1 Transaktionen in SQL. 2 Was ist eine Transaktion. 3 Eigenschaften einer Transaktion. PostgreSQL

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1 1 Transaktionen in SQL Um Daten in einer SQL-Datenbank konsistent zu halten, gibt es einerseits die Möglichkeit der Normalisierung, andererseits sog. Transaktionen. 2 Was ist eine Transaktion Eine Transaktion kann aus beliebigen SQL-Befehlen bestehen, z.b. einfachen SELECT- Statements oder mehreren UPDATE-Befehlen. Angenommen, es wird in einer Bank von einem Konto A Geld auf ein Konto B überwiesen, so muss nach diesem Vorgang die Datenbank konsistent sein. Bei diesem Vorgang sind mehrere Operationen beteiligt: 1. Lesen des Kontostandes Konto A 2. Reduzieren des Kontostandes Konto A (z.b.e500, ) 3. Schreiben des neuen Kontostandes Konto A 4. Lesen des Kontostandes Konto B 5. Erhöhen des Kontostandes B (ume500, ) 6. Schreiben des neuen Kontostandes Konto B In diesem Beispiel wären 2 UPDATE-Befehle beteiligt: UPDATE konto set = 500 where konto = A UPDATE konto set = where konto = B Angenommen, nach dem ersten UPDATE stürzt der Rechner ab, so wird zwar vom ersten Konto der Betrag abgebucht, aber nicht dem Konto B gutgeschrieben. Um dies zu vermeiden, wurden in SQL-Datenbanken Transaktionen eingeführt. Die beiden Schritte im obigen Beispiel werden durch die Transaktion zu einem Schritt zusammengefasst, entweder werden beide Schritte ausgeführt oder keiner. Bei einer Transaktion werden zuerst die Daten von der Festplatte gelesen, dann in den Hauptspeicher geladen, verändert und wieder auf die Festplatte geschrieben. Es darf währenddessen keine andere zweite Transaktion diese beeinflussen, da sich während einer Transaktion die Daten in einem inkonsistenten Zustand befinden. Erst nach Abschluss sind die Daten wieder konsistent und weitere Transaktionen können auf diese Daten wirken. 3 Eigenschaften einer Transaktion Die Eigenschaften, die gewährleisten, dass eine Datenbank von einem konsistenten in einen anderen konsistenten Zustand überführt wird, werden unter dem Begriff ACID zusammengefasst. Atomarity (Atomicity) Eine Transaktion muss als Ganzes betrachtet werden. Es dürfen nicht nur Teile davon ablaufen, sondern stets die gesamte Transaktion. Schlägt ein Teil fehl, so werden die bisherigen Vorgänge zurückgenommen (ROLLBACK). Es gibt keine Zwischenzustände. Konsistenz (Consistency) Die Datenbank muss nachher wieder konsistent sein. 1

2 Isolation Transaktionen müssen isoliert von einander ablaufen. Läuft eine, so dürfen keine weiteren Transaktionen auf diesen Datensatz zugreifen. Dauerhaftigkeit (Durability) Ist eine Transaktion erfolgreich, so müssen die Daten dauerhaft gespeichert werden. 4 Transaktionsverwaltung Eine Transaktion wird mit begin of transaction (BOT) eingeleitet. In PostgreSQL geschieht dies mit dem Befehl begin. commit: Alle Änderungen werden geschrieben. abort (rollback): die bisherigen Änderungen werden zurückgesetzt auf den Stand von vor Beginn der Transaktion. Ein ROLLBACK geschieht durch ein Programm oder durch Fehler, z.b. Absturz des Rechners. In PostgreSQL könnte ein Programm beispielsweise so aussehen: begin UPDATE konto set = 500 where konto = A ; UPDATE konto set = +500 where konto = B ; commit; 5 Probleme im Mehrbenutzerbetrieb Greifen mehrere Transaktionen auf denselben Datenbestand zu, können folgende Probleme auftreten: Inkonsistentes Lesen (Nonrepeatable Read): update A (1 2) rollback update A(2 3) commit lese A (2) liest 3 statt 2 Hier liest eine Transaktion () nicht-bestätigte Werte, die bei einem erneuten Aufruf nicht mehr verifiziert werden können. Dirty Read: hier werden Daten von einer Transaktion gelesen, die von einer anderen noch nicht freigegeben wurden. 2

3 select * from konto (2) update konto set = (102) rollback select * from konto (102) update konto set = + 1 (103) commit Hier wird die Transaktion abgebrochen, arbeitet aber bereits mit mit einem veränderten Wert A, der von noch nicht bestätigt (commit) wurde. Phantom Read: hier handelt es sich um Datensätze, die nicht existieren aber eingefügt werden können. select count(*) into x from kunde update kunde set bonus = bonus /x; insert into kunde values(...) In sollen insgesamte 1000, auf die Kunden (X = 10) verteilt werden. Jeder würde e 100, erhalten. Durch zwischenzeitliches Einfügen eines weiteren Kunden (nun sind es 11) erhalten allee 100,, somit wurdene 1100, statte 1000, verteilt. Lost Update: Greifen zwei Transaktionen auf einen Datenstand ändernd (update) zu, so wird eine Änderung verworfen. Angenommen, ein Kontostand beträgt 100: A update konto set = update konto set = 250; 250 commit rollback 100 Dieser Fall ist ähnlich dem Inkonsistenten Lesen, allerdings lesen beide Transaktionen denselben Ausgangszustand. Eine der beiden Änderungen geht verloren. 6 Sperren und Isolationsstufen SQL erlaubt es, die ACID-Kriterien aufzuweichen, um im Endeffekt eine höhere Geschwindigkeit zu erzielen. Es mssen dann weniger Transaktionen warten bzw. abgebrochen werden. 3

4 Dazu sind laut SQL-Standard folgende Isolationsstufen möglich: Read Uncommitted: Das ist die schwächste Stufe, es ist möglich, Daten zu lesen, die noch nicht bestätigt wurden. Sie wird verwendet, wenn ein genaues Lesen der Daten nicht notwendig ist. Read Committed: Erlaubt nur das Lesen mit commit bestätigter Werte. Ein Nonrepeatable Read ist nach wie vor möglich. Repeatable Write: Hier sind Nonrepeatable Reads nicht mehr möglich, nur noch Phantom Reads. Serializable: die höchste Stufe; die obigen Fehlermöglichkeiten treten nicht mehr auf. In PostgreSQL wird die Transaktionsstufe für eine Sitzung folgendermaßen gesetzt: SET SESSION CHARACTERISTICS AS TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ COMMITTED SERIALIZABLE } wobei in PostgreSQL nur diese beiden Stufen implementiert sind. Neben diesen Angaben können für Transaktionen noch Sperren gesetzt werden: Sperren auf Datenbankebene: die gesamte Datenbank wird für eine Transaktion gesperrt. Der Einsatz erfolgt nur bei extrem kritischen Abläufen. Sperren auf Tabellenebene: Nicht die Datenbank, nur die Tabelle, auf die die Transaktion Einfluss hat, wird gesperrt. Sperren auf Seitenebene: Eine Tabelle wird je nach Einstellung in mehrere Seiten gegliedert, das sind Blöcke zu z.b. 4, 8 oder 16 Kbyte. Sperren auf Datensatzebene bzw. auf Feldebene: Ein einzelner Datensatz bzw. ein Feld wird gesperrt. Sperren auf Feldebene spielen in der Praxis kaum eine Rolle. MySQL verwendet Datensatzsperren. Der Aufwand für den Datenbankserver wird von oben nach unten größer, die Flexibilität allerdings auch. Isolations- Dirty- Non-Repeatable Phantomstufe Read Read Read Read Uncommitted Ja Ja Ja Read Committed Nein Ja Ja Repeatable Read Nein Nein Ja Serializable Nein Nein Nein 4

5 7 Beispiele für Sperrstufen READ COMMITTED begin; select from konto; 100 update konto set = + 20; select * from konto; 120 select from konto; 100 commit; select from konto; 120 update konto set = + 20; select * from konto; 140 commit; 5

6 SERIALIZABLE test=# set transaction isolation test-# level serializable; SET test=# select * from konto; 140 test=# update konto set = + 20; test=# select * from konto; 160 test=# commit; COMMIT test=# select * from konto; 140 test=# update konto set = + 20; FEHLER: kann Zugriff nicht serialisieren wegen gleichzeitiger Aktualisierung test=# rollback; ROLLBACK Transaktion wird auch nicht durch das COMMIT der beeinflußt. Ein Update wird hier untersagt, da noch vom alten Datenbestand gespeichert hat. Erfolgt allerdings bei ein ROLLBACK, so kann die erfolgreich ablaufen. 6

7 Implizites Sperren Was passiert beim Ändern von Werten, wenn keine Transaktion abgeschlossen wurde? test=# update konto set = + 20; test=# select * from konto; 200 test=# update konto set = + 20; [cursor blinkt] test=# commit ; COMMIT test=# test=# commit; COMMIT Hier wird bei eine Schreibsperre angelegt (Cursor blinkt), da noch nicht abgeschlossen wurde. 7

8 Explizites Sperren SELECT...FOR UPDATE test=# test=# set transaction isolation level serializable; SET test=# select * from konto for update; 220 test=# update konto set = + 20; [cursor blinkt] test=# update konto set = + 20; test=# commit; COMMIT test=# commit; COMMIT 8

9 LOCK Damit wird eine komplette Tabelle im Gegensatz zu einer Datenzeile gesperrt. test=# lock table konto; test=# select * from konto; [cursor blinkt] test=# rollback; ROLLBACK 260 DEADLOCK Deadlocks entstehen, wenn zwei oder mehrere Transaktionen versuchen, über Kreuz Tabellen zu sperren. PostgreSQL hat einen eingebauten Mechanismus, der solche Deadlocks automatisch auflöst, sonst würde jede Transaktion theoretisch ewig warten. Beispiel: 9

10 test=# lock table konto; test=# lock table person; test=# lock table person; test=# lock table konto; FEHLER: Verklemmung (Deadlock) entdeckt DETAIL: Prozess wartet auf AccessExclusiveLock-Sperre auf Relation der Datenbank 17068; blockiert von Prozess Prozess wartet auf AccessExclusiveLock-Sperre auf Relation der Datenbank 17068; blockiert von Prozess TIP: Einzelheiten zur Anfrage finden Sie im Serverlog. Deadlocks können theoretisch auch bei Sperren im Row-Level-Mode (sperren einzelner Tabellenzeilen) entstehen. Beispiel: 10

11 test=# lock table konto1 in row exclusive mode; test=# lock table konto1 in row exclusive mode; test=# update konto1 set = 270 where kontorn = 100; test=# update konto1 set = 322 where kontorn = 200; test=# update konto1 set = 280 where kontorn = 100; test=# update konto1 set = 3223 where kontorn = 200; FEHLER: Verklemmung (Deadlock) entdeckt DETAIL: Prozess wartet auf ShareLock-Sperre auf Transaktion 2740; blockiert von Prozess Prozess wartet auf ShareLock-Sperre auf Transaktion 2739; blockiert von Prozess TIP: Einzelheiten zur Anfrage finden Sie im Serverlog. 11

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