ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）

ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）

定義

• 原子性（Atomicity） トランザクション内の処理が「すべて実行される」か「一つも実行されない」かのいずれかである状態。中途半端な状態での終了を許容しない特性。
• 一貫性（Consistency） 実行前後でデータの整合性が保たれる特性。あらかじめ定義されたルール（一意制約やデータ型など）に矛盾しない状態を維持。
• 独立性（Isolation） 複数のトランザクションを同時に実行しても、それぞれの処理が互いに干渉しない特性。並列処理の結果が、逐次実行（一つずつ順番に実行）した結果と一致することを保証。
• 永続性（Durability） 完了した処理結果が、その後のシステム障害（停電やクラッシュなど）によって失われない特性。ログ記録やストレージへの書き込みによる保証。

分類

データベース管理システム（DBMS）の信頼性指標

• リレーショナルデータベース（RDB）における標準的な設計指針。
• トランザクション処理の信頼性を保証するための4つの要素。

上位概念・下位概念

トランザクション管理と制御レベル

• 上位概念： データベース管理システム（DBMS）、データ整合性（Data Integrity）。
• 下位概念： 分離レベル（Isolation Level）、排他制御（Locking）、ログ先行書き込み（Write-Ahead Logging / WAL）。

メリット

データ信頼性の確保と運用負荷の低減

• 不正なデータ更新の防止。
• システム障害発生時の復旧の容易性。
• アプリケーション側での整合性チェック処理の簡略化。

デメリット

パフォーマンスとスケーラビリティの制約

• 排他制御による処理待ち（ブロッキング）の発生。
• 厳格な同期処理による応答速度（Latency）の低下。
• 分散システムにおける水平スケール（横方向の拡張）の困難さ。

既存との比較

BASE特性との対比

• ACID： 強い一貫性を重視。金融系システムや基幹業務向け。
• BASE（Basically Available, Soft state, Eventual consistency）： 可用性とスケーラビリティを重視。大規模WebサービスやSNS向け。

競合

データ整合性モデルの選択肢

• CAP定理： 分散システムにおいて「一貫性」「可用性」「分断耐性」の3つを同時に満たすことはできないとする理論。
• 最終的一貫性（Eventual Consistency）： 一時的な不整合を許容し、最終的に整合性が取れる状態を目指すモデル。

導入ポイント

要件定義における優先順位の策定

• 厳密な数値管理（在庫、残高など）が必要な処理への適用。
• 更新頻度と同時接続数の見積もりに基づく分離レベルの選定。
• 適切なインデックス設計によるロック範囲の最小化。

注意点

オーバーヘッドとデッドロックのリスク

• 高負荷環境下でのスループット低下。
• 複雑なトランザクション設計によるデッドロック（処理の停滞）の発生。
• 分散データベースにおけるACID特性維持コストの増大。

今後

NewSQLと分散トランザクションの進化

• ACID特性を維持しつつスケールアウトを実現するNewSQLの普及。
• クラウドネイティブな環境での分散ACIDトランザクション技術の高度化。

関連キーワード

データベースおよびトランザクション用語

• リレーショナルデータベース（RDB）
• NoSQL
• 2相コミット（Two-Phase Commit / 2PC）
• 排他制御（Locking）
• マルチバージョン並行処理制御（MVCC）
• CAP定理
• BASE特性