#216 Konsistenz und Isolation: von Write Skew bis Dirty Reads

Datenbanken sind das Rückgrat vieler Anwendungen, aber wie
konsistent sind deine Daten eigentlich? 


Egal ob Banküberweisung, Sneaker-Kauf im Online-Shop oder das
neueste Side-Project: Oft verbergen sich hinter der vermeintlich
„sicheren“ Datenhaltung komplexe Stolperfallen. Wie funktionieren
Transaktionen wirklich? Und warum kann ausgerechnet ein falsch
gewähltes Isolationslevel zu Dirty Reads, non-repeatable Reads
oder sogar zu Write Skew führen?


Wir nehmen dich in dieser Episode mit auf eine Reise in die
Tiefen der Konsistenzmodelle. Wolfi ist ehemaliger Forscher für
Datenbanksysteme an der Uni Innsbruck. Mit ihm steigen wir ein in
die Praxis und Theorie; Von Foreign Keys und Check Constraints
bis hin zur Multi-Version Concurrency Control (MVCC). Du
erfährst, was sich hinter Serializable, Repeatable Read, Read
Committed und Read Uncommitted verbirgt und weshalb Tools wie
Jepsen immer neue Fehler in selbst „sicheren“ Systemen aufdecken.


Am Ende weißt du, warum dich auch als Entwickler:in das Thema
Konsistenz, Isolationslevel und Transaktionsmanagement
beschäftigen solltest.


Bonus: Dirty Reads sind wie Gerüchte: Man hört sie, bevor sie
wahr sind… aber was, wenn sie nie stimmen?





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https://jepsen.io/consistency/phenomena

Jepsen Consistency Models:
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Aantithesis Reliability Glossar - Consistency Models:
https://antithesis.com/resources/reliability_glossary/#consistency-models

Engineering Kiosk Episode #22 NoSQL: ACID, BASE, Ende einer
Ära Teil 2: https://engineeringkiosk.dev/ep22 

Engineering Kiosk Episode #91 Konsistent, Verfügbar,
Ausfalltolerant oder Performant: Das CAP- und PACELC-Theorem in
verteilten Systemen: https://engineeringkiosk.dev/ep91 

Engineering Kiosk Episode #19 Datenbank-Deepdive (oder das
Ende einer Ära): von Redis bis ClickHouse:
https://engineeringkiosk.dev/ep19 

Engineering Kiosk Episode #189 Fuzzing: Wenn der Zufall dein
bester Tester ist mit Prof. Andreas Zeller:
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Sprungmarken

(00:00:00) Konsistenzmodelle von Datenbanken


(00:05:43) Info/Werbung


(00:06:43) Konsistenzmodelle von Datenbanken


(00:15:15) Crash-Kurs Datenbanken: ACID, BASE und CAP


(00:27:52) Warum sollten sich Entwickler*innen mit Konsistenz
oder Isolationsmodellen auseinandersetzen?


(00:33:57) Isolation: Serializable


(00:37:16) Isolation: Read uncommitted, Read Committed und
Repeatable Read


(00:45:38) Phantom Reads, Dirty Reads und Write Skew


(00:50:27) Testing und Debugging


(00:56:09) Technische Umsetzung von Konsistenzmodellen in
Datenbanken


(01:01:53) Wer sollte sich um Konsistenzmodelle und
Isolationslevel kümmern?



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Wolfgang Gassler (https://gassler.dev) 

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