データベースのトランザクションとは?基本とACID特性を初心者向けに解説

データベースを理解するうえでは、トランザクションについて知っておくことが欠かせません。実際に、データベース関連のインターネット記事やさまざまなメディア情報では、「トランザクション」という単語が頻出します。

データベースのトランザクションとはなにか? なぜ理解しなければならないのか? ACID特性とはなにか?

この記事では、初心者向けにデータベースのトランザクションの定義や、基本、実際にどのような動きをしているのか、そして重要な役割を果たすACID特性について、初心者にもわかりやすく説明します。

トランザクションの定義と概念

まずは、トランザクションの定義と基本的な概念について説明します。

トランザクションの定義

トランザクションとは、データベースにおける一連の操作をまとめたものを意味します。これらの操作は一体として扱われ、すべてが成功するか、あるいは何も行われないように見える(すべての操作が元に戻る)という性質を持ちます。

このトランザクションの特性は、データの整合性を保つための重要な役割を果たしています。

トランザクションの概念

トランザクションは一連の操作をまとめて1つの単位として扱う概念です。この一連の操作はすべてが成功するか、あるいはすべてが失敗する(つまり、何も変化がないように見える)という性質を持ちます。

これは、「すべてまたは無し(all-or-nothing)」ともいわれ、データベースの整合性を保つための重要な原則的概念となります。具体的な例を通じてこの概念を理解することで、データベース操作の信頼性と安全性についての理解が深まります。

次の章で具体的な例をご紹介します。

トランザクションの具体的な例

理論的な説明だけでは、トランザクションの概念を完全に理解するのは難しいかもしれません。そのため、具体的な例を用いてトランザクションの動作を説明します。

この章では、銀行での口座間送金とECサイトでの注文操作を例にトランザクションを説明します。

銀行での送金操作

銀行で口座間の送金を行う際の操作を考えてみましょう。この操作は、実際には以下の2つのステップから成り立っています

  1. 送金元の口座からお金を引き出す
  2. 送金先の口座にお金を入れる。

トランザクションの視点から見る

上記の送金操作は、データベースにおけるトランザクションの完璧な例といえます。もし、送金元の口座からお金を引き出した後に何らかの問題が発生し、送金先の口座にお金が入らなかったとすると、大問題です。このような問題を防ぐためにトランザクションが存在します。

ECサイトの注文操作

次に、ECサイトでの商品の購入操作を考えてみましょう。ここでも、以下の2つのステップがあります。

  1. 商品の購入操作が行われる
  2. 在庫の減少処理が行われる

トランザクションの視点から見る

この操作もまた、トランザクションの重要性を示す好事例です。商品を購入したにもかかわらず在庫が減らなかった、あるいは在庫が減ったにも関わらず商品が購入されていないという状況は、システムの信頼性を大きく損ないます。

データベースとの類似性

これらの例から見て取れるように、トランザクションはデータベース操作の信頼性と安全性を担保する重要な原則です。トランザクションは、「すべてまたは無し」の原則に基づき、データの一貫性と整合性を保つために設計されています。

一連の操作がすべて成功するか、あるいは1つでも失敗すれば全体が取り消される(ロールバックされる)という仕組みにより、データの整合性が維持されます。このようなトランザクションの仕組みは、銀行の送金操作やECサイトの注文操作だけでなく、データベースを利用する多くのアプリケーションで活用されています。

これらの例を通じて、トランザクションがどのように動作し、なぜそれが重要なのかを理解できたでしょうか?次の章では、データベースにおけるトランザクションが持つ4つの重要な性質、ACID特性について詳しく説明します。

トランザクションの仕組み「ACID特性」とは

データベースのトランザクションがどのようにしてその重要な役割を果たしているのかを理解するには、「ACID特性」を知ることが必要です。

ACID特性の定義

ACIDとは、Atomicity(原子性)、Consistency(一貫性)、Isolation(独立性)、Durability(耐久性)の頭文字を取ったものです。これらは、データベースのトランザクションが必ず満たすべき基本的な特性を指します。

トランザクションがこれらの特性を満たすことにより、データベース内のデータは一貫性を保ち、操作の信頼性も保証されているのです。

ACID特性の各要素詳細

では、ACID特性の各要素を見ていきましょう。

Atomicity(原子性)

原子性は、一連の操作がすべて成功するか、すべて失敗する(つまり、元の状態に戻る)ことを保証します。これにより、トランザクション途中でエラーが発生した場合でも、データベースは一貫した状態を維持することができます。

Consistency(一貫性)

一貫性は、トランザクションがデータベースを一貫性のある状態から別の一貫性のある状態へ遷移することを保証します。つまり、トランザクション開始前後で、データベースが一定の規則を守っていることを確認します。

Isolation(独立性)

独立性は、複数のトランザクションが同時に行われている場合でも、それぞれのトランザクションは他のトランザクションから独立していることを保証します。これにより、トランザクションが干渉しあうことなく、正確かつ安全にデータの操作を行うことが可能になります。

Durability(耐久性)

耐久性は、一度トランザクションが成功した(コミットされた)場合、その結果は永続的にデータベースに反映されることを保証します。つまり、システム障害や電源断など予期せぬ事態が発生したとしても、コミットされたデータは失われません


以上のように、トランザクションのACID特性は、データベースがその主要な役割を果たすための重要な仕組みです。これにより、データベースはデータの一貫性を維持し、同時に多くのユーザーからの要求を確実に処理することができるのです。

次の章では、具体的な事例を用いてACID特性をよりわかりやすく解説します。

ACID特性が働く具体的な例

ここでは、ACID特性が具体的にどのようにデータベースのトランザクションを保証しているのか、具体的な事例を交えて説明します。

これらの特性がデータベースシステムでどのように機能しているのかを理解することで、トランザクションの重要性とその仕組みがより明確になります。それでは、各特性について具体的な例をもとに詳しく見ていきましょう。

Atomicity(原子性)の具体的な例

原子性とは、一連の操作がすべて成功するかすべて失敗するという特性を指します。これは先に述べた「すべてまたは無し」の原則と同義です。

銀行での送金操作の例を思い出してみましょう。

お金を引き出す操作とお金を預ける操作、この2つの操作は一緒に成功しなければなりません。もし片方だけが成功してしまったら、お金がどこかに消えてしまうかもしれません。これが原子性の実際の例です。

Consistency(一貫性)の具体的な例

一貫性とは、トランザクションがデータベースの状態を一貫性のあるものから別の一貫性のある状態へと移行させるという特性を指します。これはデータベースのルール(整合性制約)が常に満たされている状態を指します。

たとえば、銀行口座の残高はマイナスになるべきではありません。もし送金操作で送金元の口座の残高がマイナスになる場合、トランザクションはその一貫性ルールを守るために失敗します。これにより、データベース全体の一貫性が保たれます。

Isolation(独立性)の具体的な例

独立性とは、同時に実行される複数のトランザクションが互いに影響を及ぼさないという特性を指します。トランザクションは他のトランザクションが途中であるときでも、そのトランザクションが終了したかのように見せなければなりません。

たとえば、ある人が口座からお金を引き出している最中に、別の人がその口座へお金を預ける場合、2つのトランザクションは独立して完了すべきです。これにより、トランザクションの正確性と効率性が保たれます。

Durability(耐久性)の具体的な例

耐久性とは、一度完了したトランザクションの結果は永続的であるべきという特性を指します。システムの障害が発生した場合でも、データは安全に保持されます。

たとえば、送金操作が成功した直後にシステムがクラッシュしても、その送金操作の結果は失われません。これは、データベースシステムがトランザクションログ等の手段を用いてデータの耐久性を保証しているためです。

あとがき

今回の記事では、「トランザクションとは?」をテーマに、トランザクションの定義からその具体的な例、そしてその重要性とACID特性、さらにACID特性がどのように働くのかまで、初心者向けにわかりやすく解説しました。

データベース操作は日常生活の中でも、銀行の送金やECサイトの購入など、無意識のうちに多くの人が利用しています。しかしこの背後には、データの一貫性を保ちながら、安全かつ正確に情報を処理するためのトランザクションの仕組みが存在しています。そしてその基盤となるのがACID特性という考え方です。

本記事を通じて、トランザクションの基本的な概念やその重要性を理解していただければ幸いです。これからも、データベースに関するさまざまなテーマについて解説していきますので、またご覧ください。

Analytics沖縄

データサイエンス・機械学習・ディープラーニングを本格的に研究するフリーランスエンジニア。 「Google データアナリティクス プロフェッショナル」の認定証を取得済み。 この分野は専門知識がなければ理解し辛い情報が多いのですが、当サイトでは初学者も意識して発信していきますので、ご関心があればぜひご覧ください。

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