как выполнение инструкций программы на процессоре. Когда ваше приложение делает запрос в БД, то мы говорим о том, что ваша БД обрабатывает полученный по сети запрос от одного процесса. Если пользователей, одновременно сидящих в приложении, двое, то и процессов в какой-то конкретный момент времени может быть двое. Во время выполнения транзакции параллельные транзакции не должны оказывать влияние на её результат. Это свойство не соблюдается на уровне изолированности Read Committed и ниже.

Поток выполнения может выполняться параллельно на разных ядрах одного CPU, в то время, как параллельные процессы могут быть запущены на разных ядрах, процессорах и даже физических узлах (компьютерах). Если вас интересует разница между потоками и процессами, а также вы хотите узнать конкретный пример того, как использование процессов вместо потоков дало преимущество Google Chrome, можете ознакомиться вот с этим материалом). Это набор из четырех требований к транзакционной системе, обеспечивающих максимально надежную и предсказуемую работу. ACID предлагает принципы, которым должны придерживаться базы данных, чтобы быть уверенным в том, что данные не будут повреждены в результате какой нибудь ошибки. Durability означает, что когда транзакция будет применена, она останется в системе, даже если БД упала сразу после выполнения этой транзакции. Любые изменения, внесённые транзакцией, должны оставаться навсегда.

Ни один из двух процессов не может продолжить выполнение. Существуют различные способы решения этого вопроса – я не хочу сейчас вдаваться в детали, поэтому для начала почитайте «Википедию» , но если вкратце, то есть возможность создания иерархии блокировок. Если вы хотите познакомиться подробнее с этой концепцией, то предлагают вам поломать голову над «Задачей об обедающих философах» (“dining philosophers problem”). Чтобы было понятно, про какого рода истории мы говорим, приведу примеры.

Другими словами, каждая успешная транзакция по определению фиксирует только допустимые результаты. Это условие является необходимым для поддержки четвёртого свойства. Транзакция по переводу средств с одного счета на другой включает в себя операцию вывода с первого счета и операцию пополнения на втором. Если операция пополнения второго счета не удалась, вы наверняка не хотите, чтобы операция вывода средств с первого произошла. Иными словами, либо транзакция удаётся полностью, или не происходит вообще, но она не может быть произведена лишь на какую-то часть.

А всё потому, что поддержание консистентности — это прерогатива приложения, а не БД. База данных лишь предоставляет инструменты для выполнения данного свойства транзакции, например, уникальные ключи, внешние ключи и т.д. Следуя принципу ACID, база данных будет целостна тогда и только тогда, когда она будет содержать все результаты успешно выполненных запросов, выполненных в транзакции.

• Эти сбои случаются, когда запись или чтение из хранилища невозможны (например сбой в работе жёсткого диска, либо ошибки в работе операционной системе).
• 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.
• Да и ваши продажники детали переговоров и соглашений публиковали там же.
• Так можно получить, например, кеш с минимальными задержками без необходимости внесения изменений в бизнес-логику сервисов.
• Давайте пройдемся по каждой букве ACID и посмотрим на примерах, чем архив лучше 10 разных файлов.

Согласованность данных (consistency)
Когда во всех узлах в каждый момент времени данные согласованы друг с другом, то есть не противоречат друг другу. Если в одном из узлов в ячейке базы данных есть данные, такие же данные есть на всех остальных узлах. Повторяемое чтение (repeatable read)
Можно читать все изменения только своей транзации.

ACID Pro 11

По сути, чем отличаются БД ACID от не-ACID, так это тем, что не-ACID фактически отказываются от обеспечения изоляции. Но ещё важнее читать документацию БД и тестировать их так, как это делают ребята из проекта Hermitage. Не столь важно, как именно называют своё детище создатели той или иной БД – ACID или BASE, CAP или не CAP.

В рамках другого исследования ученые обнаружили частицы микропластика в плацентах четырех беременных женщин. Также я, как мне кажется, привёл довольно мало конкретных примеров реализации тех или иных вещей в тех или иных БД – главным образом, из-за того, что я не хотел погрязнуть в деталях. Если вы знаете какие-то хорошие примеры, упомяните их в комментариях – пожалуйста, со ссылкой на документацию или исследование. Saga сложно отлаживать, особенно когда задействовано много микросервисов. Еще один недостаток шаблона Saga – в нем отсутствует изоляция чтения. То есть, если нам важны свойства, обозначенные в ACID, то Saga нам не очень подходит.

Что касается гарантии durability, то и по этому пункту многие БД идут на копромисс в угоду производительности. Запись на диск является слишком долгой операцией, и есть несколько способов решения этой проблемы. Я не хочу сильно вдаваться в теорию баз данных, но чтобы вы примерно понимали, в какую сторону глядеть, опишу в общих чертах, как разные БД решают проблему с durability. Долговечность (durability)
Изменения, получившиеся в результате транзакции, должны оставаться сохраненными вне зависимости от каких-либо сбоев. Иначе говоря, если пользователь получил сигнал о завершении транзакции, он может быть уверен, что данные сохранены.

Поскольку Yandex Data Transfer с момента создания получал репликационный поток на уровне логической репликации, естественным шагом было научиться отдавать это пользователям. Именно это превращало Data Transfer в CDC-решение, работающее через обработку wal-лога. Реализовывать отгрузку событий логической репликации в очередь мы начали по пользовательским запросам, и было принято решение порождать события в формате Debezium.

Если хоть одна часть транзакции выполнится с ошибкой, вся транзакция не выполнится. Другими словами под атомарностью можно понимать «всё или ничего». Транзакция, достигающая своего нормального завершения (англ. end of transaction, EOT) и тем самым фиксирующая свои результаты, сохраняет согласованность базы данных.

Конечно, если данные в БД поменялись, то результат будет другой. Данные в третьих системах могут не зависеть от функции, но всё, что зависит – должно быть предсказуемым. В качестве примера я нашёл одну технологию из повседневной жизни разработчика, которая использует нечто вроде оптимистичной блокировки – это протокол HTTP. Ответ на изначальный HTTP-запрос GET может включать в себя заголовок ETag для последующих запросов PUT со стороны клиента, который тот может использовать в заголовке If-Match.