꼬꼬면 좋아요님의 면접 결과

트랜잭션의 핵심 개념인 '여러 작업을 하나의 단위로 묶어서 실행한다'는 부분과 은행 업무를 예시로 든 점이 매우 좋았습니다. 다만 트랜잭션의 핵심 특성인 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 속성에 대한 언급이 없어서 아쉬웠고, 특히 원자성(All or Nothing)의 개념을 설명하면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 "데이터 유실 방지"보다는 "데이터 일관성 보장"이라는 표현이 더 정확하며, 롤백(Rollback)과 커밋(Commit) 같은 트랜잭션 관련 전문용어를 함께 사용하시면 좋겠습니다. 앞으로 데이터베이스의 동시성 제어나 격리 수준에 대해서도 학습해보시길 권합니다.

ACID 속성에 대한 기본 개념을 정확하게 이해하고 계시고, 각 속성을 명확하게 구분하여 설명해주신 점이 매우 좋습니다. 원자성의 All-or-Nothing 개념과 지속성의 영구 반영 개념을 정확히 파악하고 계시네요. 다만 일관성(Consistency)의 경우 단순히 "허용된 방식"이라고 표현하셨는데, 더 구체적으로는 데이터베이스의 제약조건(constraints), 참조 무결성, 도메인 제약 등을 위반하지 않고 트랜잭션 전후에 데이터베이스가 일관된 상태를 유지한다는 의미입니다. 앞으로는 각 속성에 대한 실제 예시(예: 계좌 이체 시나리오에서 각 ACID 속성이 어떻게 적용되는지)를 함께 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

트랜잭션 격리 수준에 대한 전반적인 이해도가 매우 좋으시고, 각 격리 수준의 특징과 발생할 수 있는 문제점들을 정확하게 설명해주셨습니다. 특히 REPEATABLE_READ에서 팬텀 리드 현상과 READ_COMMITTED에서 Non-repeatable read 현상에 대한 설명이 정확했고, 격리성과 동시성의 트레이드오프 관계도 잘 파악하고 계시는 것 같습니다. 다만 각 격리 수준에서 발생하는 문제들의 정식 명칭(Dirty Read, Non-repeatable Read, Phantom Read)을 함께 언급하시면 더욱 전문적인 답변이 될 것 같고, 실제 데이터베이스 시스템에서 기본값으로 사용되는 격리 수준이나 성능상의 고려사항에 대해서도 추가로 학습해보시면 좋을 것 같습니다.

Phantom Read 현상에 대한 기본적인 이해는 잘 보여주셨습니다. REPEATABLE_READ 격리 수준에서 발생한다는 점과 행 추가로 인해 동일한 쿼리의 결과가 달라질 수 있다는 핵심 개념을 정확히 파악하고 계십니다. 다만 설명에서 약간의 부정확한 부분이 있는데, "REPEATABLE_READ보다 격리성이 떨어지는 격리수준에서 발생"이라고 하셨지만 실제로는 REPEATABLE_READ 수준에서도 Phantom Read가 발생할 수 있습니다. 앞으로는 구체적인 예시(예: SELECT COUNT(*) 쿼리를 두 번 실행했을 때 중간에 다른 트랜잭션이 새로운 행을 INSERT하여 결과가 달라지는 상황)를 들어 설명하시면 더욱 명확한 답변이 될 것 같습니다.

Dirty Read 현상에 대해 정확하게 이해하고 계시네요. READ_UNCOMMITTED 격리 수준에서 발생하며, 커밋되지 않은 데이터를 읽는 현상이라는 핵심 개념을 명확하게 설명해주셨습니다. 다만 답변을 더욱 완성도 있게 만들기 위해서는 구체적인 예시를 추가하시면 좋겠습니다. 예를 들어, 트랜잭션 A가 계좌 잔액을 1000원에서 2000원으로 수정했지만 아직 커밋하지 않은 상태에서, 트랜잭션 B가 2000원이라는 값을 읽었는데 이후 트랜잭션 A가 롤백되어 실제로는 1000원인 상황 같은 실제적인 시나리오를 들어주시면 더욱 이해하기 쉬운 답변이 될 것입니다. 전반적으로 데이터베이스 트랜잭션에 대한 이해도가 높으시니, 이제 실무에서 각 격리 수준을 언제 사용하는지에 대한 실용적인 측면도 함께 학습해보시길 권합니다.

Non-Repeatable Read가 READ_COMMITTED 격리 수준에서 발생한다는 핵심 내용을 정확하게 답변해주셨습니다. 다만 답변이 매우 간결해서 Non-Repeatable Read 현상이 구체적으로 어떤 상황인지에 대한 설명이 부족했습니다. Non-Repeatable Read는 한 트랜잭션 내에서 같은 데이터를 두 번 읽었을 때, 다른 트랜잭션이 그 사이에 해당 데이터를 수정하고 커밋하여 서로 다른 값이 읽히는 현상입니다. 앞서 Phantom Read나 Dirty Read에 대해서는 현상에 대한 설명도 함께 제공해주셨던 것처럼, 이번에도 현상 자체에 대한 간단한 설명을 추가하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

트랜잭션 롤백 메커니즘에서 Undo Log의 역할을 정확히 이해하고 계시고, 변경 이전 값을 저장해두어 실패 시 복구한다는 핵심 개념을 잘 설명해주셨습니다. 다만 답변이 다소 간략하여 롤백이 언제 발생하는지(명시적 ROLLBACK, 시스템 오류, 제약조건 위반 등), 그리고 실제 롤백 과정에서 Undo Log를 어떻게 활용하여 데이터를 원래 상태로 되돌리는지에 대한 구체적인 설명이 부족했습니다. 또한 WAL(Write-Ahead Logging) 원칙이나 트랜잭션 상태 변화(Active → Failed → Aborted)와 같은 전문 용어를 함께 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 데이터베이스 복구 메커니즘 전반에 대해 더 학습해보시길 권합니다.

트랜잭션 롤백 시 데이터 일관성 보장에 대한 핵심 개념인 Undo Log와 역순 복구에 대해 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. 하지만 답변이 다소 간략하여 구체적인 메커니즘에 대한 설명이 부족합니다. 데이터 일관성 보장을 위해서는 역순 복구뿐만 아니라 트랜잭션 ID를 통한 버전 관리, 락 메커니즘과의 연동, 그리고 WAL(Write-Ahead Logging) 원칙에 따른 로그 우선 기록 등이 함께 작동한다는 점을 추가로 학습하시면 좋겠습니다. 또한 실제 DBMS에서 MVCC(Multi-Version Concurrency Control)와 같은 구체적인 구현 방식에 대해서도 공부해보시길 권합니다.

Redo Log에 대한 기본적인 이해는 보여주셨지만, 정확한 개념에서 벗어난 부분이 있습니다. Redo Log는 "커밋된 트랜잭션을 돌리고 싶을 때" 사용하는 것이 아니라, 시스템 장애 발생 시 커밋된 트랜잭션의 변경사항을 재실행하여 데이터베이스를 일관된 상태로 복구하는 역할을 합니다. 커밋된 트랜잭션을 되돌리는 것은 일반적으로 불가능하며, 이는 트랜잭션의 지속성(Durability) 원칙에 위배됩니다. Redo Log는 변경 후의 값들을 기록하여 시스템 재시작 시 커밋된 변경사항들이 영구적으로 반영되도록 보장하는 메커니즘이므로, 이 부분을 다시 학습해보시기 바랍니다.

Redo Log의 기본적인 역할과 시스템 장애 시 복구 메커니즘에 대해 전반적으로 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. 특히 WAL(Write-Ahead Logging) 방식으로 Redo Log가 먼저 디스크에 저장되고, 장애 발생 시 이를 통해 복구한다는 핵심 개념을 정확히 설명해주셨습니다. 다만 첫 번째 답변에서 "커밋된 트랜잭션을 돌리고싶을때"라고 하셨는데, 이는 Undo Log의 역할과 혼동된 것 같습니다. Redo Log는 커밋된 트랜잭션의 변경사항을 재실행(redo)하여 데이터의 지속성(Durability)을 보장하는 역할을 하므로, ACID 속성과 연관지어 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.