Episode Details

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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Links

• MySQL's Terrible ACID https://pigsty.io/blog/db/bad-mysql/
• Jepsen Consistency Phenomena: https://jepsen.io/consistency/phenomena
• Jepsen Consistency Models: https://jepsen.io/consistency/models
• 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://engineeringkios