Реляционные СУБД. PostgreSQL

Реляционная модель данных — это модель организации данных в компьютерной системе, основанная на использовании таблиц, в которых данные хранятся в виде строк и столбцов.

В этой модели каждая строка представляет собой отдельную запись, а каждый столбец — атрибут или характеристику записи.

Таким образом, данные в реляционной модели данных организованы в виде логически связанных таблиц, которые могут быть связаны друг с другом через ключи.

Реляционная модель данных является одной из самых распространенных и широко используется в базах данных и системах управления данными.

Основные принципы реляционной модели данных:

1. Отношения (Tables): Данные представлены в виде таблиц (отношений), где каждая таблица имеет уникальное имя.
2. Кортежи (Tuples): Каждая строка таблицы представляет собой кортеж, содержащий данные в определенном порядке.
3. Атрибуты (Attributes): Каждый столбец таблицы представляет собой атрибут, описывающий конкретный аспект данных.
4. Ключи (Keys): Ключи используются для идентификации уникальных записей в таблице. Основной ключ (Primary Key) уникально идентифицирует каждую запись.
5. Отношения между таблицами (Relationships): Реляционные базы данных поддерживают установление связей между таблицами, что позволяет эффективно объединять данные из различных источников.

Реляционная модель данных была предложена Эдгаром Коддом в 1970 году и стала одной из наиболее широко используемых моделей для организации данных в базах данных. Она обеспечивает простоту, структурированность и эффективность при работе с данными, что делает ее основой для многих современных систем управления базами данных (СУБД).

Реляционные СУБД

Реляционные СУБД (РСУБД) — это системы управления базами данных, которые используют реляционную модель данных для организации и хранения информации.

Они основаны на принципе хранения данных в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов, где каждая строка представляет отдельную запись, а каждый столбец — атрибут или характеристику записи.

Примеры реляционных СУБД:

• MySQL
• Oracle
• Microsoft SQL Server
• PostgreSQL

Основные функции реляционных СУБД:

1. Создание и управление таблицами: Реляционные СУБД позволяют создавать таблицы для хранения данных и управлять их структурой.
2. Язык SQL (Structured Query Language): Используется для выполнения запросов к данным, вставки, обновления и удаления записей, создания и модификации структуры таблиц.
3. Операции JOIN: Реляционные СУБД поддерживают операции объединения таблиц, что позволяет комбинировать данные из разных источников.
4. Транзакции и управление целостностью данных: Гарантируют выполнение транзакций в соответствии с ACID-свойствами (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) и поддерживают целостность данных.
5. Индексы: Создание и использование индексов для ускорения поиска данных и оптимизации производительности запросов.
6. Управление правами доступа: Определение прав доступа к данным для пользователей и ролей, обеспечивая безопасность и конфиденциальность.
7. Триггеры: Возможность создания триггеров, которые автоматически реагируют на изменения данных в базе данных.
8. Поддержка журналирования и резервирования: Обеспечивает надежное управление изменениями данных, включая возможность отката транзакций и создание резервных копий.

Обзор современных реляционных СУБД

1. PostgreSQL:
   • Преимущества:
     • Открытое программное обеспечение с обширным сообществом разработчиков.
     • Мощная поддержка стандартов SQL.
     • Расширяемость и поддержка процедурного языка (PL/pgSQL, PL/Python и др.).
     • Высокая степень надежности и устойчивости.
   • Недостатки:
     • Некоторые пользователи могут считать сложным в освоении.
     • Настройка и управление требует более продвинутых навыков.
   • Особенности:
     • Поддержка JSON и NoSQL-функциональности.
     • Множество дополнительных модулей и расширений.
   • Применение:
     • Подходит для широкого спектра приложений, включая веб-разработку, аналитику данных и геоинформационные системы.
2. MySQL:
   • Преимущества:
     • Высокая производительность и быстродействие.
     • Простота в использовании и конфигурации.
     • Обширная документация и поддержка сообщества.
   • Недостатки:
     • Некоторые функциональности могут быть ограничены в сравнении с PostgreSQL.
     • Меньшая гибкость при работе с сложными запросами.
   • Особенности:
     • Таблицы InnoDB для обеспечения транзакционной поддержки.
     • Механизмы кеширования и индексации для оптимизации запросов.
   • Применение:
     • Широко используется в веб-приложениях, благодаря своей производительности.
3. Microsoft SQL Server:
   • Преимущества:
     • Интеграция с другими продуктами Microsoft.
     • Обширные инструменты администрирования и мониторинга.
     • Поддержка технологии хранения данных In-Memory OLTP.
   • Недостатки:
     • Лицензионные расходы могут быть высокими.
     • Ограничения по операционным системам.
   • Особенности:
     • Возможности Business Intelligence и аналитики.
     • Интеграция с Azure для облачных сценариев.
   • Применение:
     • Широко используется в корпоративных средах, где важна интеграция с другими продуктами Microsoft.
4. Oracle Database:
   • Преимущества:
     • Продвинутые функциональности для управления данными и безопасности.
     • Широкий спектр возможностей в области OLAP и аналитики.
     • Высокая производительность при правильной настройке.
   • Недостатки:
     • Высокие затраты на лицензии и обслуживание.
     • Сложность в установке и настройке.
   • Особенности:
     • Расширенные средства мониторинга и управления.
     • Поддержка для структурированных и неструктурированных данных.
   • Применение:
     • Применяется в крупных предприятиях для хранения и обработки больших объемов данных.
5. SQLite:
   • Преимущества:
     • Легковесная, встроенная база данных.
     • Отсутствие необходимости в сервере баз данных.
     • Поддержка многих платформ и языков программирования.
   • Недостатки:
     • Не подходит для крупных и высоконагруженных приложений.
     • Слабо подходит для параллельного многозадачного доступа.
   • Особенности:
     • Хранение всей базы данных в одном файле.
     • Простая интеграция с приложениями.
   • Применение:
     • Подходит для небольших проектов, мобильных приложений и встроенных систем.
6. MariaDB:
   • Преимущества:
     • Форк MySQL с открытым исходным кодом.
     • Высокая производительность и поддержка современных функций.
     • Активное сообщество и поддержка разработчиков.
   • Недостатки:
     • Может не обладать такой же степенью стабильности, что и MySQL, в зависимости от версии.
     • Ограниченное распространение.
   • Особенности:
     • Интеграция с MariaDB ColumnStore для аналитики больших данных.
     • Поддержка транзакционных и неверсионных хранилищ данных.
   • Применение:
     • Подходит для веб-приложений, где ценится производительность и открытый исходный код.

PostgreSQL: История и Основные Характеристики

История PostgreSQL:

PostgreSQL, часто называемая «Postgres», является мощной объектно-реляционной системой управления базами данных (ORDBMS), которая в существенной степени основана на языке программирования SQL. Вот краткая история PostgreSQL:

1. 1977 год:
   • Проект начался в университете Калифорнии в Беркли под руководством профессора Майкла Стоунабрейкера.
2. 1985 год:
   • Стоунбрейкер и его студенты выпустили первую версию POSTGRES, которая была объектно-реляционной базой данных.
3. 1996 год:
   • В этот период, после множества изменений и улучшений, появилась PostgreSQL 6.0, первая версия с официальным названием PostgreSQL.
4. 2000-е годы:
   • PostgreSQL привлекла внимание сообщества за свою функциональность и поддержку стандарта SQL.
5. 2005 год:
   • Создана некоммерческая организация PostgreSQL Global Development Group для развития и поддержки проекта.
6. 2010-е годы:
   • PostgreSQL стала одной из наиболее популярных и мощных реляционных баз данных. Ежегодно выходят новые версии с улучшениями.

Основные характеристики PostgreSQL:

1. Открытый исходный код:
   • PostgreSQL распространяется под открытой лицензией, что позволяет свободное использование, изменение и распространение.
2. Объектно-реляционная модель:
   • Поддерживает объектно-реляционную парадигму, позволяя хранить и обрабатывать сложные структуры данных, такие как JSON, XML и др.
3. Полная поддержка стандарта SQL:
   • PostgreSQL стремится к полной совместимости с SQL-стандартом, что делает его мощным инструментом для разработчиков, знакомых с языком SQL.
4. Транзакционная безопасность:
   • PostgreSQL обеспечивает высокий уровень транзакционной безопасности с использованием механизмов контроля согласованности транзакций.
5. Расширяемость и гибкость:
   • Пользователи могут определять свои типы данных, операторы и функции, что обеспечивает высокую степень гибкости в работе с данными.
6. Поддержка NoSQL-функциональности:
   • Встроенная поддержка для работы с JSON и другими форматами данных, что делает PostgreSQL гибким выбором для гибридных решений SQL/NoSQL.
7. Поддержка полнотекстового поиска:
   • Имеет мощные средства для полнотекстового поиска, что делает PostgreSQL подходящим для приложений, требующих текстового анализа.
8. Масштабируемость:
   • PostgreSQL поддерживает горизонтальное масштабирование и работу в кластере для обеспечения производительности и отказоустойчивости.
9. Активное сообщество и поддержка:
   • PostgreSQL обладает обширным международным сообществом, что обеспечивает активную поддержку и развитие.
10. Интеграция с другими технологиями:
    • Возможность интеграции с различными языками программирования, инструментами и технологиями, такими как Python, Java, и многими другими.

PostgreSQL остается одним из наиболее популярных выборов для приложений, где требуется мощная и гибкая система управления базами данных. Его активное сообщество и постоянные обновления поддерживают его статус в качестве надежного инструмента для разработчиков и администраторов баз данных.

Установка PostgreSQL для тренировки и тестирования

Локальные Способы Установки:

1. Windows:
   • Скачайте инсталлятор PostgreSQL с официального сайта PostgreSQL.
   • Запустите инсталлятор и следуйте инструкциям.
   • Выберите пароль для пользователя «postgres».
2. Linux:
   • Для Ubuntu и Debian:

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib
     

   • Для Fedora:

     sudo dnf install postgresql-server
     sudo postgresql-setup --initdb
     sudo systemctl start postgresql
     sudo systemctl enable postgresql
     

3. Mac:
   • Используйте Homebrew:

     brew install postgresql
     

Установка на Облачных Платформах:

1. Google Cloud Platform (GCP):
   • Создайте виртуальную машину с операционной системой, совместимой с PostgreSQL.
   • Установите PostgreSQL:

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib
     

   • Разрешите удаленный доступ к PostgreSQL, если необходимо.
2. Amazon Web Services (AWS):
   • Запустите Amazon RDS с PostgreSQL в качестве движка баз данных.

Использование Docker:

1. Установка Docker:
   • Следуйте инструкциям для установки Docker на вашей операционной системе.
2. Запуск PostgreSQL в Docker-контейнере:

   docker run --name postgres-container -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d -p 5432:5432 postgres
   

Использование DBeaver:

1. Установка DBeaver:
   • Скачайте и установите DBeaver.
2. Подключение к PostgreSQL:
   • Откройте DBeaver, нажмите «Create a new connection».
   • Выберите «PostgreSQL» в качестве типа базы данных.
   • Укажите параметры подключения: хост, порт, имя базы данных, имя пользователя и пароль.
3. Использование DBeaver:
   • DBeaver предоставляет интуитивно понятный интерфейс для работы с базой данных, позволяя выполнять SQL-запросы, управлять структурой базы данных и просматривать данные.

Язык SQL

Язык SQL (Structured Query Language) был разработан в 1970-х годах и стал стандартным языком запросов и управления данными в реляционных СУБД. Он значительно упростил работу с базами данных и позволил популяризировать реляционные СУБД.

Язык SQL предоставляет набор команд для выполнения различных операций с данными в реляционных СУБД. Он позволяет создавать, изменять и удалять таблицы и записи в них, выполнять запросы на выборку, изменение и удаление данных, а также управлять доступом к данным и устанавливать права доступа.

Операции реляционной алгебры, такие как выборка, фильтрация, сортировка, объединение и проекция, реализуются в языке SQL с помощью соответствующих команд. Например, операция выборки данных из одной таблицы может быть выполнена с помощью команды SELECT, а операция объединения данных из двух таблиц — с помощью команды JOIN.

Язык SQL также поддерживает операции изменения данных, такие как INSERT, UPDATE и DELETE, которые позволяют добавлять, изменять и удалять записи в таблицах.

Благодаря простоте и удобству использования, язык SQL стал стандартом для работы с реляционными СУБД и позволил значительно упростить и ускорить работу с данными в различных сферах деятельности.

Основные преимущества и возможности языка SQL

1. Простота Использования:
   • SQL был разработан с учетом простоты и понятности. Его синтаксис основан на естественном языке запросов, что делает его доступным для широкого круга пользователей, включая тех, кто не является программистом.
2. Декларативный Характер:
   • SQL является декларативным языком запросов, что означает, что пользователь описывает, какие данные он хочет получить, а не указывает, как именно это сделать. Это позволяет сконцентрироваться на задачах, а не на том, как достичь результата.
3. Операции Реляционной Алгебры:
   • SQL включает в себя операции, соответствующие основным принципам реляционной алгебры. Некоторые из них включают:
     • SELECT: Извлечение данных из таблицы.
     • PROJECT: Выбор конкретных столбцов из таблицы.
     • JOIN: Объединение данных из нескольких таблиц.
     • INTERSECT, UNION, EXCEPT: Операции над множествами для сравнения и комбинирования данных.
     • AGGREGATE FUNCTIONS: Функции агрегации, такие как COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN.
4. Способность Выражать Сложные Запросы:
   • SQL обеспечивает возможность формулировать сложные запросы с использованием подзапросов, вложенных запросов и условий. Это позволяет пользователям выполнять разнообразные операции над данными.
5. Универсальность:
   • SQL стал универсальным стандартом для работы с реляционными СУБД. Большинство реляционных СУБД поддерживают SQL, что обеспечивает переносимость запросов между различными системами.
6. Соответствие Принципам ACID:
   • SQL включает в себя команды для управления транзакциями, обеспечивая соблюдение принципов ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).
7. Способствование Стандартизации:
   • SQL является международным стандартом, что способствует стандартизации запросов и обучению специалистов в области баз данных.

Основные понятия реляционных СУБД

1. Таблицы (Relations):
   • В реляционных СУБД данные хранятся в виде таблиц или отношений. Каждая таблица представляет определенный тип данных, а каждая строка в таблице представляет конкретную запись.
2. Ключи (Keys):
   • Первичный ключ (Primary Key): Уникальный идентификатор для каждой записи в таблице.
   • Внешний ключ (Foreign Key): Связь между двумя таблицами, устанавливаемая посредством ключа.
3. Столбцы (Attributes):
   • Каждый столбец в таблице представляет собой атрибут или поле данных. Например, таблица с информацией о пользователях может содержать столбцы для имени, возраста, идентификатора и т. д.
4. Типы данных (Data Types):
   • Определяют формат данных, который может храниться в каждом столбце. Примеры включают целые числа, строки текста, даты и времена.
5. Отношения (Relationships):
   • Реляционные СУБД поддерживают установление отношений между таблицами, что позволяет объединять данные из различных источников.
6. Индексы (Indexes):
   • Используются для ускорения поиска данных. Индекс создается для одного или нескольких столбцов, что обеспечивает более эффективный доступ к данным при выполнении запросов.
7. Ограничения целостности (Integrity Constraints):
   • Устанавливают правила, которые гарантируют согласованность данных. Примеры включают ограничения уникальности, проверки на NULL значения и внешние ключи.
8. Нормализация:
   • Процесс организации данных в таблицах таким образом, чтобы избежать избыточности и зависимости между данными. Нормализация помогает уменьшить размер базы данных и улучшить ее структуру.
9. Транзакции (Transactions):
   • Группы операций, которые выполняются как единое целое. Транзакции обеспечивают ACID-свойства (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) для обеспечения надежности данных.
10. Язык SQL (Structured Query Language):
    • Стандартный язык запросов для взаимодействия с реляционными СУБД. SQL включает команды для извлечения, вставки, обновления и удаления данных, а также определения структуры базы данных.

Механизмы, обеспечивающие целостность БД

1. Ограничения целостности (Integrity Constraints):
   • Первичный ключ (Primary Key): Уникальный идентификатор для записей в таблице, предотвращающий дублирование данных.
   • Внешний ключ (Foreign Key): Обеспечивает связь между таблицами, гарантируя согласованность данных в зависимых таблицах.
   • Уникальность (Unique): Предотвращает дублирование значений в столбце, отличном от первичного ключа.
   • Проверочные ограничения (Check Constraints): Задают условия, которые должны выполняться для каждой записи.
2. Транзакции (Transactions):
   • ACID-свойства (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability): Обеспечивают выполнение транзакций таким образом, чтобы данные оставались в согласованном и надежном состоянии.
3. Триггеры (Triggers):
   • Триггеры внешнего ключа (Foreign Key Triggers): Автоматически обрабатывают изменения данных, связанные с внешними ключами, чтобы сохранить целостность данных.
4. Хранимые процедуры (Stored Procedures):
   • Бизнес-логика на уровне базы данных: Хранимые процедуры могут включать логику, которая проверяет и обеспечивает соблюдение правил целостности данных.
5. Ограничения уровня приложения:
   • Логика на уровне приложения: Помимо ограничений базы данных, многие приложения также реализуют свои собственные проверки целостности данных на уровне приложения.

Роль нормализации в обеспечении целостности

Нормализация данных является процессом организации структуры базы данных для устранения избыточности и зависимостей, что способствует повышению целостности данных. Ниже приведены способы, которыми нормализация данных содействует целостности:

1. Уменьшение избыточности:
   • Нормализация позволяет избавиться от избыточных данных, которые могут возникнуть из-за дублирования информации в различных частях базы данных. Это предотвращает несогласованность и неоднозначность данных.
2. Избегание аномалий:
   • Нормализация помогает избежать аномалий базы данных, таких как вставка (insertion), обновление (update) и удаление (deletion) аномалии. Аномалии могут привести к потере данных или некорректным результатам запросов.
3. Установление отношений:
   • Применение нормализации устанавливает отношения между таблицами в базе данных. С использованием первичных и внешних ключей формируется структура данных, где связи между таблицами поддерживают целостность и согласованность данных.
4. Упрощение обновлений:
   • Нормализация упрощает процесс внесения изменений в базу данных, так как изменения могут быть внесены в одном месте, а не в нескольких. Это уменьшает вероятность несогласованных изменений.
5. Соблюдение ограничений целостности:
   • Структурирование данных согласно принципам нормализации позволяет легко определить и поддерживать ограничения целостности, такие как первичные и внешние ключи, ограничения уникальности и другие.
6. Повышение читаемости и понятности:
   • Нормализация делает структуру базы данных более понятной и читаемой. Это упрощает понимание структуры данных и их взаимосвязей, что содействует корректному использованию данных.
7. Безопасность данных:
   • Соблюдение нормализации может помочь предотвратить утечки данных и улучшить безопасность базы данных, так как сокрытие повторяющихся данных уменьшает риски несанкционированного доступа.

Транзакции

В базах данных транзакция представляет собой последовательность одного или нескольких SQL-запросов, которые выполняются как единое целое. Транзакция предназначена для обеспечения целостности данных и согласованности изменений в базе данных. Она обозначает логическую единицу работы с данными, которая либо полностью выполняется, либо полностью откатывается в случае ошибки.

Основные свойства транзакций обычно описываются аббревиатурой ACID:

1. Atomicity (Атомарность):
   • Транзакция считается атомарной, если все ее операции выполняются как единое целое. Если происходит сбой в середине транзакции, все изменения откатываются (ROLLBACK), и база данных остается в состоянии, аналогичном тому, как если бы транзакция не выполнялась.
2. Consistency (Согласованность):
   • Транзакция должна приводить базу данных из одного согласованного состояния в другое согласованное состояние. Транзакция не должна нарушать целостность данных и бизнес-правил базы данных.
3. Isolation (Изоляция):
   • Изоляция гарантирует, что результаты выполнения транзакции не видны другим транзакциям до завершения текущей. Это предотвращает взаимное влияние транзакций, обеспечивая их независимость друг от друга.
4. Durability (Долговечность):
   • Долговечность гарантирует, что изменения, внесенные успешно завершенной транзакцией, сохраняются даже в случае сбоя системы. Данные должны быть сохранены и стать неподвижными.

Пример использования транзакции:

Рассмотрим пример транзакции, в которой выполняются операции вставки данных в две разные таблицы:

BEGIN TRANSACTION; -- Начало транзакции

-- Операции вставки данных
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (1, 'Company A');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, OrderDate) VALUES (101, 1, '2023-01-01');

COMMIT; -- Фиксация транзакции

Если все операции успешны, то COMMIT фиксирует изменения. Если возникает ошибка, и транзакция не может быть завершена, то выполняется ROLLBACK, и все изменения откатываются.

OLTP (Online Transaction Processing)

OLTP — это система, которая обрабатывает множество небольших транзакций в режиме реального времени.

Они являются ключевым компонентом информационных систем, обеспечивающих повседневные бизнес-операции. Вот основные характеристики и функции OLTP:

1. Оперативные Транзакции:
   • OLTP системы ориентированы на обработку повседневных операций, таких как вставка, обновление, удаление и запрос данных. Эти операции обеспечивают актуальность данных и поддерживают текущую работу бизнеса.
2. Реальное Время:
   • Одной из ключевых характеристик OLTP является обработка данных в реальном времени. Системы должны быть способными быстро и эффективно реагировать на транзакции, поступающие от множества пользователей.
3. Высокая Производительность:
   • OLTP системы стремятся обеспечивать высокую производительность для одновременного выполнения множества транзакций. Быстрый доступ к данным и эффективная обработка запросов являются важными аспектами.
4. Нормализованные Схемы Базы Данных:
   • Для обеспечения целостности данных и избежания избыточности, OLTP базы данных обычно имеют нормализованные схемы. Это значит, что данные структурированы таким образом, чтобы избежать повторения информации.
5. Поддержка Одновременных Пользователей:
   • OLTP системы предназначены для работы в многозадачном режиме, обрабатывая транзакции от множества пользователей одновременно. Изоляция транзакций играет важную роль в обеспечении правильного взаимодействия между параллельно выполняемыми транзакциями.
6. Примеры Применения:
   • OLTP системы активно используются в банковской сфере (обработка транзакций на счетах клиентов), торговле (учет продаж и инвентаризации), онлайн-розничной торговле (обработка заказов и платежей) и других областях, где требуется оперативная обработка данных.

PostgreSQL как OLTP система

PostgreSQL поддерживает OLTP (Online Transaction Processing) и может использоваться для эффективного выполнения оперативных транзакций в реальном времени. PostgreSQL представляет собой полнофункциональную реляционную базу данных с открытым исходным кодом, и она широко используется в различных приложениях, включая те, которые требуют обработки транзакций.

Важные черты PostgreSQL, которые делают его подходящим для OLTP:

1. Транзакции и ACID-свойства: PostgreSQL обеспечивает поддержку ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), что является ключевым для обработки транзакций в реальном времени.
2. Многопользовательская Поддержка: PostgreSQL спроектирован для работы в многопользовательской среде, что позволяет одновременно обрабатывать запросы от множества пользователей.
3. Высокая Производительность: Система оптимизирована для обработки запросов и транзакций с высокой производительностью.
4. Нормализованные Схемы: PostgreSQL позволяет создавать нормализованные схемы баз данных, что важно для обеспечения целостности данных в OLTP сценариях.
5. Поддержка Индексов: Индексы в PostgreSQL позволяют ускорять поиск и запросы, что особенно важно для оперативных транзакций, требующих быстрого доступа к данным.
6. Поддержка Триггеров и Хранимых Процедур: Возможность использования триггеров и хранимых процедур дает разработчикам гибкость в определении логики обработки транзакций на стороне сервера базы данных.
7. Репликация и Высокая Доступность: PostgreSQL предоставляет средства для настройки репликации, обеспечивая высокую доступность данных.

Таким образом, PostgreSQL является мощным инструментом для поддержки OLTP-сценариев, и его использование может быть оправданным в приложениях, где требуется оперативная обработка множества транзакций.

MVCC (Multi-Version Concurrency Control)

MVCC (Multi-Version Concurrency Control) — это метод управления параллельным доступом к данным в базах данных, который обеспечивает целостность данных при одновременном выполнении транзакций. Давайте объясним это простыми словами:

Представьте, что вы и ваши друзья смотрите один и тот же фильм на стриминговой платформе. Если каждый из вас видит фильм в своем собственном темпе, то это похоже на то, как работает MVCC.

1. Версии данных:
   • Когда кто-то начинает транзакцию (например, просматривает данные), база данных создает «версию» данных, с которой он работает. Эта версия отличается от текущей версии данных.
2. Параллельные транзакции:
   • Если несколько людей работают с данными одновременно (как если бы вы все смотрели фильм одновременно), каждый из вас видит свою собственную версию данных.
3. Изменения в отдельных версиях данных:
   • Если кто-то из вас решит что-то изменить (например, оценить фильм), это не повлияет на оценку других. Каждый из вас работает в своем собственном «мире» данных.
4. Объединение изменений:
   • Когда кто-то завершает транзакцию, его изменения объединяются с текущей версией данных. Но это не мешает другим продолжать работу со своими версиями.

Таким образом, MVCC позволяет множеству пользователей работать с данными параллельно, каждый видит свою «версию» данных, и изменения вносятся так, чтобы не конфликтовать друг с другом. Это обеспечивает эффективную обработку данных в базах данных при высоких нагрузках и параллельном доступе.

Реализация MVCC в PostgreSQL

MVCC (Multi-Version Concurrency Control) в PostgreSQL реализован следующим образом:

1. Транзакционные идентификаторы:
   • В PostgreSQL каждая транзакция имеет уникальный идентификатор (XID), который присваивается ей при старте. Этот идентификатор используется для отслеживания версий данных.
2. Система версий:
   • Каждая строка в таблице имеет дополнительные поля, которые отслеживают, когда эта строка была создана (XID, который создал строку) и когда она была удалена или обновлена.
3. Снимки (Snapshots):
   • Когда транзакция начинает чтение данных, создается ее снимок (snapshot). Этот снимок фиксирует текущие версии данных, доступные для чтения.
4. Уровень изоляции Read сommitted:
   • В уровне изоляции «Read Committed» каждая транзакция видит только те данные, которые были зафиксированы (committed) к моменту начала этой транзакции. Это обеспечивает, что изменения других транзакций не будут видны, пока они не будут зафиксированы.
5. Неблокирующие операции чтения:
   • PostgreSQL позволяет одной транзакции читать данные, даже если другая транзакция в настоящее время модифицирует эти данные. Это достигается за счет использования снимков и версий данных.
6. Управление одновременными обновлениями:
   • В случае, если две транзакции пытаются изменить одну и ту же строку, PostgreSQL использует блокировки для координирования доступа к данным. Однако, в большинстве случаев блокировки минимизированы, и PostgreSQL стремится к тому, чтобы операции чтения не блокировали операции записи и наоборот.
7. Vacuum процесс:
   • Для удаления устаревших версий данных и освобождения места в базе данных, PostgreSQL использует процесс vacuum. Этот процесс периодически проверяет данные и удаляет те версии, которые уже не используются.

Журнализация и восстановление после сбоев

Журнал транзакций — это механизм, используемый в системах управления базами данных (СУБД) для отслеживания и регистрации изменений, вносимых в базу данных в ходе выполнения транзакций. Целью журнала транзакций является обеспечение надежности и целостности данных, а также возможность восстановления базы данных после сбоев.

Вот основные аспекты журнала транзакций:

1. Запись Вперед (Write-Ahead Logging — WAL):
   • Принцип Write-Ahead Logging заключается в том, что записи в журнале транзакций должны быть выполнены (записаны) в журнал до того, как соответствующие изменения будут внесены в саму базу данных. Это обеспечивает надежность восстановления после сбоев.
2. Фиксация Изменений:
   • Журнал фиксирует изменения, такие как вставка, обновление и удаление записей в базе данных, а также другие события, связанные с транзакциями.
3. Точки Контроля (Checkpoints):
   • Периодически, система может создавать точки контроля, когда все изменения, зарегистрированные в журнале до этого момента, применены к базе данных. Это уменьшает время восстановления после сбоев.
4. Восстановление после Сбоев:
   • В случае сбоя или перезапуска системы, информация из журнала транзакций используется для восстановления базы данных в консистентное состояние. Журнал позволяет повторно применить изменения, которые не были записаны в базу данных перед сбоем.
5. Undo и Redo Информация:
   • Журнал содержит информацию для отмены (undo) изменений, если транзакция откатывается, и повторного применения (redo) изменений при восстановлении.
6. Эффективность:
   • Журнал транзакций обеспечивает эффективное управление изменениями в базе данных без необходимости частого обновления самих данных. Это также позволяет уменьшить риск потери данных в случае сбоев.

Журнал транзакций играет ключевую роль в обеспечении ACID-свойств транзакций (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) и обеспечивает надежность работы систем управления базами данных.

Примеры проблемных ситуаций и решения их с помощью журнала

Давайте рассмотрим несколько сценариев, в которых журнал транзакций помогает восстановить целостность данных после сбоев и конфликтов транзакций:

1. Сбой Транзакции в Процессе Обновления:
   • Проблема: Транзакция начала обновление нескольких записей, но перед завершением произошел сбой системы.
   • Решение с Помощью Журнала: Журнал содержит информацию о том, какие изменения были внесены, но не были фиксированы в базе данных. При восстановлении системы после сбоя, журнал позволяет повторно применить (redo) эти изменения, чтобы завершить обновление.
2. Конфликт Транзакций и Откат:
   • Проблема: Две транзакции конфликтуют между собой, и одна из них должна быть отменена (откат).
   • Решение с Помощью Журнала: Журнал содержит информацию о том, какие изменения были внесены каждой транзакцией. При откате транзакции система использует журнал для отмены (undo) этих изменений, возвращая базу данных к предыдущему состоянию.
3. Сбой в Процессе Записи:
   • Проблема: Транзакция успешно завершила свою работу, но перед тем, как изменения были зафиксированы в базе данных, произошел сбой.
   • Решение с Помощью Журнала: Поскольку запись в журнал транзакций выполняется до фиксирования изменений в базе данных, журнал содержит информацию, которая еще не была применена к базе данных. При восстановлении системы после сбоя, эти изменения могут быть повторно применены (redo) для восстановления базы данных.
4. Сбой в Процессе Удаления:
   • Проблема: Транзакция начала процесс удаления записей, но произошел сбой до завершения операции.
   • Решение с Помощью Журнала: Журнал содержит информацию о том, что записи должны быть удалены. При восстановлении системы, эти изменения могут быть повторно применены (redo), чтобы завершить операцию удаления.

В каждом из этих случаев, журнал транзакций служит надежным источником информации для восстановления базы данных после сбоев и обеспечения целостности данных. Записи в журнале позволяют повторно применять (redo) или отменять (undo) изменения, внесенные транзакциями, для достижения согласованного состояния.

Алгоритм ARIES (Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics)

ARIES (Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics) — это алгоритм управления восстановлением и изоляцией в базах данных. Этот алгоритм был предложен в 1992 году в работе под названием «ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging» и является ключевым вкладом в область управления транзакциями и восстановления в реляционных базах данных.

Основные характеристики и принципы ARIES включают:

1. Write-Ahead Logging (WAL):
   • ARIES использует метод журнализации с операцией записи вперед (Write-Ahead Logging). Это означает, что записи в журнале должны быть записаны до того, как соответствующие изменения будут внесены в сами данные в базе. Этот подход обеспечивает надежность восстановления после сбоев.
2. Точка Контроля (Checkpoint):
   • ARIES периодически создает точки контроля, сохраняя информацию о текущем состоянии базы данных. Это уменьшает объем данных, которые необходимо восстанавливать после сбоя.
3. Fine-Granularity Locking:
   • ARIES поддерживает механизмы мелкозернистой блокировки, что означает, что блокировки применяются к отдельным элементам данных (например, отдельным строкам), а не ко всей таблице.
4. Partial Rollback:
   • ARIES поддерживает частичную отмену изменений транзакции после сбоя. Если транзакция не завершена, ARIES может отменить только те ее части, которые были затронуты сбоем, оставив остальные части транзакции в базе данных.
5. Фазы ARIES:
   • ARIES включает в себя несколько фаз, таких как фаза анализа (Analysis), фаза восстановления (Redo), фаза применения (Undo), и другие. Эти фазы используются для обеспечения атомарности и целостности транзакций.

Блокировки

Блокировки — это инструмент, который помогает управлять доступом к данным, предотвращая конфликты и обеспечивая целостность информации в базе данных.

В мире баз данных, когда несколько человек или программы пытаются работать с одними и теми же данными, могут возникнуть проблемы. Блокировки помогают избежать этих проблем, управляя тем, как данные разделяются и изменяются.

Пример: Представьте, что вы и ваш друг пытаетесь одновременно изменить номер телефона в вашем телефонном справочнике. Без блокировок, оба изменения могут пересекаться, и результат может быть неопределенным. Блокировки предотвращают такие ситуации, решая, кто имеет право изменять данные в данный момент.

В базах данных блокировки могут накладываться на различные объекты, чтобы контролировать доступ к данным и предотвращать конфликты между транзакциями. Вот основные объекты, на которые могут быть наложены блокировки:

1. Строки (Rows):
   • Блокировки строк применяются к конкретным записям данных в таблице. Это предотвращает изменение или чтение определенных строк другими транзакциями, пока транзакция не завершится.
2. Таблицы (Tables):
   • Блокировки таблиц применяются ко всей таблице. Это может быть полезно, например, при выполнении операций, которые изменяют структуру таблицы (например, добавление или удаление столбцов).
3. Столбцы (Columns):
   • Некоторые системы могут поддерживать блокировки на уровне отдельных столбцов. Это означает, что транзакция может блокировать только определенные столбцы в строке, оставляя другие доступными для других транзакций.
4. Приложения (Applications):
   • Некоторые блокировки могут быть наложены на приложение или соединение к базе данных. Это позволяет управлять доступом к данным для целых приложений или групп пользователей.
5. Индексы (Indexes):
   • Блокировки индексов могут применяться при выполнении операций, которые изменяют структуру индекса или используют его для поиска данных.
6. Метаданные (Metadata):
   • Блокировки могут быть наложены на метаданные, такие как информация о таблицах, чтобы предотвратить изменения в структуре базы данных во время выполнения других операций.
7. Представления (Views):
   • Если в базе данных используются представления, блокировки могут применяться к данным, извлекаемым из представлений, чтобы обеспечить целостность результатов запросов.

Взаимные блокировки

Взаимная блокировка (или deadlock) — это ситуация, когда две или более транзакции в базе данных находятся в состоянии, когда каждая из них ждет ресурс, контролируемый другой, и не может продолжить выполнение без освобождения этого ресурса.

Это приводит к тому, что транзакции блокируют друг друга, и ни одна из них не может завершиться.

Механизмы, предотвращающие взаимные блокировки в PostgreSQL

1. Таймауты:
   • PostgreSQL позволяет устанавливать временные ограничения на длительность блокировки. Если транзакция долго ждет ресурс, она может быть прервана с ошибкой.
   • Реализация: В PostgreSQL можно использовать параметры statement_timeout и lock_timeout для установки временных ограничений. Например:

     SET statement_timeout = '5s'; -- устанавливает таймаут выполнения запроса в 5 секунд
     SET lock_timeout = '3s'; -- устанавливает таймаут для блокировки в 3 секунды
     

   • Практика: Если транзакция не может получить блокировку в течение установленного таймаута, она завершится с ошибкой.
2. Проверка Циклов (Cycle Detection):
   • PostgreSQL использует алгоритм обнаружения циклов в графе блокировок. Если система обнаруживает, что есть цикл блокировок, она может разрешить его, выбрав транзакцию для прерывания.
   • Реализация: PostgreSQL использует алгоритм проверки циклов в блокировках. Это встроенный механизм и не требует специальной конфигурации.
   • Практика: Если обнаруживается цикл блокировок, PostgreSQL выбирает транзакцию для прерывания, чтобы разорвать цикл.
3. Умные Журналы (Smart Logging):
   • Журналы транзакций (WAL) в PostgreSQL содержат информацию о последовательности операций. С этой информацией система может определить, является ли блокировка взаимной, и предпринять меры для разрешения ситуации.
   • Реализация: PostgreSQL использует Write-Ahead Logging (WAL), чтобы регистрировать операции транзакций. Система может анализировать журнал для определения целостности блокировок.
   • Практика: Если журнал указывает на возможную взаимную блокировку, система может предпринять меры для ее разрешения.
4. Оптимистическая Блокировка (Optimistic Locking):
   • Этот метод предполагает, что блокировки редки, и транзакции могут работать параллельно. Если возникает блокировка, система может попробовать разрешить ее, используя различные стратегии, прежде чем применить блокировку.
   • Реализация: Этот метод может включать в себя использование метаданных версий данных и алгоритмов сравнения для определения, были ли изменения сделаны другой транзакцией.
   • Практика: Транзакция пытается выполнить свои изменения, но перед фиксацией проверяет, не изменились ли данные с момента начала транзакции.
5. Выбор Убийцы (Killer Selection):
   • Если обнаруживается взаимная блокировка, система может выбрать одну из транзакций как «убийцу» и прервать ее выполнение, чтобы разорвать цикл блокировок.
   • Реализация: При обнаружении взаимной блокировки PostgreSQL может выбрать одну из транзакций для прерывания с использованием параметра pg_terminate_backend.
   • Практика: Пример команды:

     SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE -- условие выбора транзакции;
     

6. Мониторинг и Журналирование:
   • PostgreSQL позволяет мониторить текущие блокировки и анализировать журнал транзакций для выявления ситуаций взаимной блокировки.
   • Реализация: Используйте команды мониторинга, такие как pg_stat_activity, и анализируйте журнал транзакций для выявления ситуаций взаимной блокировки.
   • Практика: Пример запроса для мониторинга текущих блокировок:

     SELECT * FROM pg_locks;
     

Уровни изоляции транзакций

Для начала разберем несколько терминов

Грязное чтение (Dirty Read):

Грязное чтение — это ситуация, при которой одна транзакция читает данные, измененные другой транзакцией, которая еще не была фиксирована (подтверждена).

Если изменения в последствии откатываются, тогда транзакция, совершившая грязное чтение, получает неподтвержденные (грязные) данные, которые фактически не имеют силы.

Пример с использованием SQL:

-- Транзакция 1
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 50 WHERE user_id = 1;

-- Транзакция 2
BEGIN TRANSACTION;
SELECT * FROM accounts WHERE user_id = 1;
COMMIT;

-- Транзакция 1 (возможный откат)
ROLLBACK;

В этом примере транзакция 1 уменьшает баланс пользователя на 50, но транзакция 2 читает данные до того, как транзакция 1 завершена. Если транзакция 1 откатывается после чтения транзакцией 2, то данные, прочитанные транзакцией 2, окажутся грязными, так как они были изменены, но не подтверждены.

Неподтвержденные данные (Uncommitted Data):

Неподтвержденные данные — это изменения данных, внесенные транзакцией, которая еще не была подтверждена (завершена командой COMMIT).

Такие данные не являются стабильными и могут быть откатаны, если транзакция решит не фиксировать свои изменения.

Использование уровней изоляции транзакций, таких как READ COMMITTED, REPEATABLE READ и SERIALIZABLE, помогает предотвратить грязное чтение и гарантировать, что данные, прочитанные транзакцией, являются подтвержденными (фиксированными).

Неповторяемое чтение

Неповторяющееся чтение (Non-repeatable Read):

Неповторяющееся чтение — это ситуация, при которой одна транзакция в разные моменты времени в пределах своего выполнения видит одну и ту же строку данных, но с разными значениями из-за изменений, внесенных другой транзакцией между первым и вторым чтением.

Пример с использованием SQL:

-- Транзакция 1
BEGIN TRANSACTION;
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics';

-- Транзакция 2
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE category = 'Electronics';
COMMIT;

-- Транзакция 1 (повторное чтение после изменений транзакции 2)
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics';
COMMIT;

В этом примере транзакция 1 сначала читает все продукты в категории ‘Electronics’. Затем транзакция 2 увеличивает цены электроники. После этого транзакция 1 повторно читает продукты в той же категории. Результат второго чтения может отличаться от первого из-за изменений, внесенных транзакцией 2. Это и есть неповторяющееся чтение.

Уровень изоляции транзакций, такой как SERIALIZABLE, помогает предотвратить неповторяющееся чтение, так как он обеспечивает более высокую степень изоляции от изменений других транзакций.

Фантомное чтение

Фантомное чтение — это явление в базах данных, при котором транзакция в процессе своего выполнения видит новые строки данных (или не видит удаленные строки), которые появились после начала транзакции, но до её завершения.

Таким образом, даже если транзакция читает данные в рамках одного запроса несколько раз, результаты могут отличаться из-за вставки новых записей другими транзакциями.

Пример с использованием SQL:

-- Транзакция 1
BEGIN TRANSACTION;
SELECT * FROM products WHERE price > 100;

-- Транзакция 2
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO products (name, price) VALUES ('New Product', 120);

-- Транзакция 1
SELECT * FROM products WHERE price > 100;
COMMIT;

В этом примере транзакция 1 начинает чтение товаров с ценой выше 100, затем транзакция 2 добавляет новый товар с ценой 120. Если теперь транзакция 1 выполняет тот же запрос повторно до завершения транзакции 2, она увидит новый товар, который еще не существовал на момент её первого выполнения. Это и есть фантомное чтение.

Уровни изоляции транзакций, такие как SERIALIZABLE, могут помочь предотвратить фантомные чтения, так как они обеспечивают более высокую степень изоляции от изменений других транзакций.

Отличие неповторяемого чтения от фантомного

Различия:

1. Объект изменения:
   • Неповторяющееся чтение: Затрагивает изменения в уже существующих строках данных.
   • Фантомное чтение: Затрагивает появление новых строк данных.
2. Причина изменений:
   • Неповторяющееся чтение: Изменения происходят в существующих данных.
   • Фантомное чтение: Изменения происходят в структуре данных (появление новых строк).
3. Степень изоляции:
   • Неповторяющееся чтение: Может быть предотвращено при более высоких уровнях изоляции (например, SERIALIZABLE).
   • Фантомное чтение: Также может быть предотвращено при более высоких уровнях изоляции.
4. Характер изменений:
   • Неповторяющееся чтение: Связано с изменениями в значениях существующих полей.
   • Фантомное чтение: Связано с появлением новых строк, соответствующих критериям запроса.
5. Пример использования:
   • Неповторяющееся чтение: Транзакция изменяет цену товара, и другая транзакция читает эту цену, затем первая транзакция откатывает изменения.
   • Фантомное чтение: Транзакция добавляет новый товар, и другая транзакция, читая товары, видит новый товар, который еще не существовал при первом чтении.

Сравнение уровней изоляции транзакций

Уровни изоляции транзакций определяют, как транзакции взаимодействуют друг с другом в многозадачной среде. В стандарте SQL определены четыре уровня изоляции: READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ и SERIALIZABLE.

1. READ UNCOMMITTED:
   • Поведение: Разрешает чтение неподтвержденных данных, которые могут быть изменены другой транзакцией.
   • Конкуренция: Транзакции могут читать данные, которые находятся в процессе изменения другой транзакцией (dirty reads).
   • Плюсы: Высокая производительность из-за минимальной блокировки.
   • Минусы: Несогласованность данных, возможность чтения неподтвержденных изменений.
2. READ COMMITTED:
   • Поведение: Транзакции видят только подтвержденные изменения. Избегают «грязного чтения».
   • Конкуренция: Предотвращает грязное чтение, но может столкнуться с феноменом «неповторяющегося чтения».
   • Плюсы: Уменьшен риск грязного чтения.
   • Минусы: Возможно неповторяющееся чтение, так как данные могут изменяться другими транзакциями.
3. REPEATABLE READ:
   • Поведение: Транзакции видят только те данные, которые были в момент начала транзакции. Избегают грязного чтения и неповторяющегося чтения.
   • Конкуренция: Избегает грязного чтения и неповторяющегося чтения, но может столкнуться с феноменом «фантомного чтения».
   • Плюсы: Более высокая степень изоляции от изменений других транзакций.
   • Минусы: Возможны фантомные чтения (появление новых строк, соответствующих условиям запроса).
4. SERIALIZABLE:
   • Поведение: Обеспечивает максимальный уровень изоляции. Транзакции видят только те данные, которые были в момент начала транзакции, и избегают фантомного чтения.
   • Конкуренция: Избегает грязного чтения, неповторяющегося чтения и фантомного чтения.
   • Плюсы: Максимальная изоляция от изменений других транзакций.
   • Минусы: Более высокие затраты на блокировку, что может снижать производительность.

Заключение:

• Выбор уровня изоляции зависит от требований конкретного приложения к согласованности данных и производительности.
• Более высокие уровни изоляции обеспечивают большую согласованность, но могут привести к увеличению затрат на блокировку и снижению параллелизма транзакций.
• Низкие уровни изоляции обеспечивают большую производительность, но с большим риском непредсказуемого поведения из-за конкуренции транзакций.