پایگاه داده ACID چیست؟

پایگاه داده ACID: اتمی بودن (Atomicity)، ثبات (Consistency)، جداسازی (Isolation) و دوام (Durability)

مؤسسات مالی سالانه هزینه‌های قابل توجهی به دلیل ناسازگاری‌های داده متحمل می‌شوند، در حالی که پلتفرم‌های تجارت الکترونیک با ترک مشتریان در صورت شکست تراکنش‌ها در میانه فرآیند روبرو هستند. در هسته جلوگیری از این شکست‌های پرهزینه، پایگاه‌های داده تراکنشی با ویژگی‌های ACID خود قرار دارند—تضمین‌های اساسی که اطمینان می‌دهند عملیات تجاری حیاتی شما با موفقیت تکمیل شوند یا به طور ایمن شکست بخورند، بدون اینکه داده‌های شما را در حالت ناسازگار رها کنند.

در مرکز قابلیت اعتماد و یکپارچگی این پایگاه‌های داده، ویژگی‌های ACID (اتمی بودن، ثبات، جداسازی، دوام) قرار دارند. این ویژگی‌ها اطمینان می‌دهند که تراکنش‌ها به طور قابل اعتماد و ایمن پردازش شوند و ثبات و یکپارچگی داده را حتی در صورت شکست‌های سیستم یا دسترسی همزمان حفظ کنند.

در این مقاله، به دنیای پایگاه‌های داده تراکنشی می‌پردازیم و اهمیت ویژگی‌های ACID و بهترین شیوه‌ها برای حفظ آن‌ها را بررسی می‌کنیم. از مدیریت تراکنش تا کنترل همزمانی و استراتژی‌های پشتیبان‌گیری، درک و پیاده‌سازی این شیوه‌ها برای سازمان‌هایی که به دنبال حفظ یکپارچگی داده و اطمینان از عملکرد روان سیستم‌های حیاتی تجاری خود هستند، ضروری است.

پایگاه‌های داده تراکنشی و اجزای اصلی آن‌ها چیستند؟

پایگاه داده تراکنشی، که به عنوان سیستم تراکنشی نیز شناخته می‌شود، نوعی پایگاه داده است که برای مدیریت و پردازش تراکنش‌ها—یک توالی از یک یا چند عملیات مانند بازیابی، درج، به‌روزرسانی یا حذف داده—طراحی شده است.

پایگاه‌های داده تراکنشی برای بارهای کاری OLTP (پردازش تراکنش آنلاین) بهینه‌سازی شده‌اند، که شامل عملیات مکرر و کوچک‌مقیاس است. آن‌ها مکانیسم‌هایی برای اطمینان از یکپارچگی داده، کنترل همزمانی، و مدیریت تراکنش ارائه می‌دهند و آن‌ها را برای کاربردهایی که نیاز به پردازش داده واقعی‌زمان و توان عملیاتی تراکنش بالا دارند، مناسب می‌سازند.

در قلب پایگاه‌های داده تراکنشی، ویژگی‌های ACID قرار دارند:

• اتمی بودن
• ثبات
• جداسازی
• دوام

این ویژگی‌ها اطمینان می‌دهند که تراکنش‌های ACID به طور قابل اعتماد و ایمن پردازش شوند، حتی در صورت شکست‌های سیستم یا دسترسی همزمان. پیاده‌سازی‌های مدرن از تکنیک‌های پیشرفته مانند لاگ‌گیری پیش از نوشتن (WAL) و کنترل همزمانی چندنسخه‌ای (MVCC) برای بهینه‌سازی عملکرد در حالی که این تضمین‌ها را حفظ می‌کنند، بهره می‌برند.

ویژگی‌های ACID چگونه قابلیت اعتماد پایگاه داده را تضمین می‌کنند؟

ACID مخفف اتمی بودن، ثبات، جداسازی، و دوام است. این مجموعه از ویژگی‌های ضروری، قابلیت اعتماد تراکنش‌ها را در سیستم‌های پایگاه داده پس از اجرای گروهی از عملیات تعریف و حفظ می‌کند و در برابر خطاها و دسترسی همزمان محافظت می‌کند.

برخی از پایگاه‌های داده پرکاربرد که به دلیل رعایت ACID شناخته می‌شوند، Microsoft SQL Server، MySQL، SQLite، و Oracle Database هستند. سیستم‌های توزیع‌شده مدرن مانند Google Spanner و CockroachDB تضمین‌های ACID را به مقیاس‌های جهانی گسترش داده‌اند در حالی که عملکرد را حفظ می‌کنند.

اتمی بودن (Atomicity): اصل همه یا هیچ

اتمی بودن بیان می‌کند که یک تراکنش اتمی است—یک واحد واحد کار. تمام عملیات در یک تراکنش باید با موفقیت تکمیل و متعهد شوند، یا هیچ‌کدام اثر نکنند. این امر از طریق بخش‌های بازگشت (rollback segments)، لاگ‌های undo، و مرزهای تراکنش که اطمینان می‌دهند به‌روزرسانی‌های جزئی هرگز در پایگاه داده پایدار نشوند، به دست می‌آید.

مثال (پرداخت در تجارت الکترونیک) هنگامی که سفارش آنلاین می‌گذارید، پایگاه داده باید:

• مقدار محصول در موجودی را کاهش دهد.
• مبلغ خرید را از کیف پول شما کسر کند.
• جزئیات سفارش را ثبت کند.

اگر هر بخشی از این توالی شکست بخورد، کل تراکنش بازگشت داده می‌شود تا پایگاه داده ثبات خود را حفظ کند. پایگاه‌های داده مدرن این را از طریق مرزهای تراکنش صریح با استفاده از دستورات BEGIN TRANSACTION، COMMIT، و ROLLBACK برای کنترل دستی اتمی بودن پیاده‌سازی می‌کنند و ابهام را در سناریوهای خطا کاهش می‌دهند.

ثبات (Consistency): حفظ حالات معتبر پایگاه داده

ثبات اطمینان می‌دهد که یک تراکنش پایگاه داده را از یک حالت معتبر به حالت معتبر دیگری می‌برد و به قوانین تجاری و محدودیت‌های پایگاه داده پایبند است. این امر از طریق محدودیت‌های اعلامی، محرک‌ها (triggers)، و قوانین اعتبارسنجی که انتقال‌های حالت نامعتبر را جلوگیری می‌کنند، اعمال می‌شود.

مثال (محدودیت تخفیف) در یک کتابفروشی آنلاین، تخفیف نمی‌تواند بیش از ۵۰٪ قیمت کتاب باشد. اگر یک تراکنش سعی کند تخفیف بزرگ‌تری اعمال کند، مسدود یا لغو می‌شود و از ورود داده‌های نامعتبر به پایگاه داده جلوگیری می‌کند. بهترین شیوه‌های معاصر رویکرد لایه‌ای را ترجیح می‌دهند و اعتبارسنجی اولیه را در کد کاربرد با محدودیت‌های یکپارچگی داده کلیدی در لایه پایگاه داده ترکیب می‌کنند تا اعتبارسنجی حیاتی را متمرکز کنند و ریسک‌های ناسازگاری را کاهش دهند.

جداسازی (Isolation): جلوگیری از تداخل تراکنش

جداسازی تضمین می‌کند که تراکنش‌های در حال اجرا همزمان با یکدیگر تداخل نکنند. استانداردهای ANSI/ISO چهار سطح جداسازی را تعریف می‌کنند: Read Uncommitted، Read Committed، Repeatable Read، و Serializable، که هر کدام ناهنجاری‌های خاصی مانند خواندن‌های کثیف، خواندن‌های غیرتکرارشونده، و خواندن‌های فانتوم را جلوگیری می‌کنند.

مثال (دو مشتری که آخرین مورد را می‌خرند) مشتری X آخرین محصول موجود را رزرو می‌کند اما هنوز پرداخت نکرده است. جداسازی از دیدن این رزرو متعهد نشده توسط مشتری Y جلوگیری می‌کند و اطمینان می‌دهد که هر دو مشتری بر اساس دید ثابتی از موجودی عمل کنند. سیستم‌های مدرن این را از طریق مکانیسم‌های قفل‌گذاری پیچیده و تکنیک‌های MVCC (کنترل همزمانی چندنسخه‌ای) که اجازه خواندن بدون مسدود کردن نویسندگان را می‌دهند، پیاده‌سازی می‌کنند.

دوام (Durability): تضمین پایداری دائمی داده

هنگامی که یک تراکنش متعهد می‌شود، تغییرات آن دائمی هستند—حتی اگر سیستم سقوط کند. مکانیسم‌هایی مانند لاگ‌های تراکنش، لاگ‌گیری پیش از نوشتن (WAL)، و ذخیره‌سازی مبتنی بر دیسک دوام را تضمین می‌کنند. پیاده‌سازی‌های مدرن دوام را فراتر از سیستم‌های تک‌نود از طریق ارسال لاگ همزمان به کپی‌های ثانویه گسترش می‌دهند و با الگوهای معماری ابر برای بازیابی فاجعه همخوانی دارند.

چرا ویژگی‌های ACID برای کاربردهای مدرن حیاتی هستند؟

ویژگی‌های ACID برای موارد زیر اساسی هستند:

• حفظ ثبات و یکپارچگی داده در عملیات تجاری پیچیده
• جلوگیری از فساد داده از طریق تضمین‌های اتمی همه یا هیچ
• تضمین اعتبار پایگاه داده قبل و بعد از تراکنش‌ها
• جلوگیری از تداخل بین تراکنش‌های همزمان در سیستم‌های با توان عملیاتی بالا
• تضمین قابلیت بازیابی از طریق تعهدهای دوام‌دار و لاگ‌گیری جامع
• پشتیبانی از الزامات رعایت در صنایع تنظیم‌شده مانند مالی و مراقبت‌های بهداشتی
• امکان ادغام قابل اعتماد با پلتفرم‌های ابر مدرن و معماری‌های میکروسرویس

اهمیت ویژگی‌های ACID با پذیرش سیستم‌های توزیع‌شده و تحلیل‌های واقعی‌زمان افزایش یافته است، جایی که ثبات داده در سراسر چندین نود و سرویس برای عملیات تجاری حیاتی می‌شود.

مکانیسم‌های کنترل همزمانی مدرن چگونه عملکرد تراکنش ACID را بهبود می‌بخشند؟

پایگاه‌های داده تراکنشی مدرن از مکانیسم‌های کنترل همزمانی پیچیده بهره می‌برند که عملکرد را بهینه می‌کنند در حالی که تضمین‌های ACID را حفظ می‌کنند. این تکنیک‌ها از رویکردهای قفل‌گذاری سنتی به طور قابل توجهی تکامل یافته‌اند تا از بارهای کاری با توان عملیاتی بالا و معماری‌های توزیع‌شده پشتیبانی کنند.

کنترل همزمانی چندنسخه‌ای (MVCC)

MVCC خواندن‌های بدون مسدود را از طریق حفظ چندین نسخه داده ممکن می‌سازد و به هر تراکنش یک اسنپ‌شات ثابت اختصاص می‌دهد. نویسندگان نسخه‌های جدیدی ایجاد می‌کنند در حالی که خوانندگان به نسخه‌های قدیمی‌تر بدون قفل دسترسی دارند و رقابت خواندن-نوشتن را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهند. پیاده‌سازی PostgreSQL از شناسه‌های تراکنش و قوانین دیدپذیری برای تعیین نسخه‌های قابل دسترسی استفاده می‌کند و اجازه می‌دهد تراکنش‌های همزمان بر روی حالات ثابتی از پایگاه داده عمل کنند.

جداسازی اسنپ‌شات، یک واریانت رایج MVCC، تضمین می‌کند که تراکنش‌ها بر روی اسنپ‌شات‌های ثابتی عمل کنند اما در سناریوهای خاصی انحراف نوشتاری را مجاز می‌داند. جداسازی اسنپ‌شات سریال‌سازی‌شده (SSI) این را با تشخیص تضاد برای تضمین اجرای سریال در حالی که مزایای عملکرد را حفظ می‌کند، افزایش می‌دهد. بهترین شیوه‌ها شامل پیاده‌سازی استراتژی‌های نسخه‌بندی مانند append-only برای تاریخچه غیرقابل تغییر، in-place برای کارایی فضا، یا انکودینگ دلتا برای ردیابی مبتنی بر تغییر است.

قفل‌گذاری دوفازه‌ای و بهینه‌سازی گرانولاریتی

قفل‌گذاری دوفازه‌ای (2PL) سریال‌سازی را از طریق فاز رشد برای کسب قفل‌ها و فاز کوچک‌شدن برای آزادسازی آن‌ها اعمال می‌کند. بهترین شیوه‌های صنعت قفل‌گذاری ریزگرانولار در سطح سطر را به جای سطح جدول اولویت‌بندی می‌کنند تا رقابت و بن‌بست‌ها را حداقل کنند. قفل‌های اشتراکی خواندن‌های همزمان را مجاز می‌سازند در حالی که قفل‌های انحصاری نوشتن‌ها را در حین تغییرات مسدود می‌کنند.

پیاده‌سازی‌های مدرن مانند SQL Server از آستانه‌های افزایش قفل بهره می‌برند و به طور خودکار از قفل‌های سطح سطر به سطح جدول تغییر می‌کنند هنگامی که محدودیت‌های حافظه رسیده است. این امر همزمانی را با بهره‌وری منابع متعادل می‌کند در حالی که از اضافه‌بار سیستم جلوگیری می‌کند. اجتناب از بن‌بست ترتیبی ثابت کسب قفل در سراسر تراکنش‌ها و مکانیسم‌های زمان‌انقضا پس از آستانه‌های از پیش تعیین‌شده را الزامی می‌کند.

استراتژی‌های تشخیص و حل تضاد

سیستم‌های MVCC از تشخیص تضاد پیچیده از طریق مقایسه نسخه و زمان‌برچسب بهره می‌برند. تراکنش‌ها اعتبارسنجی می‌کنند که آیا نسخه‌های داده دسترسی‌یافته از زمان اسنپ‌شات‌شان تغییر کرده‌اند و سقط یا تلاش مجدد را در صورت تضاد فعال می‌کنند. برای سناریوهای با رقابت بالا، قفل‌گذاری بدبینانه تضادها را از ابتدای تراکنش پیشگیرانه مسدود می‌کند، در حالی که کنترل همزمانی خوش‌بینانه اجازه می‌دهد تراکنش‌ها بدون مسدود پیش بروند و تغییرات را فقط در زمان تعهد اعتبارسنجی کند.

سیستم‌های توزیع‌شده از پروتکل‌های اجماع مانند Raft برای حل تضاد در سراسر نودها استفاده می‌کنند. این رویکرد سربار قفل را برای بارهای کاری با رقابت کم کاهش می‌دهد اما نیاز به منطق تلاش مجدد سطح کاربرد برای مدیریت تضادها دارد و با معماری‌های میکروسرویس مدرن که هماهنگی توزیع‌شده ضروری است، همخوانی دارد.

پیشرفت‌های اخیر در مدیریت تراکنش توزیع‌شده چیست؟

مدیریت تراکنش توزیع‌شده به طور چشمگیری تکامل یافته است تا چالش‌های حفظ ویژگی‌های ACID در سراسر چندین نود، مناطق ابر، و سیستم‌های ناهمگن را حل کند. رویکردهای مدرن تضمین‌های ثبات را با الزامات عملکرد و در دسترس بودن متعادل می‌کنند.

تعهد دوفازه‌ای و پروتکل‌های اجماع

پروتکل تعهد دوفازه‌ای (2PC) تعهدهای اتمی را در سراسر پایگاه‌های داده توزیع‌شده از طریق یک هماهنگ‌کننده که شرکت‌کنندگان را از طریق فازهای آماده‌سازی و تعهد هدایت می‌کند، هماهنگ می‌کند. شرکت‌کنندگان بر آمادگی خود برای تعهد رأی می‌دهند و توافق یکجانبه تعهدهای جهانی را فعال می‌کند. پیاده‌سازی‌های صنعت الزامی می‌کنند که شرکت‌کنندگان داده‌های بازگشت را در حین آماده‌سازی پایدار کنند و اتمی بودن را حتی در صورت شکست‌های هماهنگ‌کننده تضمین کنند.

Google Spanner پیاده‌سازی پیشرفته 2PC را نشان می‌دهد و ساعت‌های اتمی همگام TrueTime را با قفل‌گذاری توزیع‌شده ترکیب می‌کند تا سریال‌سازی جهانی را اعمال کند. این رویکرد “سریال‌سازی با ثبات خارجی در مقیاس جهانی” را ممکن می‌سازد و کاربردهایی مانند Google Ads و YouTube را با الزامات در دسترس بودن استثنایی پشتیبانی می‌کند.

الگوی Saga برای معماری میکروسرویس

الگوی Saga تراکنش‌های بلندمدت را به زیرتراکنش‌های محلی تجزیه می‌کند که هر کدام پایگاه داده یک سرویس را به طور مستقل به‌روزرسانی می‌کنند. هنگامی که شکست‌ها رخ می‌دهند، اقدامات جبرانی مراحل تکمیل‌شده را معکوس می‌کنند، مانند لغو رزرو هتل هنگامی که پرداخت پرواز شکست بخورد. این الگو با اصول BASE (در اصل در دسترس، حالت نرم، ثبات نهایی) برای در دسترس بودن بالا همخوانی دارد در حالی که ثبات منطق تجاری را حفظ می‌کند.

بهترین شیوه‌ها شامل پیاده‌سازی اقدامات جبرانی idempotent و استفاده از تراکنش‌های pivot به عنوان “نقاط بدون بازگشت” جایی که جبران غیرممکن می‌شود، است. کوریوگرافی رویدادمحور از طریق صف‌های پیام جداسازی سرویس بهتری نسبت به ارکستراسیون مرکزی ارائه می‌دهد و آن را برای معماری‌های میکروسرویس بومی ابر ایده‌آل می‌سازد.

ACID توزیع‌شده در سیستم‌های بومی ابر

پایگاه‌های داده SQL توزیع‌شده مدرن مانند CockroachDB و YugabyteDB از پروتکل‌های اجماع برای حفظ رعایت ACID در سراسر نودهای پراکنده جهانی بهره می‌برند. برخلاف سیستم‌های سنتی که ثبات را برای مقیاس فدا می‌کنند، این پلتفرم‌ها از تکنیک‌هایی مانند تعهدهای موازی استفاده می‌کنند که در آن یک quorum از نودها باید قبل از نهایی‌سازی تراکنش موافقت کنند و اطمینان می‌دهند که هیچ به‌روزرسانی جزئی در حین پارتیشن‌های شبکه رخ ندهد.

بهینه‌سازی‌های عملکرد شامل نوشتن‌های بافرشده و طرح‌های پرس‌وجوی عمومی است که سربار CPU را تا ۴۱٪ کاهش می‌دهند در حالی که اتمی بودن را حفظ می‌کنند. این نوآوری‌ها نشان می‌دهند که رعایت ACID دیگر نیاز به مصالحه در مقیاس‌پذیری افقی ندارد و بارهای کاری تراکنشی را در سراسر هزاران نود با زمان‌های پاسخ زیرثانیه‌ای ممکن می‌سازد.

چه چارچوب‌های مدیریت تراکنش پیشرفته‌ای سیستم‌های توزیع‌شده مدرن را ممکن می‌سازند؟

سیستم‌های توزیع‌شده معاصر نیاز به چارچوب‌های مدیریت تراکنش پیچیده دارند که فراتر از پیاده‌سازی‌های سنتی ACID گسترش یابند. این چارچوب‌ها پیچیدگی‌های معماری‌های میکروسرویس، استقرارهای بومی ابر، و الزامات ثبات متقابل-سیستم را حل می‌کنند.

الگوی Try-Confirm-Cancel (TCC)

الگوی TCC رویکرد سه‌فازه‌ای به تراکنش‌های توزیع‌شده ارائه می‌دهد که انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به تعهد دوفازه‌ای سنتی دارد. در فاز Try، منابع بدون تعهد نهایی رزرو می‌شوند، مانند قرار دادن نگهداشت‌های موقت بر موجودی یا مجوزهای پرداخت. فاز Confirm تمام رزروها را به طور اتمی نهایی می‌کند، در حالی که فاز Cancel منابع رزرو‌شده را در صورت شکست‌ها آزاد می‌کند.

TCC در سناریوهایی که نیاز به رزرو فوری منابع با تأیید تأخیری دارند، برتری دارد، مانند سیستم‌های رزرو بلیط هواپیما که صندلی‌ها باید در حین پردازش پرداخت نگه داشته شوند. برخلاف الگوهای Saga که به تراکنش‌های جبرانی وابسته هستند، TCC مدیریت منابع صریح با قابلیت‌های بازگشت تضمین‌شده ارائه می‌دهد. چارچوب‌های پیاده‌سازی مانند حالت TCC Seata ثبات را در تراکنش‌های توزیع‌شده تضمین می‌کنند، اما نیاز به هماهنگی دستی منابع برای هر فاز از طریق منطق تجاری سفارشی دارند، حتی هنگام استفاده از annotationهای Java.

الگوهای Outbox و Inbox تراکنشی

الگوی Outbox تراکنشی مشکل نوشتن دوگانه را با ترکیب به‌روزرسانی‌های پایگاه داده و انتشار رویداد در یک تراکنش واحد حل می‌کند. کاربردها داده‌های تجاری و رویدادهای outbox را به طور اتمی درج می‌کنند، سپس فرآیندهای جداگانه جدول outbox را برای انتشار رویدادها به صف‌های پیام نظرسنجی می‌کنند. این امر تحویل حداقل-یک‌بار را بدون به خطر انداختن یکپارچگی پایگاه داده تضمین می‌کند.

الگوی Inbox مکمل، پردازش رویدادهای تکراری را با حفظ شناسه‌های پیام دریافت‌شده مدیریت می‌کند. هنگامی که رویدادها می‌رسند، handlerها قبل از پردازش inbox را بررسی می‌کنند و از عملیات‌های تکراری که می‌توانند invariants تجاری را نقض کنند، جلوگیری می‌کنند. این الگوها ادغام قابل اعتماد بین میکروسرویس‌ها را در حالی که تضمین‌های ACID را در مرزهای سرویس حفظ می‌کنند، ممکن می‌سازند.

پیاده‌سازی‌های مدرن از ضبط تغییرات داده (CDC) برای نظارت بر جداول outbox بهره می‌برند و بار پایگاه داده را نسبت به رویکردهای نظرسنجی کاهش می‌دهند. Apache Kafka Connect کانکتورهای CDC ارائه می‌دهد که تغییرات outbox را به طور خودکار به موضوعات Kafka جریان می‌دهند و انتشار رویداد واقعی‌زمان را در سراسر سیستم‌های توزیع‌شده ممکن می‌سازد.

منبع‌یابی رویداد با تضمین‌های ACID

منبع‌یابی رویداد تغییرات حالت را به عنوان رویدادهای غیرقابل تغییر به جای ذخیره مستقیم حالت فعلی ضبط می‌کند. این رویکرد ردپاهای حسابرسی کامل و پرس‌وجوهای زمانی را ارائه می‌دهد در حالی که ویژگی‌های ACID را از طریق لاگ‌های رویداد append-only حفظ می‌کند. هر تغییر حالت رویدادی تولید می‌کند که به طور اتمی به ذخیره رویداد نوشته می‌شود و ثبات را بدون عملیات به‌روزرسانی سنتی تضمین می‌کند.

چارچوب‌های منبع‌یابی رویداد مانند Axon Framework ذخیره رویداد ACID را با ثبات نهایی برای پروجکشن‌ها و مدل‌های خواندنی ترکیب می‌کنند. دستورات منطق دامنه را فعال می‌کنند که رویدادها را تولید می‌کند، که سپس قبل از به‌روزرسانی دیدگاه‌های مادی‌شده به طور دوام‌دار ذخیره می‌شوند. این الگو منطق تجاری پیچیده را در حالی که ثبات قوی را برای عملیات حیاتی و ثبات نهایی را برای بهینه‌سازی خواندن حفظ می‌کند، ممکن می‌سازد.

چگونه پایگاه‌های داده تراکنشی را می‌توان به طور مؤثر با پلتفرم‌های ابر مدرن و راه‌حل‌های داده ادغام کرد؟

معماری داده مدرن نیاز به ادغام بدون درز بین پایگاه‌های داده تراکنشی و پلتفرم‌های ابر، سیستم‌های تحلیل، و میکروسرویس‌ها دارد. این ادغام‌ها باید ویژگی‌های ACID را حفظ کنند در حالی که جریان‌های داده واقعی‌زمان و پردازش توزیع‌شده را ممکن می‌سازند.

ضبط تغییرات داده برای ادغام واقعی‌زمان

ضبط تغییرات داده (CDC) به عنوان پایه ادغام پایگاه داده تراکنشی با ضبط رویدادهای درج، به‌روزرسانی، و حذف در واقعی‌زمان عمل می‌کند. برخلاف فرآیندهای ETL دسته‌ای، CDC تأخیر و بار پایگاه داده منبع را با خواندن لاگ‌های تراکنش به جای پرس‌وجو از جداول تولیدی حداقل می‌کند. این رویکرد ادغام غیرتهاجمی ارائه می‌دهد که یکپارچگی تراکنشی را حفظ می‌کند در حالی که جریان‌های داده پایین‌دستی را ممکن می‌سازد.

پیاده‌سازی‌های مدرن CDC مانند Debezium کانکتورهای مبتنی بر Kafka Connect ارائه می‌دهند که تغییرات پایگاه داده را به رویدادهای ساخت‌یافته با معناداری دقیق-یک‌بار تبدیل می‌کنند. این کانکتورها تکامل طرح را از طریق رجیستری‌های یکپارچه مدیریت می‌کنند و از پایگاه‌های داده اصلی شامل MySQL، PostgreSQL، MongoDB، و SQL Server پشتیبانی می‌کنند. جایگزین‌های بومی ابر مانند AWS Database Migration Service (DMS) و Azure Data Factory قابلیت‌های CDC مدیریت‌شده با مقیاس‌پذیری و نظارت خودکار ارائه می‌دهند.

پردازش تراکنشی/تحلیلی هیبریدی (HTAP)

پایگاه‌های داده HTAP جداسازی سنتی بین بارهای کاری تراکنشی و تحلیلی را با هم‌مکان OLTP و موتورهای OLAP حذف می‌کنند. سیستم‌هایی مانند SingleStoreDB و TiDB ذخیره‌سازی جهت‌دار سطر را برای تراکنش‌ها حفظ می‌کنند در حالی که ذخیره‌سازی ستونی را برای تحلیل ارائه می‌دهند و بینش‌های واقعی‌زمان را بدون تأخیرهای ETL ممکن می‌سازند. این رویکرد معماری پیچیدگی پایپ‌لاین داده را کاهش می‌دهد در حالی که تضمین‌های ACID را برای عملیات تراکنشی حفظ می‌کند.

Oracle’s Database In-Memory پردازش هیبریدی را با حفظ ذخیره‌سازی دوفرمتی نشان می‌دهد که در آن همان داده در هر دو فرمت سطر و ستونی وجود دارد. تراکنش‌ها بر روی داده‌های سطر عمل می‌کنند در حالی که تحلیل‌ها از فشرده‌سازی ستونی و پردازش وکتوری بهره می‌برند. مزایای عملکرد شامل پرس‌وجوهای گزارش‌گیری ۱۰ برابر سریع‌تر در حالی که رعایت کامل ACID را برای بارهای کاری تراکنشی همزمان حفظ می‌کند.

الگوهای ادغام بدون سرور و بومی ابر

معماری‌های پایگاه داده بدون سرور مانند Aurora Serverless و Neon قابلیت‌های مقیاس خودکار ارائه می‌دهند که منابع محاسباتی را بر اساس تقاضای بار کاری تنظیم می‌کنند. این پلتفرم‌ها تضمین‌های ACID را حفظ می‌کنند در حالی که سربار مدیریت زیرساخت را حذف می‌کنند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهند بر توسعه کاربرد تمرکز کنند نه مدیریت پایگاه داده.

ادغام با پلتفرم‌های داده ابر از طریق کانکتورها و APIهای بومی رخ می‌دهد که مرزهای تراکنشی را حفظ می‌کنند. برای مثال، معماری کانکتور Snowflake بارگذاری اتمی داده از منابع تراکنشی را در حالی که خط سلسله‌مرتب داده و قابلیت حسابرسی تبدیل را حفظ می‌کند، ممکن می‌سازد. این ادغام‌ها از الگوهای جریان واقعی‌زمان و پردازش دسته‌ای بسته به الزامات ثبات و تأخیر پشتیبانی می‌کنند.

بهترین شیوه‌های ضروری برای حفظ ویژگی‌های ACID چیست؟

حفظ ویژگی‌های ACID نیاز به رویکردهای سیستماتیک به طراحی تراکنش، مدیریت خطا، و معماری سیستم دارد. بهترین شیوه‌های معاصر الگوهای طراحی پیشگیرانه را تأکید می‌کنند که مسائل را جلوگیری می‌کنند نه حل مشکلات واکنشی.

طراحی تراکنش و مدیریت دامنه

مرزهای تراکنش واضح را با دستورات صریح BEGIN TRANSACTION، COMMIT، و ROLLBACK تعریف کنید تا از سربار autocommit ضمنی جلوگیری کنید. تراکنش‌های بلند منابع را خسته می‌کنند و ریسک بن‌بست را افزایش می‌دهند و حداقل‌سازی دامنه را حیاتی می‌سازد. عملیات‌های بزرگ را به واحدهای کوچک‌تر تجزیه کنید، مانند پردازش حذف‌های دسته‌ای ۱۰۰۰ سطر در هر زمان، و به طور مکرر متعهد کنید تا رقابت قفل را کاهش دهید.

مدیریت خطای جامع را با استفاده از بلوک‌های TRY…CATCH در SQL Server (با ROLLBACK صریح در بلوک CATCH) یا بندهای EXCEPTION در PostgreSQL (اطمینان از re-raise یا مدیریت خطاها در سطح تراکنش) پیاده‌سازی کنید تا اطمینان حاصل شود که تراکنش‌های شکست‌خورده به درستی بازگشت داده شوند. منطق تلاش مجدد idempotent را برای خطاهای گذرا طراحی کنید در حالی که لاگ‌گیری جامع را برای ردپاهای حسابرسی و اهداف دیباگینگ حفظ کنید.

کنترل همزمانی و مدیریت قفل

سطوح جداسازی مناسب را بر اساس ویژگی‌های بار کاری پیاده‌سازی کنید: Read Committed برای سیستم‌های OLTP با همزمانی بالا، Serializable برای حسابرسی‌های مالی که نیاز به ثبات سختگیرانه دارند. از قفل‌گذاری سطح سطر جایی که ممکن است برای حداقل کردن رقابت استفاده کنید و ترتیبی ثابت کسب قفل را در سراسر تراکنش‌ها برای جلوگیری از بن‌بست‌ها پیاده‌سازی کنید.

الگوهای افزایش قفل را نظارت کنید و اقدامات پیشگیرانه مانند مدت‌های تراکنش کوتاه، ایندکسینگ بهینه‌شده برای کاهش اندازه اسکن، و عملیات‌های دسته‌ای که تغییرات بزرگ را تقسیم می‌کنند، پیاده‌سازی کنید. آستانه‌های زمان‌انقضای قفل را پیکربندی کنید تا از مسدودسازی نامحدود جلوگیری کنید در حالی که پاسخگویی سیستم را با نرخ‌های تکمیل تراکنش متعادل کنید.

استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی

استراتژی‌های پشتیبان‌گیری قوی با قابلیت‌های بازیابی نقطه‌در-زمان را که با اهداف نقطه بازیابی (RPO) و زمان بازیابی (RTO) همخوانی دارند، برقرار کنید. مدل‌های بازیابی کامل را با پشتیبان‌گیری‌های لاگ مکرر برای سناریوهای بدون از دست رفتن داده پیاده‌سازی کنید، معمولاً هر ۱۵-۳۰ دقیقه برای سیستم‌های حیاتی.

پشتیبان‌گیری‌ها را روی زیرساخت جداگانه با استفاده از سیستم‌های SAN/NAS با فایل‌های رمزنگاری‌شده برای پایگاه‌های داده و لاگ‌های تراکنش ذخیره کنید. رویه‌های بازیابی را به طور منظم آزمایش کنید و اسنپ‌شات‌های geo-replicated را برای بازیابی فاجعه در محیط‌های ابر حفظ کنید. فرآیندهای بازیابی را مستند کنید و تیم‌های عملیاتی را روی سناریوهای شکست مختلف آموزش دهید.

نظارت و بهینه‌سازی عملکرد

نظارت جامع را با ادغام OpenTelemetry برای مشاهده‌پذیری پایپ‌لاین واقعی‌زمان پیاده‌سازی کنید. معیارهای کلیدی شامل مدت تراکنش، زمان‌های انتظار قفل، فرکانس بن‌بست، و الگوهای بهره‌وری منابع را پیگیری کنید. هشداردهی را برای ناهنجاری‌هایی که می‌توانند ویژگی‌های ACID را تحت تأثیر قرار دهند، مانند نرخ‌های بازگشت تراکنش غیرعادی یا زمان‌های انتظار قفل طولانی، پیکربندی کنید.

از نظارت عملکرد برای شناسایی فرصت‌های بهینه‌سازی، مانند بهبودهای ایندکس که مدت قفل را کاهش می‌دهند یا بهینه‌سازی پرس‌وجو که رقابت منابع را حداقل می‌کند، استفاده کنید. سیاست‌های مقیاس خودکار را پیاده‌سازی کنید که به تغییرات بار کاری پاسخ دهند در حالی که تضمین‌های ثبات را حفظ می‌کنند.

سازمان‌ها هنگام پیاده‌سازی ویژگی‌های ACID با چه چالش‌هایی روبرو هستند؟

سازمان‌ها چندین چالش فنی و عملیاتی را هنگام پیاده‌سازی و حفظ ویژگی‌های ACID در محیط‌های تولیدی تجربه می‌کنند. درک این چالش‌ها به طراحی سیستم‌های مقاوم کمک می‌کند که ثبات را با عملکرد متعادل کنند.

مصالحه‌های عملکرد و مقیاس‌پذیری

تضمین‌های ACID سختگیرانه می‌توانند توان عملیاتی را کاهش دهند و تأخیر را افزایش دهند، به ویژه در محیط‌های با همزمانی بالا. مکانیسم‌های قفل‌گذاری لازم برای جداسازی می‌توانند گلوگاه ایجاد کنند، در حالی که الزامات دوام سربار I/O دیسک را از طریق لاگ‌گیری جامع افزایش می‌دهند. سازمان‌ها باید الزامات ثبات را با انتظارات عملکرد متعادل کنند، که اغلب نیاز به تنظیم دقیق سطوح جداسازی و گرانولاریتی قفل دارد.

سیستم‌های توزیع‌شده پیچیدگی اضافی را تجربه می‌کنند زیرا تأخیر شبکه و تحمل پارتیشن بر هماهنگی تراکنش تأثیر می‌گذارد. قضیه CAP اساساً توانایی حفظ همزمان ثبات، در دسترس بودن، و تحمل پارتیشن را محدود می‌کند و تصمیم‌گیری‌های معماری را در مورد مصالحه‌های قابل قبول بر اساس الزامات تجاری الزامی می‌کند.

پیچیدگی کنترل همزمانی

مدیریت دسترسی همزمان در حالی که از بن‌بست‌ها جلوگیری می‌شود، نیاز به درک پیچیده از پروتکل‌های قفل‌گذاری و طراحی تراکنش دارد. افزایش قفل می‌تواند همزمانی را کاهش دهد هنگامی که قفل‌های سطح سطر به سطح جدول تبدیل می‌شوند، در حالی که مکانیسم‌های تشخیص و حل بن‌بست سربار عملیاتی اضافه می‌کنند. سازمان‌ها باید فرآیندهای نظارت و تنظیم را برای بهینه‌سازی همزمانی بدون به خطر انداختن ثبات پیاده‌سازی کنند.

کاربردهای مدرن با معماری‌های میکروسرویس چالش‌های اضافی را در حفظ ثبات در سراسر مرزهای سرویس تجربه می‌کنند. تراکنش‌های توزیع‌شده در سراسر چندین سرویس نیاز به هماهنگی و مدیریت خطای دقیق دارند تا از شکست‌های جزئی که الزامات اتمی بودن را نقض می‌کنند، جلوگیری کنند.

پیچیدگی عملیاتی در محیط‌های توزیع‌شده

حفظ ویژگی‌های ACID در سراسر نودهای توزیع‌شده سربار هماهنگی و نقاط شکست بالقوه را معرفی می‌کند. پارتیشن‌های شبکه می‌توانند هماهنگی تراکنش را جلوگیری کنند، در حالی که شکست‌های نود در فازهای تعهد می‌توانند تراکنش‌ها را در حالات نامطمئن رها کنند. سازمان‌ها باید مکانیسم‌های بازیابی قوی و سیستم‌های نظارت را برای تشخیص و حل شکست‌های تراکنش توزیع‌شده پیاده‌سازی کنند.

محیط‌های ابر پیچیدگی را از طریق پتانسیل قطع خدمات، تغییرپذیری شبکه، و الزامات هماهنگی چندمنطقه‌ای اضافه می‌کنند. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازیابی فاجعه و پشتیبان‌گیری مؤثر نیاز به درک حالت‌های شکست خاص ابر و قابلیت‌های بازیابی دارد.

رویکردهای ACID و BASE در سیستم‌های پایگاه داده مدرن چگونه متفاوت هستند؟

انتخاب بین مدل‌های ثبات ACID و BASE تصمیم معماری اساسی را نمایان می‌کند که بر طراحی سیستم، ویژگی‌های عملکرد، و پیچیدگی عملیاتی تأثیر می‌گذارد. درک این تفاوت‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند رویکردهای مناسب را برای موارد استفاده خاص انتخاب کنند.

ویژگی‌های پایگاه داده ACID

پایگاه‌های داده ACID ثبات و یکپارچگی را اولویت‌بندی می‌کنند و قابلیت اعتماد تراکنش سختگیرانه را از طریق اعمال ثبات فوری تضمین می‌کنند. این سیستم‌ها در سناریوهایی که نیاز به یکپارچگی داده تضمین‌شده دارند، مانند تراکنش‌های مالی، مدیریت موجودی، و کاربردهای رعایت نظارتی، برتری دارند. پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی مانند PostgreSQL، MySQL، و SQL Server رعایت ACID را با پشتیبانی جامع تراکنش نشان می‌دهند.

سیستم‌های ACID توزیع‌شده مدرن مانند Google Spanner و CockroachDB این تضمین‌ها را به مقیاس‌های جهانی گسترش می‌دهند در حالی که از طریق تکنیک‌های پیشرفته مانند همگام‌سازی TrueTime و پروتکل‌های اجماع توزیع‌شده عملکرد را حفظ می‌کنند. این سیستم‌ها نشان می‌دهند که رعایت ACID حتی در محیط‌های بسیار توزیع‌شده قابل دستیابی است.

ویژگی‌های پایگاه داده BASE

پایگاه‌های داده BASE (در اصل در دسترس، حالت نرم، ثبات نهایی) در دسترس بودن و مقیاس‌پذیری را بر ثبات فوری ترجیح می‌دهند و ناسازگاری‌های موقت را برای دستیابی به عملکرد بهتر و تحمل خطا تحمل می‌کنند. این سیستم‌ها در سناریوهایی که ثبات نهایی قابل قبول است، مانند شبکه‌های تحویل محتوا، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، و بارهای کاری تحلیل، برتری دارند.

پایگاه‌های داده NoSQL مانند Cassandra، DynamoDB، و MongoDB (در پیکربندی‌های خاص) اصول BASE را با ارائه در دسترس بودن بالا و تحمل پارتیشن نشان می‌دهند در حالی که ثبات نهایی را می‌پذیرند. این رویکرد مقیاس‌پذیری افقی و توزیع جغرافیایی را که با الزامات ACID سختگیرانه دشوار است، ممکن می‌سازد.

رویکردهای هیبریدی و ملاحظات مدرن

سیستم‌های پایگاه داده معاصر به طور فزاینده‌ای مدل‌های ثبات قابل پیکربندی ارائه می‌دهند که به سازمان‌ها اجازه می‌دهند مصالحه‌های مناسب را برای عملیات‌های خاص انتخاب کنند. برای مثال، MongoDB هم ثبات نهایی را برای عملیات خواندنی و هم تراکنش‌های ACID را برای به‌روزرسانی‌های حیاتی در اسناد واحد یا مجموعه‌های کپی پشتیبانی می‌کند.

بسیاری از سازمان‌ها استراتژی‌های پایداری polyglot را اتخاذ می‌کنند و از پایگاه‌های داده ACID برای تراکنش‌های حیاتی و سیستم‌های BASE برای تحلیل و کشینگ استفاده می‌کنند. این رویکرد عملکرد را بهینه می‌کند در حالی که یکپارچگی داده را جایی که لازم است حفظ می‌کند، هرچند پیچیدگی عملیاتی را افزایش می‌دهد و نیاز به مدیریت دقیق ثبات داده در سراسر سیستم‌ها دارد.

ویژگی‌های ACID در پایگاه‌های داده تراکنشی توزیع‌شده چگونه پیاده‌سازی می‌شوند؟

پیاده‌سازی ویژگی‌های ACID در سراسر سیستم‌های توزیع‌شده چالش‌های منحصربه‌فردی را ارائه می‌دهد که نیاز به مکانیسم‌های هماهنگی پیچیده و طراحی معماری دقیق دارند. پایگاه‌های داده توزیع‌شده مدرن از استراتژی‌های متنوع برای حفظ ثبات در حالی که مقیاس‌پذیری و در دسترس بودن را به دست می‌آورند، بهره می‌برند.

اجماع و هماهنگی توزیع‌شده

پایگاه‌های داده تراکنشی توزیع‌شده از پروتکل‌های اجماع مانند Raft یا Paxos برای هماهنگی تراکنش‌ها در سراسر چندین نود استفاده می‌کنند. این پروتکل‌ها اطمینان می‌دهند که تمام نودهای شرکت‌کننده بر نتایج تراکنش قبل از تعهد تغییرات موافقت کنند و ثبات را پشتیبانی کنند، در حالی که اتمی بودن از طریق مکانیسم‌های مدیریت تراکنش اضافی حتی در حین پارتیشن‌های شبکه یا شکست‌های نود حفظ می‌شود.

پروتکل تعهد دوفازه‌ای برای پیاده‌سازی ACID توزیع‌شده اساسی باقی می‌ماند، هرچند سیستم‌های مدرن آن را با مکانیسم‌های زمان‌انقضا، هماهنگ‌کننده‌های کمکی، و رویه‌های بازیابی خودکار افزایش می‌دهند. پیاده‌سازی Google Spanner 2PC را با TrueTime ترکیب می‌کند تا ثبات خارجی را در استقرارهای جهانی به دست آورد.

مدیریت پارتیشن‌های شبکه و محدودیت‌های قضیه CAP

قضیه CAP اساساً سیستم‌های توزیع‌شده را به حفظ فقط دو از سه ویژگی محدود می‌کند: ثبات، در دسترس بودن، و تحمل پارتیشن. پایگاه‌های داده توزیع‌شده رعایت‌کننده ACID معمولاً ثبات و تحمل پارتیشن را اولویت‌بندی می‌کنند و در دسترس بودن کاهش‌یافته را در حین پارتیشن‌های شبکه برای حفظ یکپارچگی داده می‌پذیرند.

سیستم‌هایی مانند CockroachDB تکنیک‌هایی مانند کپی‌های geo-partitioned و failover خودکار را پیاده‌سازی می‌کنند تا تأثیر در دسترس بودن را حداقل کنند در حالی که ثبات را حفظ می‌کنند. این رویکردها اطمینان می‌دهند که تراکنش‌ها می‌توانند حتی هنگامی که نودها یا مناطق فردی غیرقابل دسترس می‌شوند، پردازش را ادامه دهند، هرچند با تأخیر بالقوه افزایش‌یافته.

استراتژی‌های تکثیر و دوام

سیستم‌های ACID توزیع‌شده استراتژی‌های تکثیر پیچیده را برای تضمین دوام در سراسر چندین نود و مناطق جغرافیایی پیاده‌سازی می‌کنند. تکثیر همزمان ثبات فوری را تضمین می‌کند اما تأخیر را معرفی می‌کند، در حالی که تکثیر ناهمزمان عملکرد بهتری را با هزینه پتانسیل از دست رفتن داده در حین شکست‌ها ارائه می‌دهد.

سیستم‌های مدرن اغلب از رویکردهای هیبریدی استفاده می‌کنند، مانند تکثیر همزمان در یک منطقه برای دوام و تکثیر ناهمزمان در سراسر مناطق برای بازیابی فاجعه. لاگ‌گیری پیش از نوشتن (WAL) در سراسر چندین نود تکثیر می‌شود تا دوام تراکنش را حتی در حین شکست‌های آبشاری تضمین کند.

نکات کلیدی برای پیاده‌سازی تراکنش‌های ACID

پایگاه‌های داده تراکنشی نقش محوری در سیستم‌های مدیریت داده مدرن ایفا می‌کنند و ویژگی‌های ACID پایه پردازش داده قابل اعتماد را تشکیل می‌دهند. تکامل از پیاده‌سازی‌های تک‌نود سنتی به سیستم‌های توزیع‌شده و بومی ابر، اهمیت مداوم این اصول را نشان می‌دهد در حالی که نوآوری لازم برای حفظ آن‌ها در مقیاس را برجسته می‌کند.

سازمان‌هایی که تراکنش‌های ACID را پیاده‌سازی می‌کنند باید بر درک الزامات ثبات خاص، محدودیت‌های عملکرد، و نیازهای مقیاس‌پذیری خود تمرکز کنند. رویکردهای مدرن مانند MVCC، پروتکل‌های اجماع توزیع‌شده، و مدل‌های ثبات هیبریدی گزینه‌هایی را برای متعادل کردن این تقاضاهای رقابتی در حالی که یکپارچگی داده را حفظ می‌کنند، ارائه می‌دهند.

ظهور ادغام AI/ML، معماری‌های بدون سرور، و کاربردهای مقیاس جهانی نوآوری در طراحی پایگاه داده تراکنشی را ادامه می‌دهد. راه‌حل‌های معاصر نشان می‌دهند که رعایت ACID حتی در محیط‌های بسیار توزیع‌شده و با عملکرد بالا از طریق طراحی معماری دقیق و مکانیسم‌های هماهنگی پیچیده قابل دستیابی است.

با اتخاذ بهترین شیوه‌ها در مدیریت تراکنش، کنترل همزمانی، و طراحی سیستم توزیع‌شده، سازمان‌ها می‌توانند پلتفرم‌های داده مقاوم بسازند که رشد تجاری را پشتیبانی کنند در حالی که قابلیت اعتماد و یکپارچگی را که ویژگی‌های ACID ارائه می‌دهند، حفظ کنند. کلید در درک مصالحه‌های درگیر و انتخاب تکنیک‌های مناسب برای موارد استفاده خاص و الزامات عملکرد است.

سؤالات متداول

چرا بسیاری از پایگاه‌های داده NoSQL از ویژگی‌های ACID پشتیبانی نمی‌کنند؟

سیستم‌های NoSQL مقیاس‌پذیری و در دسترس بودن بالا را اولویت‌بندی می‌کنند و اغلب مدل BASE (ثبات نهایی) را برای اقامت مجموعه‌های داده بزرگ و توزیع‌شده می‌پذیرند که رعایت ACID سختگیرانه را دشوار می‌سازد. با این حال، پایگاه‌های داده NoSQL مدرن مانند MongoDB و Amazon DynamoDB پشتیبانی ACID را برای عملیات‌های خاص معرفی کرده‌اند و چشم‌انداز مدل‌های ثبات پایگاه داده را نشان می‌دهند.

آیا می‌توان از RDBMS بدون ویژگی‌های ACID استفاده کرد؟

هرچند ممکن است، نادیده گرفتن ACID مزایای اصلی پایگاه‌های داده رابطه‌ای—یکپارچگی داده و پردازش تراکنش قابل اعتماد—را تضعیف می‌کند و کاربردها را در معرض مسائل ثبات قرار می‌دهد. اکثر کاربردهای مدرن حداقل برخی تضمین‌های ACID را نیاز دارند، به ویژه برای عملیات‌های تجاری حیاتی مانند تراکنش‌های مالی یا مدیریت موجودی.

آیا تمام پایگاه‌های داده ویژگی‌های ACID دارند؟

اکثر پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی (مانند MySQL، PostgreSQL، Oracle) به طور پیش‌فرض رعایت‌کننده ACID هستند. بسیاری از پایگاه‌های داده NoSQL (مانند Cassandra، MongoDB در پیکربندی‌های خاص) ACID سختگیرانه را با ویژگی‌های BASE مبادله می‌کنند، هرچند این چشم‌انداز با رویکردهای هیبریدی رایج‌تر در حال تکامل است.

آیا MySQL ویژگی‌های ACID دارد؟

بله. با استفاده از موتور ذخیره‌سازی InnoDB، MySQL رعایت کامل ACID را با ویژگی‌های تعهد، بازگشت، و بازیابی از سقوط پشتیبانی می‌کند. موتور ذخیره‌سازی MyISAM، با این حال، تضمین‌های ACID ارائه نمی‌دهد و عموماً برای کاربردهایی که نیاز به یکپارچگی تراکنشی دارند، توصیه نمی‌شود.

آیا PostgreSQL یک پایگاه داده ACID است؟

بله. PostgreSQL به طور کامل تضمین‌های ACID را با پیاده‌سازی پیچیده تمام چهار ویژگی، از جمله ویژگی‌های پیشرفته مانند جداسازی سریال‌سازی‌شده و بازیابی نقطه‌در-زمان، پشتیبانی می‌کند. آن به عنوان یکی از قوی‌ترین پایگاه‌های داده منبع‌باز رعایت‌کننده ACID موجود شناخته می‌شود.

چه چیزی یک توالی از عملیات پایگاه داده را به تراکنش تبدیل می‌کند؟

یک توالی زمانی تراکنش می‌شود که ویژگی‌های ACID—اتمی بودن، ثبات، جداسازی، و دوام—را ارضا کند، معمولاً با محدود شدن توسط دستورات کنترل تراکنش (مانند BEGIN، COMMIT، ROLLBACK)، هرچند برخی سیستم‌ها ممکن است مرزهای تراکنش را به طور ضمنی یا با استفاده از مکانیسم‌های جایگزین تعریف کنند. مرز تراکنش اطمینان می‌دهد که تمام عملیات در آن به عنوان یک واحد کار واحد و غیرقابل تقسیم درمان شوند.