6. Serialisierbarkeit 1
|
|
- Julian Schmidt
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 6. Serialisierbarkeit 1 Motivation Erinnerung Anomalien im Mehrbenutzerbetrieb Synchronisation von Transaktionen Nothing is as practical as a good theory Albert Einstein - Ablaufpläne, Modellannahmen - Korrektheitskriterium: Serialisierbarkeit (bekannt aus Informationssysteme) Theorie der Serialisierbarkeit Sie wird zunächst entwickelt unter Annahme eines fehlerfreien Systems - Historien und Schedules - Korrektheit - Klasse CSR Konfliktserialisierbarkeit Serialisierbarkeitstheorem Kommutativitätsregeln - Klassen OCSR und COCSR - Die ganze Wahrheit Anhang Die parallele Ausführung einer Menge von TAs ist serialisierbar, wenn es eine serielle Ausführung derselben TA-Menge gibt, die den gleichen DB-Zustand und die gleichen Ausgabewerte wie die ursprüngliche Ausführung erzielt. - Klassen FSR und VSR (mit Beispielen erklärt) 1. Weikum, G., Vossen, G.: Transactional Information Systems Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control and Recovery, Morgan Kaufmann Publishers, Anomalien im unkontrollierten Mehrbenutzerbetrieb Verlorengegangene Änderung (Lost Update) ist in jedem Fall auszuschließen zugehörige Historie: r 1 (A) r 2 (A) w 1 (A) w 2 (A) c 1 c 2 Inkonsistente Analyse (Inconsistent Read, Non-repeatable Read): Lesetransaktion (Gehaltssumme berechnen) SELECT Gehalt INTO :gehalt FROM Pers WHERE Pnr = 245; summe := summe + gehalt; SELECT Gehalt INTO :gehalt FROM Pers WHERE Pnr = 456; summe := summe + gehalt; zugehörige Historie: r 1 (A) w 2 (A) w 2 (B) r 1 (B) t 1 Read (A); A := A - 1; Write (A); Änderungstransaktion UPDATE Pers SET Gehalt = Gehalt WHERE Pnr = 245; UPDATE Pers SET Gehalt = Gehalt WHERE Pnr = 456; t 2 Read (A); A := A +1; Write (A); Zeit DB-Inhalt (Pnr, Gehalt) Zeit
2 Synchronisation von Transaktionen Synchronisation Modellannahmen Transaktion: Ein Programm t mit DML-Anweisungen, das folgende Eigenschaft erfüllt: Wenn t allein auf einer konsistenten DB ausgeführt wird, dann terminiert t (irgendwann) und hinterlässt die DB in einem konsistenten Zustand. (Während der TA-Verarbeitung gibt es keine Konsistenzgarantien!) Möglichkeiten der Modellbildung für die Synchronisation S S D Datensystem Select * From Pers Where P Delete From Pers Where Q Ablaufpläne für Transaktionen t 1 U I R Zugriffssystem Update t 1 From Pers Insert 4711 into I Pers (Pnr) t 2 r 1 (x) w 2 (y) w 1 (y) Speichersystem Read Page Write Page t Read/Write-Modell (Seitenmodell) verzahnter Ablaufplan serieller Ablaufplan - DB ist Menge von uninterpretierten Datenobjekten (z. B. Seiten): D = {x, y, z,...} - DB-Anweisungen sind atomare Lese- und Schreiboperationen auf Objekten: r i (x), w i (x) zum Lesen bzw. Schreiben des Datenobjekts x Wenn Transaktionen seriell ausgeführt werden, dann bleibt die Konsistenz der DB erhalten. Ziel der Synchronisation: logischer Einbenutzerbetrieb, d.h. Vermeidung aller Mehrbenutzeranomalien Fundamentale Fragestellung: Wann ist die parallele Ausführung von n Transaktionen auf gemeinsamen Daten korrekt? 6 - c i, a i zur Durchführung eines commit bzw. abort - Jeder Wert, der von einer TA t geschrieben wird, ist potenziell abhängig von allen Datenobjekten, die t vorher gelesen hat! Definition: Transaktion Eine Transaktion t ist eine Partialordnung von Schritten der Form p i {r(x), w(x)} mit x D. Lese- und Schreiboperationen sowie mehrfache Schreiboperationen auf demselben Datenobjekt sind geordnet. Eine vollständige TA hat als letzte Operation entweder einen Abbruch a oder ein Commit c t = p 1... p n a oder t = p 1... p n c 6-4
3 Historien und Schedules Historien und Schedules (2) Definition: Historien und Schedules 2 - Es sei T = {t 1,..., t n } eine (endliche) Menge von TAs, wobei jedes t i T die Form t i = {op i, < i ) besitzt, op i die Menge der Operationen von t i und < i ihre Ordnung (1 i n) bezeichnen - Eine Historie für T ist ein Paar s = (op(s), < s ), so dass: n n n a) op(s) op i {a i, c i } und op i op(s) i = 1 i = 1 i = 1 b) ( i, 1 i n) c i op(s) a i op(s) Client 1 1 requests Transaction Mgr (TM) Data Mgr (DM) 1 1 Client Client... Clients Data layer 5 Server layer 4 layer layer 2 layer 1 n c) < i < s i = 1 Database d) ( i, 1 i n) ( p op i ) p < s a i oder p < s c i e) Jedes Paar von Operationen p, q op(s) von verschiedenen TAs, die auf dasselbe Datenelement zugreifen und von denen wenigstens eine davon eine Schreiboperation ist, sind so geordnet, dass p < s q oder q < s p gilt - Ein Schedule ist ein Präfix einer Historie Erläuterungen zur Definition: - Eine Historie (für partiell geordnete TAs) a) enthält alle Operationen aller TAs b) benötigt eine bestimmte Terminierungsoperation für jede TA c) bewahrt alle Ordnungen innerhalb der TA d) hat die Terminierungsoperationen als letzte Operationen in jeder TA e) ordnet Konfliktoperationen - Historie heißt wegen (a) und (b) auch als vollständiger Schedule 2. Der Begriff Historie bezeichnet eine retrospektive Sichtweise, also einen abgeschlossenen Vorgang. Ein Scheduling-Algorithmus (Scheduler) produziert Schedules, wodurch noch nicht abgeschlossene Vorgänge bezeichnet werden. Manche Autoren machen jedoch keinen Unterschied zwischen Historie und Schedule. 6-5 Definition: Serielle Historie Eine Historie s ist seriell, wenn für jeweils zwei TAs t i und t j (i j) alle Operationen von t i vor allen Operationen von t j in s auftreten oder umgekehrt. Definitionen: TA-Mengen eines Schedules - trans(s) := {t i s enthält Schritte von t i } - commit(s) := {t i trans(s) c i s} - abort(s) := {t i trans(s) a i s} - active(s) := trans(s) (commit(s) abort(s)) - s 1 = r 1 (x) r 2 (z) r (x) w 2 (x) w 1 (x) r (y) r 1 (y) w 1 (y) w 2 (z) w (z) c 1 c 2 a trans(s 1 ) = {t 1, t 2, t } commit(s 1 ) = {t 1, t 2 } abort(s 1 ) = {t } active(s 1 ) = Für jede Historie s gilt: - trans(s) = commit(s) abort(s) - active(s) = 6-6
4 Serialisierbarkeitsklassen Korrektheit Ziel dieses Kapitels - detailliertere und - formale Betrachtung des Serialisierbarkeitsbegriffs Klassen (vereinfachter Ausblick) FSR VSR L FSR, I FSR L VSR, I VSR, aber Entscheidung NP-vollständig CSR OCSR COCSR seriell Ein Korrektheitskriterium kann formal betrachtet werden als Abbildung - : S {0, 1} mit S Menge aller Schedules. - correct(s) := {s S (s) = 1} Ein konkretes Korrektheitskriterium sollte mindestens die folgenden Anforderungen erfüllen 1. correct(s) 2. s correct(s) ist effizient entscheidbar. correct(s) ist ausreichend groß, so dass der Scheduler viele Möglichkeiten hat, korrekte Schedules herbeizuführen Je größer die Menge der erlaubten Schedules, desto höher die Nebenläufigkeit, desto höher die Effizienz! Fundamentale Idee der Serialisierbarkeit Akzeptable Klasse von Schedules muss - mindestens Lost Update (L) und Inconsistent Read (I) ausschließen - Zugehörigkeit eines Schedules effizient entscheiden können - bei Annahme von Fehlern (Aborts) Abhängigkeit von nicht-freigegebenen Änderungen (Dirty Read) vermeiden: D = r 1 (x) w 1 (x) r 2 (x) a 1 w 2 (x) c 2 Deshalb: Konzentration auf Konflikt-Serialisierbarkeit (CSR) CSR ist wichtigste Art der Serialisierbarkeit für die praktische Nutzung Einzelne TA ist korrekt, da sie die Datenbank konsistent erhält - Konsequenz: serielle Historien sind korrekt! - Serielle Historien sollen jedoch nur als Korrektheitsmaß via geeignet gewählten Äquivalenzrelationen nutzbar gemacht werden Vorgehensweise 1. Definition einer Äquivalenzrelation auf S (Menge aller Schedules), so dass [S] = {[s] s S} (Menge der Äquivalenzklassen) 2. Betrachten solcher Äquivalenzklassen und Definition der Serialisierbarkeit ihrer Vertreter über die Äquivalenz zu seriellen Historien 6-8
5 Klasse CSR Klasse CSR (2) Ziel - VSR taugt nicht für den praktischen Einsatz; Testen ist NP-vollständig! - Einfach zu testendes Konzept, das sich für den Einsatz in Schedulern eignet Definition: Konflikte und Konfliktrelationen - Sei s ein Schedule; t, t trans(s), t t : - Zwei Datenoperationen p t und q t sind in Konflikt in s, wenn sie auf dasselbe Datenelement zugreifen und wenigstens eine von ihnen ein Write ist - conf(s) := {(p, q) p, q sind in Konflikt in s und p < s q} heißt Konfliktrelation von s Definition: Konfliktgraph (Serialisierungsgraph) Sei s ein Schedule. Der Konfliktgraph G(s) = (V, E) ist ein gerichteter Graph mit - V = commit(s) - (t, t ) E t t ( p t) ( q t ) (p, q) conf(s) - s = r 1 (x) r 2 (x) w 1 (x) r (x) w (x) w 2 (y) c c 2 w 1 (y) c 1 - G(s) = - s = w 1 (x) r 1 (y) w 1 (y) w 2 (x) w 2 (y) c 1 - conf(s) = {(w 1 (x), w 2 (x)), (r 1 (y), w 2 (y)), (w 1 (y), w 2 (y))} Definition: Konfliktäquivalenz Schedules s und s sind konfliktäquivalent, ausgedrückt durch s c s, wenn op(s) = op(s ) und conf(s) = conf(s ) Definition: Konfliktserialisierbarkeit Historie s ist konfliktserialisierbar, wenn serielle Historie s mit s c s existiert Serialisierbarkeitstheorem Sei s eine Historie; dann gilt: s CSR gdw G(s) azyklisch - s = r 1 (y) r (w) r 2 (y) w 1 (y) w 1 (x) w 2 (x) w 2 (z) w (x) c 1 c c 2 G(s) = - s 1 = r 1 (x) r 2 (x) r 1 (z) w 1 (x) w 2 (y) r (z) w (y) c 1 c 2 w (z) c r 2 (x) ---> w 1 (x) r 1 (z) ---> w (z) w 2 (y) ---> w (y) - s 1 = r 2 (x) w 2 (y) c 2 r 1 (x) r 1 (z) w 1 (x) c 1 r (z) w (y) w (z) c s 1 CSR. CSR bezeichnet die Klasse aller konfliktserialisierbaren Historien 6-9 Korollar Mitgliedschaft in CSR lässt sich in polynomialer Zeit in der Menge der am betreffenden Schedule teilnehmenden TAs testen 6-10
6 Klasse CSR () Klasse CSR (4) Ziel: s soll mit Hilfe von Kommutativitätsregeln schrittweise so transformiert werden, dass eine serielle Historie entsteht Kommutativitätsregeln - ~ bedeutet, dass die geordneten Paare von Aktionen gegenseitig ersetzt werden können C1: r i (x) r j (y) ~ r j (y) r i (x), wenn i j C2: r i (x) w j (y) ~ w j (y) r i (x), wenn i j, x y C: w i (x) w j (y) ~ w j (y) w i (x), wenn i j, x y Blindes Schreiben - Ein blindes Schreiben eines Datenelements x liegt vor, wenn eine TA ein Write(x) ohne ein vorhergehendes Read(x) durchführt - Wenn wir blindes Schreiben für TAs verbieten, verschärft sich die Definition einer TA um die Bedingung: Wenn w i (x) T i, dann gilt r i (x) T i und r i (x) < w i (x) - Dann gilt: Eine Historie ist view-serialisierbar gdw sie konfliktserialisierbar ist! - Ordnungsregel bei partiell geordneten Schedules C4: o i (x), p j (y) ungeordnet o i (x) p j (y), wenn x y (o = r p = r) besagt, dass zwei ungeordnete Operationen beliebig geordnet werden können, wenn sie nicht in Konflikt stehen s = w 1 (x) r 2 (x) w 1 (y) w 1 (z) r (z) w 2 (y) w (y) w (z) (C2) w 1 (x) w 1 (y) r 2 (x) w 1 (z) w 2 (y) r (z) w (y) w (z) (C2) w 1 (x) w 1 (y) w 1 (z) r 2 (x) w 2 (y) r (z) w (y) w (z) = t 1 t 2 t
7 Klasse OCSR Klasse OCSR (2) Einschränkungen der Konflikt-Serialisierbarkeit - Historien/Schedules aus VSR und FSR lassen sich praktisch nicht nutzen! - Weitere Einschränkungen von CSR dagegen sind in manchen praktischen Anwendungen sinnvoll! - s 12 = w 1 (x) r 2 (x) c 2 w (y) c w 1 (y) c 1 Definition: Ordnungserhaltende Konfliktserialisierbarkeit Eine Historie s heißt ordnungserhaltend konfliktserialisierbar (order-preserving serializable), wenn - sie konfliktserialisierbar ist, d.h., es existiert ein s, so dass op(s) = op(s ) und s c s gilt und - wenn zusätzlich Folgendes für alle t i, t j trans(s) gilt: Wenn t i vollständig vor t j in s auftritt, dann gilt dasselbe auch für s Theorem OCSR bezeichne die Klasse aller ordnungserhaltenden konfliktserialisierbaren Historien: OCSR CSR Beweisskizze - G(s 12 ) = - Aus der Definition folgt: OCSR CSR - s 12 = w 1 (x) r 2 (x) c 2 w (y) c w 1 (y) c 1 Kontrast zwischen Serialisierungs- und tatsächlicher Ausführungsreihenfolge möglicherweise unerwünscht! Situation lässt sich durch Ordnungserhaltung vermeiden - s 12 zeigt, dass die Inklusionsbeziehung echt ist: s 12 CSR OCSR Weitere Einschränkung von CSR - nützlich für verteilte und möglicherweise heterogene Anwendungen - Beobachtung: Für Konflikt-Serialisierbarkeit ist es hinreichend, wenn in Konflikt stehende TAs ihr Commit in Konfliktreihenfolge ausführen
8 Klasse COCSR Die ganze Wahrheit Definition: Einhaltung der Commit-Reihenfolge Eine Historie s hält die Commit-Reihenfolge ein (commit order-preserving conflict serializable), wenn folgendes gilt: Für alle t i, t j commit(s), i j: Wenn (p, q) conf(s) für p t i, q t j, dann c i < c j in s Definition: Commit-Serialisierbarkeit Ein Schedule s heißt commit-serialisierbar, wenn CP(s) serialisierbar ist für jeden Präfix s von s. (CP: Präfix-Commit-Abgeschlossenheit) Klassen commit-serialisierbarer Schedules Die Reihenfolge der Konfliktoperationen bestimmt die Reihenfolge der zugehörigen Commit-Operationen - CMFSR : commit final state serializable histories - CMVSR: commit view serializable histories Theorem COCSR bezeichne die Klasse aller Historien, die commit order-preserving conflict serializable sind; es gilt COCSR CSR Beweisskizze - CMCSR: commit conflict serializable histories Alle Klassen im Überblick Full FSR VSR s 4 s 2 s 1 - s = r 1 (x) w 2 (x) c 2 c 1 - s CSR COCSR (die Inklusion ist also echt) Theorem Sei s eine Historie: s COCSR gdw s CSR und es existiert eine serielle Historie s, CMFSR Full s CMVSR Full CSR OCSR s 8 COCSR s 9 s 10 seriell s 7 s 6 so dass s c s und für alle t i, t j trans(s), t i < s t j c ti < s c tj s 5 Theorem: COCSR OCSR 6-15 s7 = w1(x) w2(x) w2(y) c2 w1(z) c1 s8 = w(y) c w1(x) r2(x) c2 w1(y) c1 s9 = w(y) c w1(x) r2(x) w1(y) c1 c2 s10 = w1(x) w1(y) c1 w2(x) w2(y) c2 6-16
9 Zusammenfassung Klasse FSR Beim ungeschützten und konkurrierenden Zugriff von Lesern und Schreibern auf gemeinsame Daten können Anomalien auftreten Korrektheitskriterium der Synchronisation: Serialisierbarkeit (gleicher DB-Zustand, gleiche Ausgabewerte wie bei seriellem Ablaufplan) Theorie der Serialisierbarkeit - FSR erfüllt nicht einmal Minimalbedingungen - Testen der VSR-Mitgliedschaft ist NP-vollständig! - Im Gegensatz zur Final-State-Serialisierbarkeit und View-Serialisierbarkeit ist CSR (Konflikt-Serialisierbarkeit) für praktische Anwendungen die wichtigste. Sie ist effizient überprüfbar Es gilt: CSR VSR FSR - Konfliktoperationen: Kritisch sind Operationen verschiedener Transaktionen auf denselben DB-Daten, wenn diese Operationen nicht reihenfolgeunabhängig sind! - Serialisierbarkeitstheorem: Sei s eine Historie; dann gilt: s CSR gdw G(s) azyklisch - Verschärfung des Serialisierbarkeitsbegriffs durch OCSR und COCSR Achtung: Bisher wurde der Fehlerfall ausgeschlossen - Praktische Anwendungen erfordern deshalb weitere Einschränkungen - Schedules müssen recoverable (RC) sein und die Eigenschaft avoiding cascading aborts (ACA) besitzen Serialisierbare Abläufe - gewährleisten automatisch Korrektheit des Mehrbenutzerbetriebs - Anzahl der möglichen Historien (Schedules) bestimmt erreichbaren Grad an Parallelität 6-17 Definition: Final-State-Serialisierbarkeit 4 Eine Historie s ist final-state-serialisierbar, wenn eine serielle Historie s existiert, so dass s f s. FSR bezeichnet die Klasse aller final-state-serialisierbaren Historien Final-State-Serialisierbarkeit - Final-State-Äquivalenz: s f s, wenn sie ausgehend vom selben Ausgangszustand denselben Endzustand der DB erzeugen - Konsistenter DB-Zustand wird nur am Ende der Historie gewährleistet. FSR macht deshalb nur Sinn für Historien (vollständige Schedules) - Ist Historie s FSR, die einen Zyklus enthält, final-state-serialisierbar? s FSR = w 1 (x) r 2 (x) w 2 (y) c 2 r 1 (y) w 1 (y) c 1 w (x) w (y) c e mit konkreten Werten - Annahmen: initiale DB = {x = 0, y = 0} r liest aktuellen Wert a r vor w: w schreibt a+1 blindes w: w schreibt irgendeinen Wert s FSR =w 1 (x = 5) r 2 (x = 5) w 2 (y = 7) c 2 r 1 (y = 7) w 1 (y = 8) c 1 w (x = 1) w (y = 1) c s = w 1 (x = 5) r 1 (y = 0) w 1 (y = 1) c 1 r 2 (x = 5) w 2 (y = 7) c 2 w (x = 1) w (y = 1) c s FSR f s = t 1 t 2 t 4. Beachte: f und v sind hier nicht definiert! Die Definition der Final-State- und View-Äquivalenz erfordert eine komplexe Einführung der Herbrand-Semantik und wird deshalb hier weggelassen 6-18
10 Klasse FSR (2) Klasse VSR Plausibilitätstest: FSR ist nicht ausreichend! Lost Update L = r 1 (x) r 2 (x) w 1 (x) w 2 (x) c 1 c 2 mit konkreten Beispielwerten: L = r 1 (x = 0) r 2 (x = 0) w 1 (x = 1) w 2 (x = 1) c 1 c 2 - L FSR, da t 1 t 2 oder t 2 t 1 andere Endzustände erzeugen würden t 1 t 2 r 1 (x = 0) w 1 (x = 1) c 1 r 2 (x = 1) w 2 (x = 2) c 2 t 2 t 1 r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) c 2 r 1 (x = 1) w 1 (x = 2) c 1 Definition: View-Serialisierbarkeit Ein Schedule s ist view-serialisierbar, wenn ein serieller Schedule s existiert, so dass s v s. VSR bezeichnet die Klasse aller view-serialisierbaren Historien View-Serialisierbarkeit - s erfüllt VSR, wenn eine view-äquivalente serielle Historie erzeugt werden kann und - die gesamte Historie einen konsistenten DB-Zustand hinterlässt - Neues Konzept der View-Serialisierbarkeit verhindert inkonsistentes Lesen; sie gewährleistet, dass die Sicht jeder TA konsistent ist - Ist Historie s VSR, die einen Zyklus enthält, view-serialisierbar? s VSR = r 1 (x) w 1 (x) w 2 (x) w 2 (y) c 2 w 1 (y) c 1 w (x) w (y) c Inconsistent Read I = r 2 (x) w 2 (x) r 1 (x) r 1 (y) r 2 (y) w 2 (y) c 1 c 2 mit konkreten Beispielwerten I = r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) r 1 (x = 1) r 1 (y = 0) r 2 (y = 0) w 2 (y = 1) c 1 c 2 - I FSR, da t 1 t 2 oder t 2 t 1 denselben Endzustand erzeugen, obwohl t 1 inkonsistente Werte liest. Final-State-Serialisierbarkeit verhindert also nicht inkonsistentes Lesen View-äquivalent bedeutet, dass alle Leseoperationen Werte liefern wie in einem seriellen Schedule mit konkreten Werten - Annahmen wie bisher: initiale DB = {x = 0, y = 0} usw. s VSR =r 1 (x = 0) w 1 (x = 1) w 2 (x = 5) w 2 (y = 7) c 2 w 1 (y = ) c 1 w (x = 1) w (y = 1) c s = r 1 (x = 0) w 1 (x = 1) w 1 (y = ) c 1 w 2 (x = 5) w 2 (y = 7) c 2 t 2 t 1 r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) r 2 (y = 0) w 2 (y = 1) c 2 r 1 (x = 1) r 1 (y = 1) c 1 t 1 t 2 r 1 (x = 0) r 1 (y = 0) c 1 r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) r 2 (y = 0) w 2 (y = 1) c 1 w (x = 1) w (y = 1) c s VSR v s = t 1 t 2 t
11 Klasse VSR (2) CSR VSR Plausibilitätstest: Ist VSR ausreichend? Lost Update L= r 1 (x) r 2 (x) w 1 (x) w 2 (x) c 1 c 2 Lost Update - L = r 1 (x) r 2 (x) w 1 (x) w 2 (x) c 1 c 2 - conf(l) = {(r 1 (x), w 2 (x)), (r 2 (x), w 1 (x)), (w 1 (x), w 2 (x))} mit konkreten Beispielwerten: L = r 1 (x = 0) r 2 (x = 0) w 1 (x = 1) w 2 (x = 1) c 1 c 2 - L VSR, da keine view-äquivalente serielle Historie erzeugt werden kann t 1 t 2 r 1 (x = 0) w 1 (x = 1) c 1 r 2 (x = 1) w 2 (x = 2) c 2 t 2 t 1 r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) c 2 r 1 (x = 1) w 1 (x = 2) c 1 Inconsistent Read I = r 2 (x) w 2 (x) r 1 (x) r 1 (y) r 2 (y) w 2 (y) c 1 c 2 mit konkreten Beispielwerten: I = r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) r 1 (x = 1) r 1 (y = 0) r 2 (y = 0) w 2 (y = 1) c 1 c 2 - I VSR, da keine view-äquivalente serielle Historie erzeugt werden kann - L c t 1 t 2 und L c t 2 t 1 Inconsistent Read - I = r 2 (x) w 2 (x) r 1 (x) r 1 (y) r 2 (y) w 2 (y) c 1 c 2 - conf(i) = {(w 2 (x), r 1 (x)), (r 1 (y), w 2 (y))} - I c t 1 t 2 und I c t 2 t 1 Theorem: CSR VSR Korollar: CSR VSR FSR - s VSR = r 1 (x) w 1 (x) w 2 (x) w 2 (y) c 2 w 1 (y) c 1 w (x) w (y) c t 2 t 1 r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) r 2 (y = 0) w 2 (y = 1) c 2 r 1 (x = 1) r 1 (y = 1) c 1 t 1 t 2 r 1 (x = 0) r 1 (y = 0) c 1 r 2 (x = 0) w 2 (x = 1) r 2 (y = 0) w 2 (y = 1) c 1 - VSR bestätigt unsere Erwartung: konsistente Sicht jeder TA. Neben der Recovery ist für VSR aber auch Komplexität zu berücksichtigen! Theorem Das Entscheidungsproblem, ob für einen gegebenen Schedule s VSR gilt, ist NP-vollständig s c t 1 t 2 t und s CSR, aber s v t 1 t 2 t und damit s VSR Theorem - CSR ist monoton - s CSR T (s) VSR für alle T trans(s) (d.h., CSR ist die größte monotone Teilmenge von VSR) 6-22
6. Serialisierbarkeit
6. Serialisierbarkeit Nothing is as practical as a good theory Albert Einstein Anomalien im Mehrbenutzerbetrieb Synchronisation von Transaktionen - Ablaufpläne, Modellannahmen - Korrektheitskriterium:
MehrHolger Schwarz Universität Stuttgart, IPVS
DATENBANKANWENDUNG Wintersemester 2013/2014 Holger Schwarz Universität Stuttgart, IPVS holger.schwarz@ipvs.uni-stuttgart.de Beginn: 23.10.2013 Mittwochs: 11.45 15.15 Uhr, Raum 46-268 (Pause 13.00 13.30)
Mehr6. Serialisierbarkeit 1
6. Serialisierbarkeit 1 Nothing is as practical as a good theory Albert Einstein Anomalien im Mehrbenutzerbetrieb Synchronisation von Transaktionen - Ablaufpläne, Modellannahmen - Korrektheitskriterium
Mehr6. Serialisierbarkeit 1
6. Serialisierbarkeit 1 Nothing is as practical as a good theory Albert Einstein Anomalien im Mehrbenutzerbetrieb Synchronisation von Transaktionen - Ablaufpläne, Modellannahmen - Korrektheitskriterium:
Mehr6. Serialisierbarkeit 1
6. Serialisierbarkeit 1 Motivation Erinnerung Nothing is as practical as a good theory Albert Einstein Anomalien im unkontrollierten Mehrbenutzerbetrieb Verlorengegangene Änderung (Lost Update) Anomalien
Mehr6. Serialisierbarkeit 1
6. Serialisierbarkeit 1 Nothing is as practical as a good theory Albert Einstein Anomalien im Mehrbenutzerbetrieb Synchronisation von Transaktionen - Ablaufpläne, Modellannahmen - Korrektheitskriterium:
MehrTransaktionale Informationssysteme - 2. Synchronisation - Korrektheit
Transaktionale Informationssysteme - 2. Synchronisation - Norbert Ritter Datenbanken und Informationssysteme vsis-www.informatik.uni-hamburg.de - Erinnerung (1) Einbenutzer-/Mehrbenutzerbetrieb Einbenutzerbetrieb
MehrDATENBANKANWENDUNG. Wintersemester 2013/2014. Holger Schwarz Universität Stuttgart, IPVS
DATENBANKANWENDUNG Wintersemester 2013/2014 Holger Schwarz Universität Stuttgart, IPVS holger.schwarz@ipvs.uni-stuttgart.de Beginn: 2 3.1 0.2013 Mittwochs: 1 1.4 5 1 5.15 Uhr, Raum 4 6-268 (Pause 13.00
MehrKapitel 3 Teil 1 Synchronisation / Korrektheit
Kapitel 3 Teil 1 Synchronisation / Korrektheit Inhalt: Transaktionsbegriff (Wdh.), Historien und Schedules, Korrektheit, Serialisierbarkeitsklassen Korrektheit und Konsistenz Gefährdung der DB-Konsistenz
MehrKapitel 3 Teil 1 Synchronisation / Korrektheit
Kapitel 3 Teil 1 Synchronisation / Korrektheit Inhalt: Transaktionsbegriff (Wdh.), Historien und Schedules, Korrektheit, Serialisierbarkeitsklassen Korrektheit und Konsistenz Gefährdung der DB-Konsistenz
MehrDatenbanken: Ablaufpläne und Serialisierbarkeit
Theoretische Konzepte zur Abarbeitung parallel arbeitender Transaktionen Definition: (Ablaufplan, Schedule) Ein Ablaufplan S ist die verschränkte Anordnung bzw. Ausführung der Einzeloperationen einer Menge
Mehr2.3 View Serialisierbarkeit
2.3 View Serialisierbarkeit Das Problem, dass tote Aktionen bei FSSR ausgeklammert werden, lässt sich beheben, wenn man die Gleichheit der Reads-From-Relation eines gegebenen Schedules mit einem seriellen
MehrEigenschaften von TAs: ACID-Prinzip
Transaktionsparadigma Definition: Transaktion ununterbrechbare Folge von DML-/DDL-Befehlen begin transaction --- end transaction begin: meist implizit mit ersten Datenbankzugriff end: commit (work) oder
MehrKapitel 3 Synchronisation
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2014 Kapitel 3 Synchronisation Vorlesung: PD Dr. Peer Kröger
Mehr8. Transaktionsverarbeitung. Architektur von Datenbanksystemen I
8. Transaktionsverarbeitung Architektur von Datenbanksystemen I Einordnung ARCHITEKTUR VON DATENBANKSYSTEMEM I - Key/Value Store - Row Store - Column Store - Data Compression - Transaction Processing -
Mehr3.1 Schedules und Histories
3 Concurrency Control: Korrektheit Wir betrachten zunächst nur das Seitenmodell (read/write)! 3.1 Schedules und Histories Bislang: Transaktionen = (partiell) geordnete Folgen von (Daten-) Operationen...
MehrKommunikation und Datenhaltung
Kommunikation und Datenhaltung Transaktionsverwaltung Überblick über den Datenhaltungsteil Motivation und Grundlagen Architektur von Datenbanksystemen Datenbankanfragen Relationenmodell und Relationenalgebra
MehrBeispielszenarien. 12. Transaktionen. ACID-Eigenschaften. Transaktion
12. Transaktionen Beispielszenarien Transaktionsbegriff Probleme im Mehrbenutzerbetrieb Serialisierbarkeit Sperrprotokolle zur Synchronisation Isolationsebenen in SQL Platzreservierung für Flüge quasi
MehrKonfliktgraph. Satz und Definition
9. Transaktionsverwaltung 9.2. Mehrbenutzerkontrolle Seite 1 Konfliktgraph Der Konfliktgraph von S ist ein gerichteter Graph KG(S) = (V, E), wobei V die Menge aller Transaktionen in S und E die Menge der
MehrKapitel 5 Mehrversionen-CC. MVCC: Annahmen & Eigenschaften
Kapitel 5 Mehrversionen-CC Bisher sind wir immer von der Grundannahme ausgegangen, dass jedes Datenobjekt x nur in einer Version vorliegt. Die Konsequenz daraus war, dass durch jedes Schreiben der Wert
MehrDatenbanksysteme 2009
Datenbanksysteme 2009 Vorlesung vom 30.06.09 Kapitel 14: Mehrbenutzersynchronisation Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück Multiprogramming Zeitachse Einbenutzer betrieb T1 T2
Mehr3.5 Synchronisation ohne Sperren
Überblick Nachteil von Sperren: Einschränkung der Parallelität Deadlocks 1. Lösungsversuch: Weiterhin pessimistisches Verfahren, aber statt Sperren, Zeitstempel (nicht zur Verklemmungsvermeidung sondern
MehrTransaktionsmanagement - Einführung. Prof. Dr. T. Kudraß 1
Transaktionsmanagement - Einführung Prof. Dr. T. Kudraß 1 Einführung Nebenläufige Ausführung von Benutzerprogrammen wesentlich für gute Performance des DBMS Weil Plattenzugriffe häufig und relativ langsam
MehrTransaktionen. Michael Löwe 04/15/16. FHDW Hannover, Freundallee 15, Hannover address:
Transaktionen Michael Löwe 04/15/16 FHDW Hannover, Freundallee 15, 30173 Hannover E-mail address: michael.loewe@fhdw.de KAPITEL 1 Isolation 1.1. Formales Modell für Transaktionen und Ablaufpläne Zustand.
MehrSoftware-Engineering und Datenbanken
Software-Engineering und Datenbanken Transaktionskonzepte 1 Der Transaktionsbegriff Eine Transaktion ist eine Folge von Operationen, die die Datenbank von einem konsistenten Zustand in einen neuen überführen.
MehrPrioritäten/Zeitstempel-Verfahren
Prioritäten/Zeitstempel-Verfahren Grundlegende Idee: Falls einer Transaktion T k eine Sperre nicht gewährt wird, weil eine andere Transaktion T i sie hält, besteht Deadlockgefahr. Also bekommt jede Transaktion
MehrPrioritäten/Zeitstempel-Verfahren. WAIT-DIE und WOUND-WAIT-Strategien
Prioritäten/Zeitstempel-Verfahren Grundlegende Idee: Falls einer Transaktion T k eine Sperre nicht gewährt wird, weil eine andere Transaktion T i sie hält, besteht Deadlockgefahr. Also bekommt jede Transaktion
MehrDatenhaltung. Sommersemester Relationale Algebra Join Entity Relationship Model Kardinalitäten... 2
Datenhaltung Sommersemester 2008 Contents 1 Relationale Algebra 1 1.1 Join........................................... 1 2 Entity Relationship Model 2 2.1 Kardinalitäten.....................................
Mehr10. Übungsblatt. Für die Übung am Donnerstag, 15. Januar 2009, von 15:30 bis 17:00 Uhr in 13/222.
AG Datenbanken und Informationssysteme Wintersemester 2008 / 2009 Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. Theo Härder Fachbereich Informatik Technische Universität Kaiserslautern http://wwwlgis.informatik.uni-kl.de/cms
MehrKapitel 9a Transaktionen - Synchronisation
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme Wintersemester 2018/2019 Kapitel 9a Transaktionen - Synchronisation Vorlesung:
MehrKommunikation und Datenhaltung
Kommunikation und Datenhaltung 4. Übung zur Datenhaltung Anfrageoptimierung & Transaktionsverwaltung Agenda Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD) Informationen zu Lehrveranstaltungen
MehrSynchronisation in Datenbanksystemen in a nutshell
Synchronisation in Datenbanksystemen in a nutshell 1. Modell für nebenläufige Transaktionen und Korrektheitskriterium Transaktionsmodell: Folgen von Lese und Schreiboperationen abgeschlossen durch c=commit.
MehrIsolation: Serializability
Universität Karlsruhe (TH) Chapter 5 Isolation: Serializability Agenda 2 Conflict serializability Order preservation View serializability Final-state serializability Commit serializability 3 Conflict serializability
MehrAccess-Modell. A4. Im Operandenteil von Anweisungen vorkommende Objekte seien unstrukturiert und stehen in keinerlei Beziehung zueinander.
Access-Modell Das Access-Modell beruht auf folgenden vereinfachenden Annahmen: A1. Im Operationsteil einer Anweisung sei nur der Operator Access erlaubt. Die beabsichtigte Semantik ist, daß die Daten aus
MehrInhaltsverzeichnis. Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis Das Script für die Lehrveranstaltung Datenmanagement wurde im Wintersemester 2007/2008 komplett überarbeitet und neu strukturiert. Wir bitten darum, eventuelle Fehler im Script an Milan
Mehr1 Referentielle Aktionen
1 Referentielle Aktionen Betrachten Sie das folgende Datenbankschema: Person(Vorname, Nachname, DOB, Wohnort, Lieblingsfilm Film.IMDb-ID, Videothek Videothek.VID) Film(IMDb-ID, Titel, (ProduzentVN, ProduzentNN)
MehrIsolation: Serializability
Universität Karlsruhe (TH) Chapter 5 Isolation: Serializability Agenda 2 Conflict serializability Order preservation View serializability Final-state serializability Commit serializability 3 Conflict serializability
Mehr7. Transaktionsmodelle. Transaktionen im Mehrbenutzerbetrieb
7. Transaktionsmodelle Transaktionseigenschaften Probleme im Mehrbenutzerbetrieb Serialisierbarkeit Transaktionsabbruch und Fehlersicherheit Ausnutzung semantischer Informationen Erweiterte Transaktionsmodelle
MehrKonflikte. Konflikt-Äquivalenz von Read/Write-Plänen, Konflikt-Serialisierbarkeit
Konflikte Zwei Transaktionen liegen im Konflikt, wenn sie ein Objekt o gemeinsam nutzen, wobei mindestens eine der Transaktionen in o schreibt. Für eine Menge von Transaktionen T kann man nun alle Konflikte
MehrMehrbenutzersynchronisation
Kapitel 10 Mehrbenutzersynchronisation 381 / 520 Mehrbenutzersynchronisation Alle TAs strikt seriell (also nacheinander) auszuführen ist sicher, aber langsam Oft werden Systemressourcen nicht voll ausgenutzt,
MehrÜbungen zur Vorlesung. Mobile und Verteilte Datenbanken. WS 2008/2009 Blatt 4. Lösung
Dr. rer. nat. Sven Groppe Übungen zur Vorlesung Mobile und Verteilte Datenbanken WS 2008/2009 Blatt 4 Lösung Aufgabe 1: Bestimmen Sie zu den folgenden Transaktions-Schedules, ob diese (konflikt-) serialisierbar
MehrTransaktionsverwaltung
Kapitel l2 Transaktionsverwaltung Skript 2009 Matthias Schubert Dieses Skript basiert auf dem Skript zur Vorlesung Datenbanksysteme II von Prof. Dr. Christian Böhm gehalten im Sommersemester 2007 an der
MehrDB I S. 1 Referentielle Aktionen [10 P.] Gegeben sei folgende Datendefinition:
1 Referentielle Aktionen Gegeben sei folgende Datendefinition: [10 P.] CREATE TABLE Wissenschaftler( SVNr int PRIMARY KEY, Vorname varchar(25) NOT NULL, Nachname varchar(25) NOT NULL, Gehalt int NOT NULL
MehrKapitel 2 Transaktionsverwaltung. Skript 2009 Matthias Schubert
Kapitel 2 Transaktionsverwaltung Skript 2009 Matthias Schubert Dieses Skript basiert auf dem Skript zur Vorlesung Datenbanksysteme II von Prof. Dr. Christian Böhm gehalten im Sommersemester 2007 an der
MehrDatenbank- Verwaltungssysteme
Datenbank- Verwaltungssysteme Diana Troancă Babeș-Bolyai Universität Fakultät Mathematik und Informatik Dozent: Diana Troancă E-mail: dianat [at] cs.ubbcluj.ro Website: www.cs.ubbcluj.ro/~dianat/ Feedback
MehrAufgabe 2: bedient m. (1;n) Flugzeug-Typ
Aufgabe 1: a) b) Strecke (1;n) n bedient (1;n) m Fluggesellschaft 1 (1;n) Flugzeug-Typ Ausdrucksstärker ist hier die 1:n Notation, da nur sie die Bedingung für die Beziehung zwischen (Strecke, FG) und
MehrKapitel 3 Teil 2 Synchronisation - Algorithmen I
Kapitel 3 Teil 2 Synchronisation - Algorithmen I Inhalt: Pessimistische Scheduler, optimistische Scheduler, hybride Scheduler Scheduling-Algorithmen Scheduler (1) Entwurf von Scheduling-Algorithmen (Scheduler)
MehrMehrbenutzersynchronisation
Mehrbenutzersynchronisation Ausführung der drei Transaktionen T 1, T 2 und T 3 : (a) im Einzelbetrieb und Zeitachse T 1 T2 T 3 (b) im (verzahnten) Mehrbenutzerbetrieb (gestrichelte Linien repräsentieren
MehrAufgabe 10.1: Lösung:
1 Aufgabe 10.1: Lösung: Aus Konfliktserialisierbarkeit folgt allgemeine Serialisierbarkeit. Bleibt zu zeigen, dass jetzt auch aus Serialisierbarkeit Konfliktserialisierbarkeit folgt, falls die Transaktionen
MehrDatenbanken: Transaktionskonzept und Concurrency Control
Wesentlich für das Arbeiten mit Datenbanken sind konsistente Datenbestände! Folgerung: es muss sichergestellt werden, dass Datenmanipulationen von Benutzern immer in einem erneut konsistenten Zustand der
Mehr7. Transaktionsverwaltung
7. Transaktionsverwaltung Motivation Transaktionen erlauben Bündelung von Operationen und gelten als wichtigster Beitrag des Bereichs Datenbanken zur Informatik; sie werden heute auch außerhalb von Datenbanksystemen
MehrGrundlagen von Datenbanken. Referentielle Aktionen, Sichten, Serialisierbarkeit und Locking
Grundlagen von Datenbanken Referentielle Aktionen, Sichten, Serialisierbarkeit und Locking SQL DDL: Referentielle Aktionen (1/3) Potentielle Gefährdung der referentiellen Integrität durch Änderungsoperationen
Mehr6. Grundlagen des Transaktionskonzepts
6. Grundlagen des Transaktionskonzepts Wie erzielt man Atomarität von DB-Operationen und Transaktionen? 1 - Atomare Aktionen im Schichtenmodell - Schlüsselrolle von Synchronisation sowie Logging und Recovery
MehrDatenbanksysteme. Transaktionen. Burkhardt Renz. Sommersemester Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen
Datenbanksysteme Transaktionen Burkhardt Renz Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen Sommersemester 2019 Übersicht Transaktionen Motivation ACID-Eigenschaften Recovery Ursachen für Recovery
MehrTU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann Blatt Nr. 2 Übung zur Vorlesung Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen im SoSe15 Moritz Kaufmann (moritz.kaufmann@tum.de)
MehrTU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Blatt Nr. 2 Übung zur Vorlesung Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen im SoSe14 Moritz Kaufmann (moritz.kaufmann@tum.de)
MehrDatenbanksysteme Technische Grundlagen Transaktions-Konzept, Mehrbenutzer-Synchronisation, Fehlerbehandlung
Datenbanksysteme Technische Grundlagen Transaktions-Konzept, Mehrbenutzer-Synchronisation, Fehlerbehandlung Prof. Dr. Manfred Gruber FH München Transaktions-Konzept (1) Beispiel: op 1 BOT op 2 read(k 1
Mehr8. Grundlagen des Transak0onskonzepts. Vorlesung "Informa0onssysteme" Sommersemester 2015
8. Grundlagen des Transak0onskonzepts Vorlesung "Informa0onssysteme" Sommersemester 2015 Überblick Wie erzielt man Atomarität von DB- Opera0onen und Transak0onen? Atomare Ak0onen im Schichtenmodell Schlüsselrolle
MehrMehrbenutzersynchronisation
Mehrbenutzersynchronisation Ausführung der drei Transaktionen T 1, T 2 und T 3 : (a) im Einzelbetrieb und Zeitachse T 1 T 2 T 3 (b) im (verzahnten) Mehrbenutzerbetrieb (gestrichelte Linien repräsentieren
MehrTransaktionsverarbeitung und Nebenläufigkeitskontrolle. Jim Gray ( )
Transaktionsverarbeitung und Nebenläufigkeitskontrolle Jim Gray (1944-2007) Transaktionsverwaltung Beispiel einer typischen Transaktion in einer Bankanwendung: 1. Lese den Kontostand von A in die Variable
Mehr5 Mehrversionen-Concurrency Control
5 Mehrversionen-Concurrency Control 5.1 Motivation Bislang sind wir davon ausgegangen, dass jedes Datenobjekt genau einmal im Data Manager zur Verfügung steht, so dass sich parallele Transaktionen bei
MehrAtomare Commit-Protokolle. Grundlagen von Datenbanken - SS Prof. Dr. Stefan Böttcher Atomare Commit-Protokolle Folie 1
Atomare Commit-Protokolle Grundlagen von Datenbanken - SS 2010 - Prof. Dr. Stefan Böttcher Atomare Commit-Protokolle Folie 1 Atomares Commit-Protokoll Bisher: Protokolle zur lokalen Transaktionsverwaltung
MehrDatenintegrität und Transaktionskonzept
und Transaktionskonzept 1. / Datenkonsistenz 1 Mögliche Gefährdung der : Missachtung von Konsistenzbedingungen ("Semantische Integrität") Inkorrekte Verweise auf Datensätze in verschiedenen Tabellen ("Referentielle
MehrT1: A := A * 2 B := B * 2 T2: A := A B := B + 100
1 T1: A := A * 2 B := B * 2 T2: A := A + 100 B := B + 100 2 1. Transaktionen und ihre Probleme 2. Wie löst man es als Pessimist? 3. Der Optimist sagt 4. Wer hat Recht? 3 Folge von Operationen, die die
MehrÜbungen zur Vorlesung. Datenbanken I
Prof. Dr. S. Böttcher Adelhard Türling Übungen zur Vorlesung Datenbanken I WS 2002/2003 Blatt 6 Aufgabe 1: In der Vorlesung haben Sie für die Einbringstrategie Update in Place die Vorgehensweisen steal,
MehrMehrbenutzer-Synchronisation
Mehrbenutzer-Synchronisation Konflikt-Kategorien Serialisierung Historien Sperrungen Verklemmungen Optimistische Synchronisation Synchronisation in SQL Kapitel 11 1 Mehrbenutzersynchronisation Ausführung
MehrTransaktionsstruktur. Kapitel 4 - Teil 1 Verteilte Transaktionsverwaltung. Verteilte. Transaktionsverwaltung
Kapitel 4 - Teil 1 Verteilte Transaktionsverwaltung Inhalt: Commit-Behandlung, X/OPEN-DTP, Globale Serialisierbarkeit Transaktionsverwaltung in verteilten Datenbanksystemen ACID-Eigenschaften von Transaktionen
MehrDatenbanken und Informationssysteme
Datenbanken und Informationssysteme Serialisierbarkeit Burkhardt Renz Fachbereich MNI TH Mittelhessen Wintersemester 2015/16 Übersicht Serialisierbarkeit 2-Phasen-Sperrprotokoll (2PL) Verklemmungen Modell
MehrÜbungen zu Datenbanksysteme
Institut für Informatik Universität Osnabrück, 30.06.2009 Prof. Dr. Oliver Vornberger http://www-lehre.inf.uos.de/ dbs Dipl.-Math. Patrick Fox Abgabe bis 06.07.2009, 12:00 Uhr Aufgabe 10.1 (35 Punkte)
MehrTransaktionskonzept Eine Transaktion ist eine Folge von Operationen mit folgenden ACID Eigenschaften: Atomicity: Es werden alle Operationen oder gar k
Transaktionsverwaltung 1. Schnellkurs: Serialisierbarkeit, Isolationslevel, Synchronisationsverfahren, Savepoints, Logging, Implementierungsaspekte! Harder, Rahm Buch 2. Erweiterte Transaktionskonzepte!
MehrMehrbenutzersynchronisation
Kapitel 13 Mehrbenutzersynchronisation 13.1 Multiprogramming Unter M ultiprogramming versteht man die nebenläufige, verzahnte Ausführung mehrerer Programme. Abbildung 13.1 zeigt exemplarisch die dadurch
MehrTransaktionen. Concurrency Management in MS SQL Server
Transaktionen Concurrency Management in MS SQL Server Transaktionen in SQL Server SQL Server bietet die Möglichkeit, eine Reihe von Datenbankoperationen (Änderungen) in einem logischen Vorgang zu gruppieren
MehrTeil II Concurrency Control. Kapitel 2 Serialisierbarkeitstheorie
Teil II Concurrency Control Kapitel 2: Serialisierbarkeitstheorie Korrektheitskriterien Kapitel 3: Konservative Concurrency Control-Protokolle Kapitel 4: Optimistische Concurrency Control-Protokolle Kapitel
MehrÜbung Datenbanksysteme I Transaktionen, Selektivität, XML
Übung Datenbanksysteme I G-3.1.09, Campus III Hasso Plattner Institut Übersicht Übungsthemen Transaktionen Selektivität XML Chart 2 Wiederholung Transaktionen Eine Transaktion ist eine Folge von Operationen
MehrTransaktionsverarbeitung und Nebenläufigkeitskontrolle. Jim Gray ( )
Transaktionsverarbeitung und Nebenläufigkeitskontrolle Jim Gray (1944-2007) Transaktionsverwaltung Beispiel einer typischen Transaktion in einer Bankanwendung: 1. Lese den Kontostand von A in die Variable
MehrVorlesung "Verteilte Systeme" Wintersemester 2000/2001. Verteilte Systeme. 14. Transaktionen
Verteilte Systeme 14. Transaktionen Motivation Sicherung konsistenter Systemzustände Beispiele Amnesieproblematik bei zustandsbehafteten Servern Sicherung des Primaries (Primary-Backup- Approach) Aktive
MehrVorlesung "Systemsoftware II" Wintersemester 2002/03
(c) Peter Sturm, Universität Trier 1 Verteilte Systeme 16. Transaktionen Motivation Sicherung konsistenter Systemzustände Beispiele Amnesieproblematik bei zustandsbehafteten Servern Sicherung des Primaries
MehrÜbungen zur Vorlesung. Datenbanken I. WS 2002/2003 Blatt 4 MUSTERLÖSUNG
Prof. Dr. S. Böttcher Adelhard Türling Übungen zur Vorlesung Datenbanken I WS 2002/2003 Blatt 4 MUSTERLÖSUNG Aufgabe 4.1: Bestimmen Sie zu den folgenden Transaktions-Schedules, ob diese (konflikt-) serialisierbar
MehrTransaktionssysteme. Guido Moerkotte
Transaktionssysteme Guido Moerkotte 6. Mai 2003 Inhaltsverzeichnis 1 Wiederholung 3 1.1 (Ungerichtete) Graphen............................ 3 1.2 Gerichtete Graphen............................... 4 1.3
MehrMehrbenutzersynchronisation
Mehrbenutzersynchronisation VU Datenbanksysteme vom 4.11. 2015 Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Nebenläufigkeit
MehrGrundlagen von Datenbanken SS Synchronisation paralleler Transaktionen
Grundlagen von Datenbanken SS 2010 9. Synchronisation paralleler Transaktionen Prof. Dr. Stefan Böttcher Universität Paderborn Agenda: Grundlagen von Datenbanken - SS 2010 - Prof. Dr. Stefan Böttcher Folie
MehrBeispiel: Bankensoftware. 6 Transaktionen. 6.1 Grundlagen 6.1.1 Einführung und Begriffe. Transaktionen. Beispiel (Fortsetzung 1): Verzahnte Ausführung
6 Transaktionen Beispiel: Bankensoftware 6.1 Grundlagen 6.1.1 Einführung und Begriffe Kritische Abschnitte elementares Mittel zur Konsistenzwahrung bei nebenläufigen Zugriffen Programmierer selbst für
MehrVerteilte Systeme. Replikation & Konsistenz I. Prof. Dr. Oliver Haase
Verteilte Systeme Replikation & Konsistenz I Prof. Dr. Oliver Haase 1 Überblick Replikation & Konsistenz I Ziele von Replikation Replikationsmodelle datenzentriert Client-zentriert Replikation & Konsistenz
MehrSynchronisierung von Transaktionen ohne Sperren. Annahme: Es gibt eine Methode, zu erkennen, wann eine Transaktion die serielle Ordnung verletzt.
OPTIMISTIC CONCURRENCY CONTROL Synchronisierung von Transaktionen ohne Sperren. Annahme: Es gibt eine Methode, zu erkennen, wann eine Transaktion die serielle Ordnung verletzt. Abbruch einer Transaktion
Mehr2. Synchronisation in DBS: Grundlagen, Sperrverfahren
2. Synchronisation in DBS: Grundlagen, Sperrverfahren Anomalien im Mehrbenutzerbetrieb Serialisierbarkeit Zweiphasen-Sperrprotokolle Konsistenzstufen von Transaktionen Hierarchische Sperrverfahren Deadlock-Behandlung
Mehr9.2.4 Phantomproblem. Mächtigkeit von 2PL. Lösung des Phantomproblems. bisherige implizite Annahme
Rückblick Rückblick Geben Sie einen Schedule S an, der konfliktserialisierbar, jedoch nicht bei Anwendung von 2PL entstehbar ist. Schedule mit Phantom Sei eine Transaktion T 1 eine Ausführung eines Programmes
MehrMächtigkeit von 2PL. Geben Sie einen Schedule S an, der. konfliktserialisierbar, jedoch nicht bei Anwendung von 2PL entstehbar. ist.
9. Transaktionsverwaltung 9.2. Mehrbenutzerkontrolle Rückblick Rückblick Geben Sie einen Schedule S an, der ist. konfliktserialisierbar, jedoch nicht bei Anwendung von 2PL entstehbar Mächtigkeit von 2PL
MehrTRANSAKTIONEN UND DATENINTEGRITÄT
Transaktionen und Datenintegrität 1 TRANSAKTIONEN UND DATENINTEGRITÄT Concurrency Control and Recovery in Database Systems P.A. Bernstein, V. Hadzilacos, N. Goodman Addison Wesley, 1987. Kapitel 1. und
Mehr6.1.2 Sequentielle Konsistenz (Lamport 1979)
6.1.2 Sequentielle Konsistenz (Lamport 1979) Def.: Sequentielle Konsistenz (sequential consistenc): Effekt/Ergebnisse einer verteilten Programmausführung auf repliziertem Objekt = Effekt/Ergebnisse einer
MehrTag 4 Inhaltsverzeichnis
Tag 4 Inhaltsverzeichnis Normalformen Problem Formen (1-4) Weitere Formen Transaktionen Synchronisationsprobleme Überblick Autocommit Locking Savepoints Isolation levels Übungen RDB 4-1 Normalformen Problematik
MehrKoordination des Mehrbenutzerbetriebs 9. Koordination des Mehrbenutzerbetriebs
9. Mehrbenutzerbetrieb: DBS bedient gleichzeitig mehrere Benutzer Benutzer arbeiten zwar unabhängig voneinander, können aber die gleiche Relation oder sogar den gleichen Datensatz bearbeiten! Aktivität
MehrKapitel 8: Transaktionen
Ludwig Maximilians Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Skript zur Vorlesung Wintersemester 2006/2007 Vorlesung: Dr. Peer Kröger Übungen: Karsten
Mehr