Что такое потенциальный ключ в базе данных
Что такое потенциальный ключ в базе данных
Ключи представляют способ идентификации строк в таблице. С помощью ключей мы также можем связывать строки между различными таблицами в отношения.
Суперключ
Например, у нас есть сущность Student, которая представляет данные о пользователях и которая имеет следующие атрибуты:
Phone (номер телефона)
Какие атрибуты в данном случае могут составлять суперключ:
Каждого студента уникально может идентифицировать телефонный номер, поэтому любые наборы, в которых встречается атрибут Phone, представляют суперключ.
А вот, к примеру, набор
Потенциальный ключ
Неприводимость : он не может быть сокращен, он содержит минимально возможный набор атрибутов
Уникальность : он должен иметь уникальные значения вне зависимости от изменения строки
Наличие значения : он не должен иметь значения NULL, то есть он обязательно должен иметь значение.
Возьмем ранее выделенные суперключи и найдем среди них candidate key. Первый пять суперключей не соответствуют первому условию, так как все их можно сократить до суперключа
Суперключ
В то же время это может зависеть от ситуации. Если в какой-то систему номер телефона является неотъемлемым атрибутом, например, используется для регистрации и входа в систему, то его можно считать потенциальным ключом. Но в данном случае мы рассматриваем общую ситуацию. И для понимания потенциального ключа необходимо отталкиваться от конкретной системы, которую описывает база данных.
И в таком случае суперключи таблицы не содержат потенциального ключа.
Первичный ключ
Первичный ключ (primary key) непосредственно применяется для идентификации строк в таблице. Он должен соответствовать следующим ограничениям:
Первичный ключ должен быть уникальным все время
Он должен постоянно присутствовать в таблице и иметь значение
Он не должен часто менять свое значение. В идеале он вообще не должен изменять значение.
Как правило, первичный ключ представляет один столбец таблицы, но также может быть составным и состоять из нескольких столбцов.
Если для таблицы можно выделить потенциальный ключ, то его можно использовать в качестве первичного ключа.
Если же потенциальные ключи отсутствуют, то для первичного ключа можно добавить к сущности специальный атрибут, который, как правило, называется, Id или имеет форму [Имя_сущности]Id (например, StudentId), либо может иметь другое название. И обычно данный атрибут принимает целочисленное значение, начиная с 1.
Если же у нас есть несколько потенциальных ключей, то те потенциальные ключи, которые не составляют первичный ключ, являются альтернативными ключами (alternative key).
Например, возьмем представление пользователей на сайтах с двухфакторной авторизацией, где нам обязательно иметь электронный адрес, который нередко выступает в качестве логина, и какой-нибудь номер телефона. В этом случае таблицу пользователей мы можем задать с помощью следующих атрибутов:
Name (имя пользователя)
Email (электронный адрес)
Phone (телефонный номер)
В данном случае атрибуты Email и Phone являются потенциальными ключами, они обязательны в рамках рассматриваемой системы и в принципе уникальны. И теоретически, мы можем использовать один из этих атрибутов в качестве первичного ключа, тогда второй будет альтернативным ключом. Однако опять же поскольку теоретически значения обоих атрибутов могут меняться, то лучше все таки определить дополнительный атрибут специально под первичный ключ.
SQL ключи во всех подробностях
В Интернете полно догматических заповедей о том, как нужно выбирать и использовать ключи в реляционных базах данных. Иногда споры даже переходят в холивары: использовать естественные или искусственные ключи? Автоинкрементные целые или UUID?
Прочитав шестьдесят четыре статьи, пролистав разделы пяти книг и задав кучу вопросов в IRC и StackOverflow, я (автор оригинальной статьи Joe «begriffs» Nelson), как мне кажется, собрал куски паззла воедино и теперь смогу примирить противников. Многие споры относительно ключей возникают, на самом деле, из-за неправильного понимания чужой точки зрения.
Содержание
Что же такое «ключи»?
Забудем на минуту о первичных ключах, нас интересует более общая идея. Ключ — это колонка (column) или колонки, не имеющие в строках дублирующих значений. Кроме того, колонки должны быть неприводимо уникальными, то есть никакое подмножество колонок не обладает такой уникальностью.
Для примера рассмотрим таблицу для подсчёта карт в карточной игре:
Если мы отслеживаем одну колоду (то есть без повторяющихся карт), то сочетание рубашки и лица уникально и нам бы не хотелось вносить в таблицу одинаковые рубашку и лицо дважды, потому что это будет избыточно. Если карта есть в таблице, то мы видели её, в противном случае — не видели.
Мы можем и должны задать базе данных это ограничение, добавив следующее:
Сами по себе ни suit (рубашка), ни face (лицо) не являются уникальными, мы можем увидеть разные карты с одинаковыми рубашкой или лицом. Поскольку (suit, face) уникально, а отдельные колонки не уникальны, можно утверждать, что их сочетание неприводимо, а (suit, face) является ключом.
В более общей ситуации, когда нужно отслеживать несколько колод карт, можно добавить новое поле и записывать сколько раз мы видели карту:
Ограничения уникальности
В PostgreSQL предпочтительным способом добавления ограничения уникальности является его прямое объявление, как в нашем примере. Использование индексов для соблюдения ограничения уникальности может понадобится в отдельных случаях, но не стоит обращаться к ним напрямую. Нет необходимости в ручном создании индексов для колонок, уже объявленных уникальными; такие действия будут просто дублировать автоматическое создание индекса.
Также в таблице без проблем может быть несколько ключей, и мы должны объявить их все, чтобы соблюдать их уникальность в базе данных.
Вот два примера таблиц с несколькими ключами.
Ради краткости в примерах отсутствуют любые другие ограничения, которые были бы на практике. Например, у карт не должно быть отрицательное число просмотров, и значение NULL недопустимо для большинства рассмотренных колонок (за исключением колонки max_income для налоговых групп, в которой NULL может обозначать бесконечность).
Любопытный случай первичных ключей
То, что в предыдущем разделе мы назвали просто «ключами», обычно называется «потенциальными ключами» (candidate keys). Термин «candidate» подразумевает, что все такие ключи конкурируют за почётную роль «первичного ключа» (primary key), а оставшиеся назначаются «альтернативными ключами» (alternate keys).
Потребовалось какое-то время, чтобы в реализациях SQL пропало несоответствие ключей и реляционной модели, самые ранние базы данных были заточены под низкоуровневую концепцию первичного ключа. Первичные ключи в таких базах требовались для идентификации физического расположения строки на носителях с последовательным доступом к данным. Вот как это объясняет Джо Селко:
Термин «ключ» означал ключ сортировки файла, который был нужен для выполнения любых операций обработки в последовательной файловой системе. Набор перфокарт считывался в одном и только в одном порядке; невозможно было «вернуться назад». Первые накопители на магнитных лентах имитировали такое же поведение и не позволяли выполнять двунаправленный доступ. Т.е., первоначальный Sybase SQL Server для чтения предыдущей строки требовал «перемотки» таблицы на начало.
В современном SQL не нужно ориентироваться на физическое представление информации, таблицы моделируют связи и внутренний порядок строк вообще не важен. Однако, и сейчас SQL-сервер по умолчанию создаёт кластерный индекс для первичных ключей и, по старой традиции, физически выстраивает порядок строк.
В большинстве баз данных первичные ключи сохранились как пережиток прошлого, и едва ли обеспечивают что-то, кроме отражения или определения физического расположения. Например, в таблице PostgreSQL объявление первичного ключа автоматически накладывает ограничение NOT NULL и определяет внешний ключ по умолчанию. К тому же первичные ключи являются предпочтительными столбцами для оператора JOIN.
Первичный ключ не отменяет возможности объявления и других ключей. В то же время, если ни один ключ не назначен первичным, то таблица все равно будет нормально работать. Молния, во всяком случае, в вас не ударит.
Нахождение естественных ключей
Рассмотренные выше ключи называются «естественными», потому что они являются свойствами моделируемого объекта интересными сами по себе, даже если никто не стремится сделать из них ключ.
Первое, что стоит помнить при исследовании таблицы на предмет возможных естественных ключей — нужно стараться не перемудрить. Пользователь sqlvogel на StackExchange даёт следующий совет:
У некоторых людей возникают сложности с выбором «естественного» ключа из-за того, что они придумывают гипотетические ситуации, в которых определённый ключ может и не быть уникальным. Они не понимают самого смысла задачи. Смысл ключа в том, чтобы определить правило, по которому атрибуты в любой момент времени должны быть и всегда будут уникальными в конкретной таблице. Таблица содержит данные в конкретном и хорошо понимаемом контексте (в «предметной области» или в «области дискурса») и единственное значение имеет применение ограничения в этой конкретной области.
Практика показывает, что нужно вводить ограничение по ключу, когда колонка уникальна при имеющихся значениях и будет оставаться такой при вероятных сценариях. А при необходимости ограничение можно устранить (если это вас беспокоит, то ниже мы расскажем о стабильности ключа.)
Например, база данных членов хобби-клуба может иметь уникальность в двух колонках — first_name, last_name. При небольшом объёме данных дубликаты маловероятны, и до возникновения реального конфликта использовать такой ключ вполне разумно.
С ростом базы данных и увеличением объёма информации, выбор естественного ключа может стать сложнее. Хранимые нами данные являются упрощением внешней реальности, и не содержат в себе некоторые аспекты, которыми различаются объекты в мире, такие как их изменяющиеся со временем координаты. Если у объекта отсутствует какой-либо код, то как различить две банки с напитком или две коробки с овсянкой, кроме как по их расположению в пространстве или по небольшим различиям в весе или упаковке?
Именно поэтому органы стандартизации создают и наносят на продукцию различительные метки. На автомобилях штампуется Vehicle Identification Number (VIN), в книгах печатается ISBN, на упаковке пищевых товаров есть UPC. Вы можете возразить, что эти числа не кажутся естественными. Так почему же я называю их естественными ключами?
Естественность или искусственность уникальных свойств в базе данных относительна к внешнему миру. Ключ, который при своём создании в органе стандартизации или государственном учреждении был искусственным, становится для нас естественным, потому что в целом мире он становится стандартом и/или печатается на объектах.
Существует множество отраслевых, общественных и международных стандартов для различных объектов, в том числе для валют, языков, финансовых инструментов, химических веществ и медицинских диагнозов. Вот некоторые из значений, которые часто используются в качестве естественных ключей:
Искусственные ключи
С учётом того, что ключ – это колонка, в каждой строке которой находятся уникальные значения, одним из способов его создания является жульничество – в каждую строку можно записать выдуманные уникальные значения. Это и есть искусственные ключи: придуманный код, используемый для ссылки на данные или объекты.
Очень важно то, что код генерируется из самой базы данных и неизвестен никому, кроме пользователей базы данных. Именно это отличает искусственные ключи от стандартизированных естественных ключей.
Преимущество естественных ключей заключается в защите от дублирования или противоречивости строк таблицы, искусственные же ключи полезны потому, что они позволяют людям или другим системам проще ссылаться на строку, а также повышают скорость операций поиска и объединения, так как не используют сравнения строковых (или многостолбцовых) ключей.
Суррогаты
Искусственные ключи используются в качестве привязки – вне зависимости от изменения правил и колонок, одну строку всегда можно идентифицировать одинаковым способом. Искусственный ключ, используемый для этой цели, называется «суррогатным ключом» и требует особого внимания. Суррогаты мы рассмотрим ниже.
Не являющиеся суррогатами искусственные ключи удобны для ссылок на строку снаружи базы данных. Искусственный ключ кратко идентифицирует данные или объект: он может быть указан как URL, прикреплён к счёту, продиктован по телефону, получен в банке или напечатан на номерном знаке. (Номерной знак автомобиля для нас является естественным ключом, но разработан государством как искусственный ключ.)
Искусственные ключи нужно выбирать, учитывая возможные способы их передачи, чтобы минимизировать опечатки и ошибки. Надо учесть, что ключ могут произносить, читать напечатанным, отправлять по SMS, читать написанным от руки, вводить с клавиатуры и встраивать в URL. Дополнительно, некоторые искусственные ключи, например, номера кредитных карт, содержат контрольную сумму, чтобы при возникновении определённых ошибок их можно было хотя бы распознать.
Эта функция является обратной самой себе (т.е. pseudo_encrypt(pseudo_encrypt(x)) = x ). Точное воспроизведение функции является своего рода безопасностью через неясность, и если кто-нибудь догадается, что вы использовали сеть Фейстеля из документации PostgreSQL, то ему будет легко получить исходную последовательность. Однако вместо (((1366 * r1 + 150889) % 714025) / 714025.0) можно использовать другую функцию с областью значений от 0 до 1, например, просто поэкспериментировать с числами в предыдущем выражении.
Вот, как использовать pseudo_encrypt:
В предыдущем примере для short_id использовались целые значения обычного размера, для bigint есть другие функции Фейстеля, например XTEA.
Ещё один способ запутать последовательность целых чисел заключается в преобразовании её в короткие строки. Попробуйте воспользоваться расширением pg_hashids:
Здесь снова будет быстрее хранить в таблице сами целые числа и преобразовывать их по запросу, но замерьте производительность и посмотрите, имеет ли это смысл на самом деле.
Теперь, чётко разграничив смысл искусственных и естественных ключей, мы видим, что споры «естественные против искусственных» являются ложной дихотомией. Искусственные и естественные ключи не исключают друг друга! В одной таблице могут быть и те, и другие. На самом деле, таблица с искусственным ключом должна обеспечивать и естественный ключ, за редким исключением, когда не существует естественного ключа (например, в таблице кодов купонов):
Если у вас есть искусственный ключ и вы не объявляете естественные ключи, когда они существуют, то оставляете последние незащищёнными:
Единственным аргументом против объявления дополнительных ключей является то, что каждый новый несёт за собой ещё один уникальный индекс и увеличивает затраты на запись в таблицу. Конечно, зависит от того, насколько вам важна корректность данных, но, скорее всего, ключи все же стоит объявлять.
Также стоит объявлять несколько искусственных ключей, если они есть. Например, у организации есть кандидаты на работу (Applicants) и сотрудники (Employees). Каждый сотрудник когда-то был кандидатом, и относится к кандидатам по своему собственному идентификатору, который также должен быть и ключом сотрудника. Ещё один пример, можно задать идентификатор сотрудника и имя логина как два ключа в Employees.
Суррогатные ключи
Как уже упоминалось, важный тип искусственного ключа называется «суррогатный ключ». Он не должен быть кратким и передаваемым, как другие искусственные ключи, а используется как внутренняя метка, всегда идентифицирующая строку. Он используется в SQL, но приложение не обращается к нему явным образом.
Если вам знакомы системные колонки (system columns) из PostgreSQL, то вы можете воспринимать суррогаты почти как параметр реализации базы данных (вроде ctid), который однако никогда не меняется. Значение суррогата выбирается один раз для каждой строки и потом никогда не изменяется.
Не делайте суррогатные ключи «естественными». Как только вы покажете значение суррогатного ключа конечным пользователям, или, что хуже, позволите им работать с этим значением (в частности через поиск), то фактически придадите ключу значимость. Потом показанный ключ из вашей базы данных может стать естественным ключом в чьей-то чужой БД.
Принуждение внешних систем к использованию других искусственных ключей, специально предназначенных для передачи, позволяет нам при необходимости изменять эти ключи в соответствии с меняющимися потребностями, в то же время поддерживая внутреннюю целостность ссылок с помощью суррогатов.
Автоинкрементные bigint
Однако, я считаю, что автоинкрементное целое плохой выбор для суррогатных ключей. Такое мнение непопулярно, поэтому позвольте мне объясниться.
Недостатки последовательных ключей:
Давайте рассмотрим другой вариант: использование больших целых чисел (128-битных), генерируемых в соответствии со случайным шаблоном. Алгоритмы генерации таких универсальных уникальных идентификаторов (universally unique identifier, UUID) имеют чрезвычайно малую вероятность выбора одного значения дважды, даже при одновременном выполнении на двух разных процессорах.
В таком случае, UUID кажутся естественным выбором для использования в качестве суррогатных ключей, не правда ли? Если вы хотите пометить строки уникальным образом, то ничто не сравнится с уникальной меткой!
Так почему же все не пользуются ими в PostgreSQL? На это есть несколько надуманных причин и одна логичная, которую можно обойти, и я представлю бенчмарки, чтобы проиллюстрировать свое мнение.
Для начала, расскажу о надуманных причинах. Некоторые люди думают, что UUID — это строки, потому что они записываются в традиционном шестнадцатеричном виде с дефисом: 5bd68e64-ff52-4f54-ace4-3cd9161c8b7f. Действительно, некоторые базы данных не имеют компактного (128-битного) типа uuid, но в PostgreSQL он есть и имеет размер двух bigint, т.е., по сравнению с объёмом прочей информации в базе данных, издержки незначительны.
Ещё UUID незаслуженно обвиняется в громоздкости, но кто будет их произносить, печатать или читать? Мы говорили, что это имеет смысл для показываемых искусственных ключей, но никто (по определению) не должен увидеть суррогатный UUID. Возможно, с UUID будет иметь дело разработчик, запускающий команды SQL в psql для отладки системы, но на этом всё. А разработчик может ссылаться на строки и с помощью более удобных ключей, если они заданы.
Реальная проблема с UUID в том, что сильно рандомизированные значения приводят к увеличению объёма записи (write amplification) из-за записей полных страниц в журнал с упреждающей записью (write-ahead log, WAL). Однако, на самом деле снижение производительности зависит от алгоритма генерации UUID.
Давайте измерим write amplification. По правде говоря, проблема в старых файловых системах. Когда PostgreSQL выполняет запись на диск, она изменяет «страницу» на диске. При отключении питания компьютера большинство файловых систем всё равно сообщит об успешной записи ещё до того, как данные безопасно сохранились на диске. Если PostgreSQL наивно воспримет такое действие завершённым, то при последующей загрузке системы база данных будет повреждена.
Раз PostgreSQL не может доверять большинству ОС/файловых систем/конфигураций дисков в вопросе обеспечения неразрывности, база данных сохраняет полное состояние изменённой дисковой страницы в журнал с упреждающей записью (write-ahead log), который можно будет использовать для восстановления после возможного сбоя. Индексирование сильно рандомизированных значений наподобие UUID обычно затрагивает кучу различных страниц диска и приводит к записи полного размера страницы (обычно 4 или 8 КБ) в WAL для каждой новой записи. Это так называемая полностраничная запись (full-page write, FPW).
Некоторые алгоритмы генерации UUID (такие, как «snowflake» от Twitter или uuid_generate_v1() в расширении uuid-ossp для PostgreSQL) создают на каждой машине монотонно увеличивающиеся значения. Такой подход консолидирует записи в меньшее количество страниц диска и снижает FPW.
Давайте измерим влияние FPW для различных алгоритмов генерации UUID, а также исследуем статистику WAL. Я использовал следующую конфигурацию для замера.
Перед тек, как добавить UUID в каждую таблицу, находим текущую позицию write-ahead log.
Я использовал такую позицию, чтобы получить статистику об использовании WAL после проведения бенчмарка. Так мы получим статистику событий, выполняемых последовательно после начальной позиции:
Я провёл тесты трёх сценариев:
И вот результаты замеров скорости:
График скорости вставки UUID
Вот статистика WAL для каждого из способов:
Результаты подтверждают, что gen_random_uuid создаёт существенную активность в WAL из-за полностраничных образов (full-page images, FPI), а другие способы этим не страдают. Конечно, в третьем методе я просто запретил базе данных делать это. Однако запрет FPW совсем не то, что стоило бы использовать в реальности, если только вы не полностью уверены в файловой системе и конфигурации дисков. В этой статье утверждается, что ZFS может быть безопасным для отключения FPW, но пользуйтесь им с осторожностью.
Явным победителем в моём бенчмарке оказался uuid_generate_v1() – он быстр и не замедляется при накоплении строк. Расширение uuid-ossp по умолчанию установлено в таких облачных базах данных, как RDS и Citus Cloud, и будет доступно без дополнительных усилий.
В документация есть предупреждение о uuid_generate_v1:
В нём используется MAC-адрес компьютера и метка времени. Учитывайте, что UUID такого типа раскрывают информацию о компьютере, который создал идентификатор, и время его создания, что может быть неприемлемым, когда требуется высокая безопасность.
Итоги и рекомендации
Теперь, когда мы познакомились с различными типами ключей и вариантами их использования, я хочу перечислить мои рекомендации по применению их в ваших базах данных.
Для каждой таблицы:
Такой подход обеспечивает стабильность внутренних ключей, в то же время допуская и даже защищая естественные ключи. К тому же, видимые искусственные ключи не становятся к чему-либо привязанными. Правильно во всем разобравшись, можно не зацикливаться только на «первичных ключах» и пользоваться всеми возможностями применения ключей.
Обсуждать подобные профессиональные вопросы мы предлагаем на наших конференциях. Если у вас за плечами большой опыт в ИТ-сфере, наболело, накипело и хочется высказаться, поделиться опытом или где-то попросить совета, то на майском фестивале конференций РИТ++ будут для этого все условия, 8 тематических направлений начиная от фронтенда и мобильной разработки, и заканчивая DevOps и управлением. Подать заявку на выступление можно здесь.
Что такое потенциальный ключ в базе данных
Что такое «база данных»?
База данных — организованный и адаптированный для обработки вычислительной системой набор информации.
Что такое «система управления базами данных»?
Основные функции СУБД:
Что такое «реляционная модель данных»?
Реляционная модель данных — это логическая модель данных и прикладная теория построения реляционных баз данных.
Реляционная модель данных включает в себя следующие компоненты:
Дайте определение терминам «простой», «составной» (composite), «потенциальный» (candidate) и «альтернативный» (alternate) ключ.
Из множества всех потенциальных ключей набора данных выбирают первичный ключ, все остальные ключи называют альтернативными.
Что такое «первичный ключ» (primary key)? Каковы критерии его выбора?
Первичный ключ (primary key) в реляционной модели данных один из потенциальных ключей отношения, выбранный в качестве основного ключа (ключа по умолчанию).
Если в отношении имеется единственный потенциальный ключ, он является и первичным ключом. Если потенциальных ключей несколько, один из них выбирается в качестве первичного, а другие называют «альтернативными».
В качестве первичного обычно выбирается тот из потенциальных ключей, который наиболее удобен. Поэтому в качестве первичного ключа, как правило, выбирают тот, который имеет наименьший размер (физического хранения) и/или включает наименьшее количество атрибутов. Другой критерий выбора первичного ключа — сохранение его уникальности со временем. Поэтому в качестве первичного ключа стараются выбирать такой потенциальный ключ, который с наибольшей вероятностью никогда не утратит уникальность.
Что такое «внешний ключ» (foreign key)?
Внешний ключ (foreign key) — подмножество атрибутов некоторого отношения A, значения которых должны совпадать со значениями некоторого потенциального ключа некоторого отношения B.
Что такое «нормализация»?
Нормализация предназначена для приведения структуры базы данных к виду, обеспечивающему минимальную логическую избыточность, и не имеет целью уменьшение или увеличение производительности работы или же уменьшение или увеличение физического объёма базы данных. Конечной целью нормализации является уменьшение потенциальной противоречивости хранимой в базе данных информации.
Какие существуют нормальные формы?
Что такое «денормализация»? Для чего она применяется?
Денормализация базы данных — это процесс осознанного приведения базы данных к виду, в котором она не будет соответствовать правилам нормализации. Обычно это необходимо для повышения производительности и скорости извлечения данных, за счет увеличения избыточности данных.
Какие существуют типы связей в базе данных? Приведите примеры.
Каждый университет гарантированно имеет 1-го ректора: 1 университет → 1 ректор.
В каждом университете есть несколько факультетов: 1 университет → много факультетов.
1 профессор может преподавать на нескольких факультетах, в то же время на 1-ом факультете может преподавать несколько профессоров: Несколько профессоров ↔ Несколько факультетов.
Что такое «индексы»? Для чего их используют? В чём заключаются их преимущества и недостатки?
Индекс (index) — объект базы данных, создаваемый с целью повышения производительности выборки данных.
Индексы предпочтительней для:
Использование индексов нецелесообразно для:
Какие типы индексов существуют?
По порядку сортировки
По источнику данных
По воздействию на источник данных
По структуре
По количественному составу
По характеристике содержимого
По механизму обновления
По покрытию индексируемого содержимого
Индексы в кластерных системах
В чем отличие между кластерными и некластерными индексами?
При кластерном индексировании данные физически упорядочены, что серьезно повышает скорость выборок данных (но только в случае последовательного доступа к данным). Для одного набора данных может быть создан только один кластерный индекс.
Имеет ли смысл индексировать данные, имеющие небольшое количество возможных значений?
Когда полное сканирование набора данных выгоднее доступа по индексу?
Таким образом, полное сканирование выбирается при слабой селективности предикатов запроса и/или слабой кластеризации данных, либо в случае очень маленьких наборов данных.
Назовите основные свойства транзакции.
Атомарность (atomicity) гарантирует, что никакая транзакция не будет зафиксирована в системе частично. Будут либо выполнены все её подоперации, либо не выполнено ни одной.
Согласованность (consistency). Транзакция, достигающая своего нормального завершения и, тем самым, фиксирующая свои результаты, сохраняет согласованность базы данных.
Изолированность (isolation). Во время выполнения транзакции параллельные транзакции не должны оказывать влияние на её результат.
Долговечность (durability). Независимо от проблем на нижних уровнях (к примеру, обесточивание системы или сбои в оборудовании) изменения, сделанные успешно завершённой транзакцией, должны остаться сохранёнными после возвращения системы в работу.
Какие существуют уровни изолированности транзакций?
В порядке увеличения изолированности транзакций и, соответственно, надёжности работы с данными:
Какие проблемы могут возникать при параллельном доступе с использованием транзакций?
При параллельном выполнении транзакций возможны следующие проблемы:
В транзакции 2 выполняется SQL-оператор, использующий все значения поля f2. Затем в транзакции 1 выполняется вставка новой строки, приводящая к тому, что повторное выполнение SQL-оператора в транзакции 2 выдаст другой результат. Такая ситуация называется чтением фантома (фантомным чтением). От неповторяющегося чтения оно отличается тем, что результат повторного обращения к данным изменился не из-за изменения/удаления самих этих данных, а из-за появления новых (фантомных) данных.