DBMS - Konfliktsteuerung: Ein Leitfaden für Anfänger

Hallo da draußen, zukünftige Datenbank-Zauberer! Heute machen wir uns auf eine aufregende Reise in die Welt der Konfliktsteuerung in Datenbankverwaltungssystemen (DBMS). Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie neu in diesem Bereich sind; ich werde Ihr freundlicher Guide sein, und wir werden dieses Thema Schritt für Schritt erkunden. Also, holen Sie sich eine Tasse Kaffee und tauchen wir ein!

DBMS - Concurrency Control

Was ist Konfliktsteuerung?

Bevor wir uns den Details zuwenden, lassen Sie uns verstehen, was Konfliktsteuerung überhaupt ist. Stellen Sie sich ein beschäftigtes Restaurant vor, in dem mehrere Kellner gleichzeitig Bestellungen aufnehmen und Speisen servieren. Ohne properle Koordination würde Chaos ausbrechen! Ähnlich verhält es sich in einer Datenbank, wo mehrere Benutzer oder Prozesse möglicherweise gleichzeitig auf Daten zugreifen und diese ändern möchten. Konfliktsteuerung ist wie der Chefkellner, der sicherstellt, dass alles reibungslos ohne Konflikte abläuft.

Nun, lassen Sie uns die Haupttechniken zur Konfliktsteuerung in DBMS erkunden.

Sperrenbasierte Protokolle

Verständnis von Sperren

Sperren sind wie "Nicht stören"-Schilder an Hoteltürschlössern. Wenn eine Transaktion Daten zugreifen muss, setzt sie eine Sperre darauf, um anderen mitzuteilen: "Hey, ich arbeite hier!"

Arten von Sperren

Sperrentyp	Beschreibung	Verwendungszweck
Gemeinsame Sperre (S)	Ermöglicht mehreren Transaktionen das Lesen von Daten	Lesen von Daten ohne Änderungen
Exklusive Sperre (X)	Nur eine Transaktion kann diese Sperre halten	Schreiben oder Aktualisieren von Daten

Zweiphasiges Sperrenprotokoll (2PL)

Dieses Protokoll ist wie ein Tanz mit zwei Hauptbewegungen:

Wachsende Phase: Erwerben von Sperren, keine Freigabe.
Schrumpfende Phase: Freigabe von Sperren, keine Erwerbung.

Sehen wir uns ein einfaches Beispiel an:

BEGIN TRANSACTION;
-- Wachsende Phase
LOCK TABLE users IN EXCLUSIVE MODE;
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
LOCK TABLE transactions IN EXCLUSIVE MODE;
INSERT INTO transactions (user_id, amount) VALUES (1, -100);
-- Schrumpfende Phase
UNLOCK TABLE users;
UNLOCK TABLE transactions;
COMMIT;

In diesem Beispiel sperren wir zuerst die Tabellen, die wir benötigen, führen unsere Operationen durch und释放 die Sperren, bevor wir die Transaktion bestätigen.

Deadlocks: Der falsche Tanz

Stellen Sie sich vor, zwei Tänzer warten beide darauf, dass der andere einen Schritt macht. Das ist ein Deadlock! In Datenbanken tritt dies auf, wenn zwei Transaktionen aufeinander warten, um eine Sperre freizugeben.

Um Deadlocks zu verhindern, verwenden wir Techniken wie:

Timeout: Wenn eine Transaktion zu lange wartet, wird sie rückgängig gemacht.
Deadlock-Erkennung: Das System sucht aktiv nach Deadlocks und löst sie.

Zeitstempelbasierte Protokolle

Nun wechseln wir die Gangart und sprechen über zeitstempelbasierte Protokolle. Diese sind wie die Vergabe eines eindeutigen Tickets mit einer Zeitmarke an jede Transaktion, wenn sie in das System eintritt.

Grundlegendes Zeitstempelordnungsprotokoll (TO)

In diesem Protokoll verwenden wir Zeitstempel, um die Reihenfolge von kollidierenden Operationen zu bestimmen. Es ist wie das Bedienen von Kunden basierend auf der Zeit, zu der sie das Restaurant betreten haben.

So funktioniert es:

Jedes Datenobjekt X hat zwei Zeitstempelwerte:

W-timestamp(X): Der größte Zeitstempel einer Transaktion, die erfolgreich X geschrieben hat.
R-timestamp(X): Der größte Zeitstempel einer Transaktion, die erfolgreich X gelesen hat.

Für eine Transaktion T, die X lesen will:

Wenn TS(T) < W-timestamp(X), ist T zu spät und muss abgebrochen und neu gestartet werden.
Andernfalls darf T X lesen und setzt R-timestamp(X) auf max(R-timestamp(X), TS(T)).

Für eine Transaktion T die X schreiben will:

Wenn TS(T) < R-timestamp(X) oder TS(T) < W-timestamp(X), ist T zu spät und muss abgebrochen und neu gestartet werden.
Andernfalls darf T X schreiben und setzt W-timestamp(X) auf TS(T).

Sehen wir uns ein Beispiel an:

class DataItem:
def __init__(self):
self.value = None
self.r_timestamp = 0
self.w_timestamp = 0

def read(transaction, data_item):
if transaction.timestamp < data_item.w_timestamp:
print(f"Transaktion {transaction.id} ist zu spät zum Lesen. Abbruch...")
abort(transaction)
else:
print(f"Transaktion {transaction.id} liest Wert: {data_item.value}")
data_item.r_timestamp = max(data_item.r_timestamp, transaction.timestamp)

def write(transaction, data_item, new_value):
if (transaction.timestamp < data_item.r_timestamp or
transaction.timestamp < data_item.w_timestamp):
print(f"Transaktion {transaction.id} ist zu spät zum Schreiben. Abbruch...")
abort(transaction)
else:
print(f"Transaktion {transaction.id} schreibt Wert: {new_value}")
data_item.value = new_value
data_item.w_timestamp = transaction.timestamp

def abort(transaction):
print(f"Transaktion {transaction.id} abgebrochen und wird neu gestartet.")

In diesem Beispiel haben wir grundlegende Lese- und Schreiboperationen gemäß dem Zeitstempelordnungsprotokoll implementiert. Das System überprüft Zeitstempel, bevor es Operationen zulässt, und aktualisiert sie entsprechend.

Thomas-Schreibregel: Eine clevere Optimierung

Die Thomas-Schreibregel ist wie das Überlassen eines Platzes an einen schnelleren Läufer im Rennen. Sie ermöglicht es uns, einige "zu späte" Schreiboperationen ohne Abbruch der Transaktion zu ignorieren.

So funktioniert es:

Wenn TS(T) < W-timestamp(X), ignorieren wir stattdessen diese Schreiboperation von T. Dies ist sicher, da der geschriebene Wert ohnehin veraltet ist.

Sehen wir uns unsere Schreibfunktion mit der Thomas-Schreibregel an:

def write_with_thomas_rule(transaction, data_item, new_value):
if transaction.timestamp < data_item.r_timestamp:
print(f"Transaktion {transaction.id} ist zu spät zum Schreiben. Abbruch...")
abort(transaction)
elif transaction.timestamp < data_item.w_timestamp:
print(f"Transaktion {transaction.id}'s Schreibvorgang wird wegen der Thomas-Schreibregel ignoriert.")
else:
print(f"Transaktion {transaction.id} schreibt Wert: {new_value}")
data_item.value = new_value
data_item.w_timestamp = transaction.timestamp

Diese Optimierung hilft, die Anzahl der unnötigen Transaktionsabbrüche zu reduzieren und die Leistung des Systems insgesamt zu verbessern.

Fazit

Puh! Wir haben heute viel Boden覆盖, von sperrenbasierten Protokollen bis hin zu zeitstempelbasierten. Erinnern Sie sich daran, dass Konfliktsteuerung darum geht, Ordnung in die chaotische Welt gleichzeitig ablaufender Datenbankoperationen zu bringen. Es ist wie der Verkehrspolizist an einer belebten Kreuzung, der sicherstellt, dass alle sicher ans Ziel kommen, ohne sich gegenseitig zu behindern.

Als Sie Ihre Reise in die Welt der Datenbanken fortsetzen, werden Sie auf fortgeschrittenere Konzepte und Techniken stoßen. Aber für jetzt, gratulieren Sie sich selbst, dass Sie diese grundlegenden Konzepte der Konfliktsteuerung gemeistert haben!

Weiters üben, neugierig bleiben und viel Spaß beim Programmieren!

Credits: Image by storyset