ACID 데이터베이스와 BASE 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요?
ACID와 BASE는 데이터베이스가 데이터를 구성하고 조작하는 방법을 결정하는 데이터베이스 트랜잭션 모델입니다. 데이터베이스에서 트랜잭션이란 데이터베이스가 단일 작업 단위로 간주하는 모든 작업을 의미합니다. 데이터베이스의 일관성을 유지하려면 트랜잭션이 완전하게 완료되어야 합니다. 예를 들어 한 은행 계좌에서 다른 은행 계좌로 돈을 이체하는 경우, 해당 자금은 계좌에서 빠져나가고 서드 파티 계좌에 입금되어야 합니다. 두 단계를 모두 수행하지 않으면 트랜잭션 완료를 직접 호출할 수 없습니다.
ACID 데이터베이스는 가용성보다 일관성을 우선시합니다. 따라서 트랜잭션의 어느 단계에서든 오류가 발생하면 전체 트랜잭션이 실패합니다. 반면, BASE 데이터베이스는 일관성보다 가용성을 우선시합니다. 트랜잭션이 실패하는 것이 아니라, 사용자가 일관되지 않은 데이터에 일시적으로 액세스하게 됩니다. 데이터 일관성은 달성되지만, 즉시 달성되지는 않습니다.
ACID와 BASE가 중요한 이유는 무엇인가요?
현대적 데이터베이스는 네트워크로 연결된 여러 노드에 데이터를 복제하는 분산 데이터 스토어입니다. 따라서 사용자가 단일 트랜잭션에서 읽기 및 쓰기와 같은 여러 데이터 조작 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 트랜잭션이 끝날 때 모든 노드에서 데이터가 일관되게 유지되기를 기대합니다. 하지만 이론 컴퓨터 과학에서 Brewer의 정리(CAP theorem이라고도 함)에 따르면, 모든 분산 데이터 스토어는 다음 세 가지 보장 중 두 가지만 제공할 수 있습니다.
- 일관성: 모든 읽기 작업에서 가장 최근에 업데이트된 데이터 또는 오류를 수신합니다.
- 가용성: 모든 데이터베이스 요청에서 가장 최근에 업데이트된 데이터가 포함되어 있는지 확인하지 않고도 성공 응답을 수신합니다.
- 파티션 내성: 분산 노드 간에 메시지가 삭제되거나 지연되더라도 시스템이 계속 작동합니다.
예를 들어 고객이 전자 상거래 웹 사이트에서 카트에 품목을 추가한 경우 다른 모든 고객은 해당 제품의 재고가 줄어드는 것을 확인할 수 있습니다. 고객이 카트에 해당 품목의 마지막 남은 하나를 추가한 경우 다른 모든 사용자에게는 해당 품목이 품절된 것으로 표시됩니다. 데이터베이스 설계자는 트랜잭션 내에서 작업이 실패할 경우 어떻게 할지 선택해야 합니다. 데이터베이스는 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다.
- 트랜잭션을 취소하고 오류를 반환하면 가용성은 떨어지지만 일관성은 보장됩니다. 카트에 추가하기가 성공할 때까지 고객이 카트에 품목을 추가할 수 없거나 다른 고객이 모든 제품에 대한 세부 정보를 로드할 수 없습니다.
- 작업을 계속 진행하면 가용성이 제공되지만 불일치가 발생할 수 있습니다. 고객이 카트에 품목을 추가했지만 다른 고객에게는 적어도 일시적으로 잘못된 재고 수준이 표시됩니다.
일부 사용 사례에서는 일관성이 중요하며 ACID 데이터베이스가 선호됩니다. 하지만 일관성이 중요하지 않은 사용 사례도 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어에서 친구 요청을 수락할 때 일시적으로 소셜 미디어 프로필에 다른 사용자의 친구 수가 잘못 표시되어도 상관없습니다. 하지만 데이터가 업데이트되는 동안 소셜 미디어 피드에 액세스하지 못하게 되어서는 안 됩니다. 이러한 시나리오에서는 BASE가 중요해집니다.
주요 원칙: ACID와 BASE 비교
ACID와 BASE는 온라인 트랜잭션 처리 중에 데이터베이스가 작동하는 방식을 나타내는 서로 다른 데이터베이스 속성의 약어입니다.
ACID
ACID는 원자성, 일관성, 격리 및 내구성을 나타냅니다.
원자성
원자성은 단일 데이터베이스 트랜잭션의 모든 단계가 완전히 완료되거나 원래 상태로 되돌려지도록 합니다. 예를 들어 예약 시스템에서는 좌석 예약과 고객 세부 정보 업데이트라는 두 작업을 단일 트랜잭션으로 완료해야 합니다. 고객 프로필이 불완전한 경우에는 좌석을 예약할 수 없습니다. 트랜잭션의 일부만 실패해도 데이터가 변경되지 않습니다.
일관성
일관성은 데이터가 사전 정의된 무결성 제약 조건 및 비즈니스 규칙을 충족하도록 보장합니다. 여러 사용자가 동시에 유사한 작업을 수행하더라도, 모든 사용자에게 데이터가 일관되게 유지됩니다. 예를 들어 일관성은 한 계좌에서 다른 계좌로 자금을 이체할 때 거래 전후의 총 잔액이 동일하게 유지되도록 보장합니다. 계좌 A의 잔액이 200 USD이고 계좌 B의 잔액이 400 USD인 경우 총 잔액은 600 USD입니다. A에서 B로 100 USD를 송금하면 A의 잔액은 100 USD, B의 잔액은 500 USD가 됩니다. 총 잔액은 여전히 600 USD입니다.
격리
격리는 특정 레코드에 액세스하는 새 트랜잭션이 이전 트랜잭션이 완료될 때까지 기다렸다가 작업을 시작하도록 보장합니다. 즉, 동시 트랜잭션이 서로 간섭하지 않도록 보장하여 순차적으로 실행되는 것처럼 보이게 합니다. 또 다른 예로, 다중 사용자 인벤토리 관리 시스템을 들 수 있습니다. 한 사용자가 제품 수량을 업데이트하면 동일한 제품 정보에 액세스하는 다른 사용자는 업데이트가 완료될 때까지 진행 중인 업데이트의 영향을 받지 않으면서 일관되고 분리된 데이터 뷰를 볼 수 있습니다.
내구성
내구성은 시스템에 장애가 발생하더라도 커밋된 모든 레코드가 데이터베이스에서 유지하도록 합니다. ACID 트랜잭션이 커밋될 때 모든 변경 사항이 영구적으로 적용되고 이후 발생하는 시스템 장애에 영향을 받지 않도록 보장합니다. 예를 들어 메시징 애플리케이션에서 사용자가 메시지를 전송하고 전송 성공 확인을 받을 때, 내구성 속성은 메시지가 손실되지 않도록 보장합니다. 애플리케이션이나 서버에 장애가 발생하더라도 내구성이 보장됩니다.
BASE
BASE는 기본 가용성, 소프트 상태, 최종 일관성을 의미합니다. 이 약어는 화학 물질과 마찬가지로, BASE가 ACID와 반대되는 개념임을 강조합니다.
기본 가용성
기본 가용성이란 사용자가 언제든 데이터베이스에 동시에 액세스할 수 있음을 의미합니다. 사용자가 레코드를 업데이트하기 위해 다른 사용자가 거래를 완료할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 예를 들어 전자 상거래 플랫폼에서 트래픽이 갑자기 급증하는 경우 시스템은 제품 목록 제공 및 주문 수락을 우선시할 수 있습니다. 재고 수량 업데이트가 약간 지연되더라도 사용자는 계속해서 항목을 체크아웃할 수 있게 됩니다.
소프트 상태
소프트 상태란 외부 트리거 또는 입력이 없더라도, 데이터가 시간 경과에 따라 변할 수 있는 일시적 상태 또는 임시 상태를 가질 수 있다는 개념입니다. 여러 애플리케이션이 동시에 레코드를 업데이트할 때의 레코드의 전환 상태를 설명합니다. 레코드 값은 모든 트랜잭션이 완료된 후에만 최종적으로 확정됩니다. 예를 들어 사용자가 소셜 미디어 게시물을 편집하는 경우 변경 사항이 다른 사용자에게 즉시 표시되지 않을 수 있습니다. 하지만 나중에 사용자가 트리거하지 않았더라도 게시물이 저절로 업데이트됩니다(이전 변경 사항 반영).
최종 일관성
최종 일관성은 모든 동시 업데이트가 완료되었을 때 레코드의 일관성이 유지된다는 것을 의미합니다. 이 시점에 레코드를 쿼리하는 애플리케이션은 동일한 값을 얻게 됩니다. 여러 사용자가 동시에 문서를 편집할 수 있는 분산 문서 편집 시스템을 예로 들어 보겠습니다. 사용자 A와 사용자 B가 문서의 동일한 섹션을 동시에 편집하는 경우, 변경 내용이 전파되고 동기화될 때까지 로컬 사본이 일시적으로 서로 달라질 수 있습니다. 하지만 시간이 지남에 따라 시스템은 여러 사용자가 변경한 내용을 전파하고 병합하여 최종 일관성을 보장합니다.
주요 차이점: ACID와 BASE 비교
ACID 및 BASE 데이터베이스 트랜잭션 모델 중 하나를 선택할 때는 몇 가지 절충점을 고려해야 합니다.
확장
ACID 데이터베이스 트랜잭션 모델은 일관성에 초점을 맞추기 때문에 규모를 조정하기가 더 어렵습니다. 어떤 레코드든 항상 하나의 트랜잭션만 허용되므로 수평적 규모 조정이 더 어렵습니다.
BASE 데이터베이스 모델의 경우 엄격한 일관성을 유지할 필요가 없으므로, 수평적으로 규모를 조정할 수 있습니다. 데이터베이스 클러스터에 여러 노드를 추가하면 BASE 모델이 데이터베이스 아키텍처를 구동하는 원칙인 데이터 가용성을 개선할 수 있습니다.
유연성
ACID 데이터베이스는 데이터를 처리할 때 유연성이 떨어집니다. 즉각적인 일관성을 보장해야 하며, 네트워크나 정전이 발생할 경우 일부 애플리케이션에 대한 액세스가 제한될 수 있습니다. 마찬가지로, 다른 소프트웨어 모듈에서 특정 레코드를 처리 중인 경우 애플리케이션이 데이터를 업데이트할 차례를 기다려야 합니다. 반면, BASE 데이터베이스는 보다 유연합니다. BASE는 엄격한 제한을 적용하는 대신 애플리케이션이 레코드를 사용할 수 있게 되었을 때 레코드를 수정할 수 있도록 합니다.
성능
대용량 데이터 또는 동시 처리 요청을 처리할 때 ACID 데이터베이스에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터가 엄격한 순서로 처리되기 때문에 각 트랜잭션의 오버헤드로 인해 레코드에 액세스하는 모든 애플리케이션에 영향을 미치는 지연이 발생합니다.
반면, BASE 데이터베이스에 액세스하는 애플리케이션은 언제든지 레코드를 처리할 수 있습니다. 따라서 과도한 지연 시간이 줄어들고 데이터베이스 처리량이 향상됩니다.
동기화
ACID 데이터베이스에는 트랜잭션의 변경 사항을 커밋하고 모든 관련 레코드에 이를 반영하기 위한 동기화 메커니즘이 필요합니다. 그와 동시에, 트랜잭션이 완료되거나 폐기될 때까지 상대방이 액세스하지 못하도록 특정 레코드를 잠가야 합니다. 반면, BASE 데이터베이스는 레코드를 잠그지 않고 실행되므로, 시간이 보장되지 않은 채 이후에 동기화됩니다. 개발자는 BASE 데이터베이스로 작업할 경우 특정 레코드를 처리할 때 불일치가 발생할 수 있다는 사실을 감안하여 애플리케이션에서 필요한 예방 조치를 취합니다.
사용 사례: ACID와 BASE 비교
여러 가지 차이점이 있지만, ACID 및 BASE 데이터베이스 시스템은 모두 다양한 응용 분야에 활용됩니다. ACID는 데이터 일관성, 신뢰성 및 예측 가능성이 요구되는 엔터프라이즈 애플리케이션에 이상적인 옵션입니다. 예를 들어 은행의 경우 데이터 무결성이 무엇보다 중요하므로 ACID 데이터베이스를 사용하여 고객 거래를 저장합니다. 반면, BASE 데이터베이스는 구조화되지 않은 대용량 데이터의 온라인 분석 처리에 더 적합한 옵션입니다. 예를 들어 전자 상거래 웹 사이트에서는 BASE 데이터베이스를 사용하여 자주 변경되는 제품 가격을 업데이트합니다. 이 경우 가격 정확성보다는 모든 고객이 제품 가격에 실시간으로 액세스할 수 있도록 하는 것이 더 중요합니다.
데이터베이스가 ACID와 BASE를 모두 충족할 수 있나요?
CAP 정리에 따르면 데이터베이스는 일관성, 가용성 및 파티션 내성이라는 세 가지 특성 중 두 가지를 보장할 수 있습니다. ACID 및 BASE 데이터베이스 모델 모두 파티션 내성을 제공합니다. 따라서 높은 일관성과 상시 가용성을 모두 제공할 수는 없습니다. 즉, 데이터베이스는 ACID 또는 BASE 중 하나에 치우치게 되고, 두 가지 모두를 충족할 수는 없습니다. 예를 들어 SQL 데이터베이스는 ACID 모델을 기반으로 구조화되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 BASE 아키텍처를 사용합니다. 반면, 일부 NoSQL 데이터베이스는 특정 ACID 특성을 나타낼 수 있지만 ACID 적격 데이터베이스로는 작동하지 않습니다.
차이점 요약: ACID와 BASE 비교
| ACID |
BASE |
|
| 확장 가능 |
수직적으로 규모를 조정합니다. |
수평적으로 규모를 조정합니다. |
| 유연성 |
유연성이 떨어집니다. 처리 시 다른 애플리케이션의 특정 레코드를 차단합니다. |
더 유연합니다. 여러 애플리케이션이 동일한 레코드를 동시에 업데이트할 수 있습니다. |
| 성능 |
대용량 데이터를 처리할 때는 성능이 저하됩니다. |
높은 처리량으로 대용량의 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. |
| 동기화 |
예. 동기화 시 지연 시간이 늘어납니다. |
데이터베이스 수준에서 동기화가 이루어지지 않습니다. |
AWS는 ACID 및 BASE 데이터베이스 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
AWS 클라우드 데이터베이스는 모든 유형의 데이터 사용 사례를 지원할 수 있도록 다양한 ACID 및 BASE 데이터베이스 서비스를 제공합니다. 조직은 AWS에 데이터베이스를 배포하여 데이터 스토리지 인프라를 프로비저닝, 규모 조정 및 관리하는 데 소요되는 시간을 절약합니다. 예:
- Amazon DynamoDB는 클라우드 애플리케이션의 밀리초 데이터 처리를 지원하는 고속 BASE 데이터베이스 서비스입니다.
- Amazon MemoryDB는 개발자가 내구성과 가용성이 뛰어난 Redis 데이터베이스를 웹 및 모바일 애플리케이션용으로 배포할 수 있는 또 다른 BASE 데이터베이스입니다.
- AWS RedShift는 비즈니스 인텔리전스 사용 사례에서 복잡한 SQL 분석 쿼리를 실행할 수 있는 ACID 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.
지금 계정을 만들어 ACID 및 BASE 데이터베이스를 시작하세요.
