고약한 알바트로스님의 면접 결과

20

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종합 평가

면접자님은 데이터베이스 트랜잭션에 관한 기본 개념을 잘 이해하고 있으며, ACID 속성과 격리 수준에 대해 정확하게 설명하셨습니다. 다만 트랜잭션 격리 수준에서 발생하는 문제들에 대한 구체적인 예시가 부족했고, 락 메커니즘에 대한 설명이 비관적/낙관적 락 언급 수준에 그쳐 실제 구현 방식이나 각 락의 장단점에 대한 심층적 이해를 보여주지 못했습니다. 향후 학습 방향으로는 트랜잭션 관련 문제 상황을 실제 코드나 SQL 쿼리로 재현해보고, 다양한 락 메커니즘(레코드 락, 갭 락, 인텐션 락 등)의 작동 원리와 성능 영향을 심층적으로 공부하시길 권장합니다. 또한 실무에서 자주 마주치는 동시성 문제 해결 패턴과 데이터베이스별 트랜잭션 구현 차이점을 비교 학습하시면 면접에서 더 깊이 있는 답변이 가능할 것입니다.

질문별 상세 분석

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Q1B

ACID에 대해 설명해주세요.

응답 내용

RDB에서 트랜잭션을 보장하기 위한 4가지 특성입니다. 원자성: 트랜잭션의 모든 연산이 수행되거나 전혀 수행되지 않음 일관성: 트랜잭션 실행 전후로 데이터베이스는 일관된 상태를 유지함 격리성: 트랜잭션은 다른 트랜잭션에 영향을 미치지 않ㅇ므 지속성: 트랜잭션이 완료된 결과는 영구적으로 보존됨

AI 피드백

ACID의 네 가지 특성을 모두 정확하게 설명해주셨고, 각 개념에 대한 이해도가 잘 드러났습니다. 다만 격리성 부분에서 "다른 트랜잭션에 영향을 미치지 않ㅇ므"라는 부분이 문장이 완성되지 않았고, 격리성은 정확히는 "동시에 실행되는 트랜잭션들이 서로 간섭하지 않고 독립적으로 실행되는 것처럼 보이게 하는 특성"이라고 설명하시면 더 정확합니다. 앞으로는 각 특성에 대한 구체적인 예시를 함께 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 전반적으로 ACID의 핵심 개념을 잘 이해하고 계시니, 실제 데이터베이스에서 이러한 특성들이 어떻게 구현되는지(예: 격리 수준, 로그 기반 복구 등)에 대해서도 학습해보시길 권합니다.

Q2B

트랜잭션 격리 수준(Isolation Level)에 대해 설명하고, 각 수준에서 발생할 수 있는 문제점에 대해 설명해주세요.

응답 내용

READ_UNCOMMITED: 가장 낮은 격리 수준으로, 커밋되지 않은 데이터도 다른 트랜잭션에서 읽을 수 있습니다. Dirty Read가 발생할 수 있습니다. READ_COMMITED: 커밋된 데이터만 읽을 수 있습니다. 다만 동일 트랜잭션 실행 중 다른 트랜잭션의 커밋 여부로 인해 데이터 정합성이 깨질 수 있습니다. REPEATABLE_READ: 트랜잭션 내의 연산은 동일한 결과를 보장하도록 합니다. 다만 팬텀 리드(UPDATE, INSERT로 인해 결과가 변경될 경우)가 발생할 수 있습니다. SERIALIZABLE: 트랜잭션을 직렬 실행하듯이 동작하는 것입니다. 가장 강력한 격리 수준을 보장하지만 동시성 성능 저하가 클 수 있습니다.

AI 피드백

트랜잭션 격리 수준에 대한 전반적인 이해도가 좋으시고, 각 격리 수준의 특징을 잘 설명해주셨습니다. 특히 READ_UNCOMMITTED에서 Dirty Read, SERIALIZABLE에서의 성능 저하 등 핵심적인 문제점들을 정확히 짚어주신 점이 인상적이었습니다. 다만 질문에서 요구한 "각 수준에서 발생할 수 있는 문제점"에 대해서는 조금 더 체계적으로 설명해주시면 좋겠습니다 - 예를 들어 READ_COMMITTED에서 발생하는 Non-repeatable Read, REPEATABLE_READ에서의 Phantom Read 등을 명시적으로 언급하고, 각 문제가 어떤 상황에서 발생하는지 구체적인 예시를 들어 설명해주시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

Q3C

트랜잭션 격리 수준에서 발생할 수 있는 Dirty Read, Non-repeatable Read, Phantom Read 현상에 대해 구체적인 예시와 함께 설명해주세요. 그리고 이러한 문제들을 방지하기 위해 데이터베이스 시스템에서는 어떤 락(Lock) 메커니즘을 사용하나요?

응답 내용

Dirty Read: 한 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 커밋되지 않은 결과를 읽어오는 문제 Non-Repeatable Read: 한 트랜잭션 내 동일한 연산 실행 시 다른 결과를 읽어오는 문제 Phantom Read: 새로운 데이터가 생기거나, 기존 데이터가 사라지는 문제 비관적 락 혹은 낙관적 락 등이 있습니다.

AI 피드백

트랜잭션 격리 수준에서 발생하는 세 가지 문제점에 대한 기본적인 개념은 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. 하지만 질문에서 요구한 구체적인 예시가 부족하고, 락 메커니즘에 대한 설명이 매우 간략합니다. 예를 들어 Dirty Read의 경우 "트랜잭션 A가 데이터를 수정했지만 아직 커밋하지 않은 상태에서 트랜잭션 B가 그 수정된 값을 읽는 상황"과 같은 구체적인 시나리오를 제시하시면 좋겠습니다. 또한 락 메커니즘 부분에서는 공유락(Shared Lock)과 배타락(Exclusive Lock), 그리고 2PL(Two-Phase Locking) 프로토콜 등에 대해 더 자세히 학습하시어 각 문제를 어떻게 방지하는지 구체적으로 설명할 수 있도록 준비하시기 바랍니다.

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