ACID特性とは、データベーストランザクションが信頼性と一貫性を保つために必要な4つの基本特性、すなわちAtomicity（原子性）、Consistency（一貫性）、Isolation（分離性）、Durability（永続性）の総称である。
これらの特性は、データベースシステムが正確で信頼性の高いデータ操作を実現するための基盤となっている。
ACID特性の種類
ACID特性は、データベースのトランザクション処理において、データの整合性と信頼性を維持するための4つの基本原則から構成されている。それぞれの特性について、より詳細に説明する。
Atomicity（原子性）
原子性とは、トランザクションが一つの不可分な単位として扱われることを意味する。具体的には、トランザクション内のすべての操作が成功するか、または失敗した場合にはすべての操作が取り消される（ロールバック）ことを保証する。この性質により、中途半端な状態がデータベースに残ることを防ぎ、一貫したデータ状態を維持することが可能になる。
例えば、商品を購入する際のクレジットカード決済を考えてみる。購入処理は以下の操作を含む：
- カードの有効性を確認する。
- 購入金額をカードから引き落とす。
- 商品の在庫を減らす。
- 購入履歴を更新する。
これらの操作はすべて成功する必要があり、途中でエラーが発生した場合には、すべての操作が元に戻される。これが原子性の具体的な例である。
Consistency（一貫性）
一貫性は、トランザクションの開始前と終了後で、データベースが常に整合性のある状態を維持することを保証する。データベースの整合性制約（例えば、主キーの一意性、外部キーの参照整合性、チェック制約など）が常に満たされることを意味する。
例えば、銀行口座の残高が負の値になることは通常許されない。この制約を維持するために、トランザクションは残高が0以上であることを確認し、不整合な状態を防ぐ。一貫性が維持されることで、データの信頼性と正確性が確保される。
Isolation（分離性）
分離性は、複数のトランザクションが同時に実行される場合に、お互いの操作が干渉しないようにする特性である。これにより、各トランザクションは他のトランザクションが存在しないかのように独立して動作する。
分離性を確保するために、データベースはロックやスナップショット分離などの機構を使用する。分離レベル（例：読み取り非コミット、読み取りコミット、再現可能読み取り、直列化可能）を設定することで、トランザクション間の分離度を調整できる。
例えば、在庫管理システムで複数のユーザーが同時に在庫を更新する場合、分離性が適切に管理されていないと、在庫数が不正確になる可能性がある。分離性を確保することで、このような競合状態を防ぎ、データの整合性を維持できる。
Durability（永続性）
永続性は、トランザクションが正常にコミットされた後、その結果がシステム障害や電源障害が発生しても失われないことを保証する特性である。これは、コミット済みのデータがディスクやSSDなどの不揮発性ストレージに確実に書き込まれることで実現される。
例えば、オンラインショッピングサイトで注文が確定した後にシステム障害が起きても、注文情報は失われずに保存されている。これが永続性の効果であり、ユーザーの信頼を維持する上で重要な役割を果たす。
データベースにおけるACID特性
リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）は、ACID特性を厳格に遵守するように設計されている。このため、金融、医療、航空、政府機関など、データの正確性と信頼性が極めて重要な業界で広く採用されている。
金融業界での適用例
銀行の振込処理を例に考えてみる。顧客Aが顧客Bに資金を送金する場合、トランザクションは以下の操作を含む：
- 顧客Aの口座残高から送金額を減算する。
- 顧客Bの口座残高に送金額を加算する。
この一連の操作は原子性により、一つのトランザクションとして扱われる。両方の操作が成功するか、どちらかが失敗した場合は全体がロールバックされる。一貫性は、送金後も口座残高が正しく計算され、データベースの制約（例えば、口座残高が負の値にならないなど）が守られることを保証する。
分離性により、他のトランザクションが同時に実行されても、これらの操作が干渉しないように保護される。例えば、別のトランザクションが同時に顧客Aの口座残高を読み取ろうとしても、トランザクションの完了前には新しい残高が反映されない。
永続性は、トランザクションが完了した後にシステム障害が発生しても、送金結果が確実に保存されることを保証する。これにより、ユーザーは安心して金融取引を行うことができる。
医療業界での適用例
医療記録システムでは、患者のデータの正確性とプライバシーが極めて重要である。トランザクション処理にACID特性を適用することで、以下のような利点が得られる：
- 原子性：患者の診療記録を更新する際、すべての関連データが一度に更新される。途中でエラーが発生した場合は、変更が取り消され、不完全なデータが残らない。
- 一貫性：データベースの制約（例えば、患者IDの一意性、関連データの整合性）が常に維持される。
- 分離性：複数の医療スタッフが同時にデータを更新しても、データの競合や不整合が発生しない。
- 永続性：データが確実に保存され、システム障害が起きても患者の重要な情報が失われない。
NoSQLにおけるACID特性
NoSQLデータベースは、大規模なデータ処理や高いスケーラビリティ、柔軟なデータモデルを必要とする用途で使用されることが多い。これらのシステムでは、パフォーマンスや可用性を優先するため、伝統的なACID特性の一部を緩和する場合がある。
ACID特性のサポート状況
多くのNoSQLデータベースは、分散アーキテクチャを採用しており、データの一貫性よりも可用性とパフォーマンスを重視する設計となっている。しかし、ビジネス要件の変化により、NoSQLデータベースでもACIDトランザクションをサポートするニーズが高まっている。
- MongoDB：バージョン4.0以降、複数のドキュメントにまたがるマルチドキュメントトランザクションをサポートしている。これにより、リレーショナルデータベースに近いレベルのデータ整合性を実現できる。
- Cassandra：軽量トランザクション（Lightweight Transactions）を提供し、特定の条件下でACID特性を満たす操作が可能である。
- HBase：セルレベルでの原子性を提供し、行単位でのトランザクションをサポートしている。
NoSQLでのトレードオフ
NoSQLデータベースは、CAP定理に基づき、一貫性（Consistency）、可用性（Availability）、分断耐性（Partition Tolerance）のうち、すべてを同時に満たすことは難しいとされている。そのため、システムの要件に応じてトレードオフが行われる。
例えば、分散システムにおいてネットワーク分断が発生した場合、データの一貫性を優先すると可用性が低下する可能性がある。一方、可用性を優先すると、一時的なデータの不整合が生じる可能性がある。
NoSQLデータベースは、このトレードオフにおいて可用性とスケーラビリティを優先する設計となっている。しかし、ビジネス上の要件でデータの一貫性が求められる場合、ACID特性のサポートが重要となる。
ACID特性とBASE特性の違い
NoSQLデータベースの設計理念として、BASE特性が提唱されている。これは、ACID特性とは異なるアプローチでデータの整合性と可用性を実現する考え方である。
BASE特性の構成要素
- Basically Available（基本的に利用可能）
システム全体が部分的な障害が発生しても、基本的な機能は継続して利用可能である。これは高い可用性を実現するための重要な特性である。
- Soft state（柔軟な状態）
システムの状態は常に変化しており、一時的な不整合が許容される。データの更新が非同期的に伝播するため、データベースの状態が確定的ではないことを意味する。
- Eventual consistency（結果整合性）
一定の時間が経過すれば、すべてのデータのコピーが最終的に一致することを保証する。一時的なデータの不整合を許容することで、高いスループットとスケーラビリティを実現する。
ACIDとBASEの比較
- 一貫性の考え方
- ACID：強い一貫性を維持し、トランザクションの途中でデータの不整合が生じないようにする。
- BASE：最終的な一貫性を目指し、一時的な不整合を許容する。
- 可用性とパフォーマンス
- ACID：一貫性を維持するために、パフォーマンスや可用性が犠牲になる場合がある。
- BASE：可用性とパフォーマンスを優先し、高速なデータ処理を実現する。
- 適用例
まとめ
ACID特性は、データベーストランザクションの信頼性と一貫性を確保するための基本原則であり、特にリレーショナルデータベースで広く採用されている。一方、NoSQLデータベースでは、可用性とスケーラビリティを優先するためにBASE特性が重視される。しかし、近年のビジネス要件の複雑化やデータの重要性の高まりにより、NoSQLデータベースでもACID特性をサポートする動きが増えている。
データベースシステムを選択・設計する際には、アプリケーションの要件に基づいて、ACID特性とBASE特性のどちらを優先するかを慎重に検討する必要がある。データの整合性が最優先であり、データの不整合が許されない場合は、ACID特性を満たすシステムが適している。一方、大規模なデータ処理やリアルタイム性が求められる場合、高い可用性とスケーラビリティを持つBASE特性のシステムが有用である。
また、ハイブリッドなアプローチも存在し、一部のデータはACID特性で厳格に管理し、その他のデータはBASE特性で柔軟に扱うことも可能である。このような設計により、システム全体の性能と信頼性をバランスよく最適化することができる。
最終的には、ACID特性とBASE特性の特長とトレードオフを理解し、ビジネス要件や技術的要件に最も適したデータベースソリューションを選択することが重要である。データベース技術は日々進化しており、新しい機能や特性が追加されているため、最新の情報を常に収集し、最適な選択を行うことが求められる。