데이터베이스를 다루는 백엔드 개발자라면 반드시 알아야 할 핵심 개념이 있습니다. 바로 'ACID'입니다. 이 네 글자는 데이터베이스 트랜잭션의 안전성과 신뢰성을 보장하는 근간이 되는 속성들을 의미합니다. 금융 시스템부터 전자상거래까지, 데이터의 정확성과 일관성이 중요한 모든 시스템에서 ACID는 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
이 글에서는 ACID의 각 속성을 쉽게 이해할 수 있도록 실제 사례와 함께 상세히 살펴보겠습니다.
ACID란 무엇인가?
ACID는 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 지속성(Durability)의 약자로, 데이터베이스 트랜잭션이 안전하게 수행되는 것을 보장하기 위한 네 가지 핵심 속성을 의미합니다.
트랜잭션(Transaction)이란 데이터베이스의 상태를 변화시키는 하나의 논리적 작업 단위를 말합니다. 예를 들어, 은행 계좌 이체는 출금과 입금이라는 두 개의 작업이 모두 성공적으로 완료되어야 하는 하나의 트랜잭션입니다.
ACID 속성은 이러한 트랜잭션이 데이터베이스의 무결성을 해치지 않고 안정적으로 처리될 수 있도록 보장합니다.
원자성 (Atomicity): "모 아니면 도"
원자성은 트랜잭션의 작업이 부분적으로 실행되는 일이 없도록 보장합니다. 트랜잭션에 포함된 모든 연산은 전부 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 합니다. 즉, "모 아니면 도(All or Nothing)"의 원칙을 따릅니다.
실생활 예시: 은행 송금
계좌 이체 트랜잭션을 예로 들어보겠습니다:
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 3000 WHERE account_id = 'A'; -- A 계좌에서 3000원 출금
UPDATE accounts SET balance = balance + 3000 WHERE account_id = 'B'; -- B 계좌에 3000원 입금
COMMIT;만약 첫 번째 업데이트(출금)는 성공했지만, 두 번째 업데이트(입금) 중에 오류가 발생한다면 어떻게 될까요? 원자성이 보장되지 않는다면, A 계좌에서 돈은 빠져나갔지만 B 계좌에는 입금되지 않는 불일치 상태가 됩니다.
하지만 ACID를 준수하는 데이터베이스에서는 원자성 덕분에 이런 일이 발생하지 않습니다. 트랜잭션 중간에 오류가 발생하면 자동으로 롤백(Rollback)되어 트랜잭션 시작 전 상태로 되돌아갑니다.
원자성 구현 방식
데이터베이스는 주로 다음과 같은 방법으로 원자성을 구현합니다:
- Write-Ahead Logging(WAL): 변경 사항을 먼저 로그에 기록한 후 실제 데이터를 수정
- Shadow Paging: 수정할 페이지의 복사본을 만들어 작업한 후, 트랜잭션이 완료되면 원본 페이지를 대체
일관성 (Consistency): "데이터베이스 규칙의 철저한 수호자"
일관성은 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 데이터베이스가 한 일관된 상태에서 다른 일관된 상태로 전이됨을 보장합니다. 즉, 모든 데이터베이스 제약조건과 규칙이 항상 준수되어야 합니다.
실생활 예시: 재고 관리 시스템
온라인 쇼핑몰의 재고 관리 시스템을 생각해봅시다. 재고량은 절대 음수가 될 수 없다는 규칙이 있습니다:
BEGIN TRANSACTION;
-- 현재 재고: 5개
UPDATE products SET stock = stock - 10 WHERE product_id = 123; -- 10개 출고
-- 결과 재고: -5개 (규칙 위반!)
ROLLBACK; -- 일관성을 위해 트랜잭션 취소이 경우, 트랜잭션은 일관성 원칙을 위반하므로 데이터베이스는 이를 거부하고 롤백합니다.
일관성의 유형
일관성은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다:
- 데이터 일관성: 제약조건, 트리거, 외래 키 등을 통해 데이터 규칙이 준수되도록 함
- 트랜잭션 일관성: 트랜잭션이 데이터베이스를 한 일관된 상태에서 다른 일관된 상태로 변환함을 보장
| 일관성 유형 | 책임자 | 예시 |
|---|---|---|
| 데이터 일관성 | 데이터베이스 | NOT NULL, 외래 키 제약조건 |
| 트랜잭션 일관성 | 애플리케이션 | 비즈니스 로직 (계좌 잔액 >= 0) |
격리성 (Isolation): "나만의 세계에서 작업하기"
격리성은 동시에 실행되는 트랜잭션들이 서로 영향을 미치지 않도록 보장합니다. 마치 각 트랜잭션이 시스템에서 유일하게 실행되는 것처럼 동작해야 합니다.
실생활 예시: 동시 예약 시스템
콘서트 티켓 예매 시스템을 생각해봅시다. 남은 좌석이 하나일 때, 두 명의 사용자가 거의 동시에 예매를 시도합니다:
트랜잭션 1 (사용자 A): 트랜잭션 2 (사용자 B):
-------------------------------- --------------------------------
1. 남은 좌석 확인 (1석)
2. 좌석 예약 요청
3. 1. 남은 좌석 확인 (아직 갱신 전, 1석으로 보임)
4. 2. 좌석 예약 요청
5. 예약 완료, 좌석 수 0으로 갱신
6. 3. 예약 완료, 좌석 수 -1로 갱신 (오류!)격리성이 제대로 보장되지 않으면, 두 사용자 모두 같은 좌석을 예약하게 되는 문제가 발생합니다. 격리성을 통해 트랜잭션 2는 트랜잭션 1이 완료된 후의 데이터(좌석 0석)를 볼 수 있어야 합니다.
격리 수준
데이터베이스는 다양한 격리 수준을 제공하며, 각 수준마다 동시성과 일관성 사이의 균형이 다릅니다:
- Read Uncommitted: 가장 낮은 격리 수준, 다른 트랜잭션의 커밋되지 않은 변경사항도 볼 수 있음
- Read Committed: 커밋된 데이터만 읽을 수 있지만, 동일 트랜잭션 내에서도 데이터가 변경될 수 있음
- Repeatable Read: 트랜잭션 동안 읽은 데이터는 다시 읽어도 동일함을 보장
- Serializable: 가장 엄격한 수준, 트랜잭션을 완전히 분리하여 순차적으로 실행한 것과 동일한 결과 보장
-- MySQL에서 격리 수준 설정 예시
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
BEGIN;
-- 트랜잭션 내용
COMMIT;각 격리 수준은 성능과 데이터 일관성 사이의 trade-off가 있으며, 애플리케이션의 요구사항에 맞게 선택해야 합니다.
지속성 (Durability): "영원히 기억하기"
지속성은 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과가 시스템 장애가 발생하더라도 영구적으로 반영됨을 보장합니다. 데이터베이스가 갑자기 중단되더라도, 이미 커밋된 트랜잭션의 변경사항은 손실되지 않습니다.
실생활 예시: 주문 시스템
온라인 쇼핑몰에서 주문이 확정된 상황을 생각해봅시다:
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO orders (customer_id, product_id, quantity) VALUES (42, 123, 3);
UPDATE inventory SET stock = stock - 3 WHERE product_id = 123;
-- 주문 확인 이메일 전송
COMMIT; -- 이 시점에서 트랜잭션이 디스크에 안전하게 저장되어야 함이 트랜잭션이 커밋된 직후 데이터베이스 서버에 정전이 발생했다고 가정해봅시다. 지속성이 보장된다면, 서버가 다시 시작된 후에도 이 주문 정보는 데이터베이스에 남아있어야 합니다.
지속성 구현 방식
데이터베이스는 주로 다음과 같은 방법으로 지속성을 구현합니다:
- Transaction Log: 모든 변경사항을 먼저 로그에 기록하고, 주기적으로 디스크에 동기화
- Checkpointing: 일정 간격으로 메모리의 변경사항을 디스크에 영구적으로 기록
- RAID 및 복제: 여러 디스크와 서버에 데이터를 복제하여 하드웨어 장애 대비
ACID의 실제 적용: 다양한 데이터베이스 시스템
다양한 데이터베이스 시스템은 ACID 속성을 다양한 방식으로 구현합니다:
관계형 데이터베이스 (RDBMS)
MySQL, PostgreSQL, Oracle 등 대부분의 관계형 데이터베이스는 ACID를 완벽하게 구현합니다.
-- PostgreSQL에서의 ACID 트랜잭션 예시
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE id = 2;
-- 잔액이 마이너스가 되는지 확인 (일관성 검사)
DO $$
DECLARE
min_balance NUMERIC;
BEGIN
SELECT MIN(balance) INTO min_balance FROM accounts;
IF min_balance < 0 THEN
RAISE EXCEPTION 'Negative balance not allowed';
END IF;
END $$;
COMMIT;NoSQL 데이터베이스
MongoDB, Cassandra 등의 NoSQL 데이터베이스는 확장성과 성능을 위해 ACID의 일부를 희생하는 경우가 많습니다. 그러나 최근 버전에서는 제한된 범위에서 ACID를 지원하는 추세입니다.
// MongoDB의 트랜잭션 예시 (버전 4.0 이상)
const session = db.getMongo().startSession();
session.startTransaction();
try {
const accounts = session.getDatabase("bank").accounts;
accounts.updateOne({ _id: 1 }, { $inc: { balance: -1000 } });
accounts.updateOne({ _id: 2 }, { $inc: { balance: 1000 } });
// 잔액 확인
const account = accounts.findOne({ _id: 1 }, null, { session });
if (account.balance < 0) {
throw new Error("Negative balance not allowed");
}
session.commitTransaction();
} catch (error) {
session.abortTransaction();
throw error;
} finally {
session.endSession();
}분산 시스템에서의 ACID
대규모 분산 시스템에서는 완전한 ACID를 보장하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 CAP 이론(Consistency, Availability, Partition tolerance)과 BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent) 같은 대안적 접근법이 등장했습니다.
결론: 왜 ACID가 중요한가?
ACID 속성은 데이터베이스의 신뢰성과 무결성을 보장하는 핵심 요소입니다. 특히 금융, 의료, 전자상거래와 같이 데이터 정확성이 절대적으로 중요한 분야에서는 ACID 준수가 필수적입니다.
그러나 모든 애플리케이션이 완전한 ACID를 필요로 하는 것은 아닙니다. 소셜 미디어 피드나 분석 시스템과 같이 일시적인 불일치가 허용되는 경우, 성능과 확장성을 위해 ACID의 일부를 완화할 수 있습니다.
백엔드 개발자로서 중요한 것은 애플리케이션의 요구사항을 정확히 이해하고, 적절한 데이터베이스와 트랜잭션 모델을 선택하는 것입니다. ACID의 각 속성이 어떻게 구현되고 어떤 상황에서 중요한지 이해함으로써, 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 시스템을 설계할 수 있을 것입니다.
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