Comencemos por definir que es una transacción dentro del contexto de SQL Server, una transacción es un conjunto de operaciones Transact SQL que se ejecutan como un único bloque, si alguna operación falla, el bloque completo falla, si todas las modificaciones de los datos realizadas en la transacción tienen éxito, la misma se confirma y el conjunto de modificaciones se hacen permanentes en la base de datos.
Existen tres tipos de transacciones, las transacciones por procedimiento almacenado, las transacciones iniciadas por el cliente y las transacciones COM+ (de las cuales no hablaremos en este artículo).
Las transacciones por procedimiento almacenado tienen lugar en el motor de base de datos mientras que las iniciadas por el cliente tienen lugar en el código, para nuestro caso código .NET. En ambas circunstancias se emplea una estructura similar para el manejo de transacciones:
-- INICIO DE TRANSACCION -- Comandos -- .. -- ... -- ...... -- SI HUBO ALGUN ERROR CANCELACION DE TRANSACCION -- SI NO HUBO ERRORES, CONFIRMACION DE TRANSACCION
En el motor de base de datos SQLServer 2005 o 2008, este esquema tomará la siguiente forma
BEGIN TRAN BEGIN TRY Comandos .. ... ...... COMMIT TRAN END TRY BEGIN CATCH ROLLBACK TRAN END CATCH
En versiones previas de SQL Server los comandos de capturas de excepciones (BEGIN TRY, END CATCH, etc.) no se encuentran disponibles, pero existe en cambio la variable @@ERROR (también disponible en versiones posteriores) que puede consultarse luego de cada instrucción para saber si el comando se ejecutó exitosamente.
Desde .NET, empleando clases ADO.NET, el esquema sería el siguiente:
SqlConnection objMyConnection = new SqlConnection(strCnString);
SqlCommand objMyCommand = new SqlCommand(".....");
SqlTransaction objMyTransaction = null;
objMyCommand.CommandType = CommandType.Text;
objMyCommand.Connection = objMyConnection;
objMyConnection.Open();
objMyTransaction = objMyConnection.BeginTransaction(IsolationLevel.ReadUncommitted);
objMyCommand.Transaction = objMyTransaction;
try
{
//comandos através de objMyCommand
objMyTransaction.Commit();
}
catch
{
objMyTransaction.Rollback();
}
finally
{
objMyConnection.close();
}
Ambos esquemas son semánticamente idénticos. Un punto a considerar es que siempre es preferible que las transacciones se manejen desde el propio motor, ya que se evita el overhead adicional de la transferencia de datos, aunque esta posibilidad no es siempre factible.
Lo más interesante de las transacciones es la concurrencia, y una pregunta frecuente, al menos me parece que lo es, es ¿qué pasa con los datos dentro de una transacción cuando hay concurrencia sobre esos datos?, ¿qué sucede si una transacción modifica datos que aún no ha confirmado y otra transacción lee esos mismos datos en ese momento? ¿Existe una forma de aislar las transacciones para que no haya interferencia entre ellas?, ¿ese aislamiento podrá traer otras consecuencias?. Esos son los puntos que intentaremos recorrer en este articulo, contestando inmediatamente a las primeras preguntas que ya hemos formulado, y la respuesta es (como era de suponerse), si, existe una forma de aislar las transacciones, en realidad existe todo un abanico de posibilidades, conocido como “modos de aislamiento” o “isolation modes”.
Quizás la idea más intuitiva es esperar que no exista ningún tipo de interferencia de datos entre las transacciones, o sea, que cada una sea totalmente aislada de las otras, esto sería esperar que los datos modificados, (inserts, updates, deletes) sean vistos luego de la confirmación, por ejemplo si dentro de una transacción se borran mil registros, y otra transacción lee esos registros en el intervalo de tiempo existente luego del borrado, pero antes de la confirmación, la segunda transacción no debería ver esos registros, ya que si los viera la información sería inconsistente.
Para que esto funcione de esta forma, la segunda transacción debería esperar a que la primera termine de ejecutarse (obviamente si es que la segunda va a leer datos que la primera modificó) ya que es la única manera de asegurarse que los datos estuvisen siendo leídos luego del commit.
La idea no es nada nueva y es conocida como Read Commited y aunque funciona parece que el hecho de que las transacciones deban esperarse entre sí cuando hay cambios en los datos puede ocasionar problemas a medida que la concurrencia vaya incrementándose, no es difícil imaginarse que algunas transacciones recibirán un timeout cuando la concurrencia se incremente.
Una forma rápida de probar como funciona este esquema es crear desde el Visual Studio un método que abra una transacción y ejecute algún comando de modificación sobre una tabla (insert, update o delete), teniendo el cuidado de dejar un break en la línea de código del commit, al ejecutarse el código se abrirá una primera transacción de modificación de datos no confirmada en el servidor SQL Server. Puede entonces desde el Microsoft SQL Server Management Studio abrirse una segunda transacción y ejecutarse una sentencia de consulta de datos sobre la misma tabla (claro está que debe leer datos que hayan sido modificados por la primer transacción) . Veremos entonces que nuestra consulta en el Microsoft SQL Server Management Studio se queda en espera hasta que la línea commit en nuestro proyecto de Visual Studio es ejecutada, si no ocurre un timeout antes.
un detalle a considerar es que, si una transacción update no modifica los valores de un registro (ya que los valores originales y los nuevos son iguales), el registro no se bloqueará.
Existe otro esquema de trabajo totalmente opuesto, su nombre es inevitablemente Read Uncommited, en este modo de aislamiento pasa todo lo contrario, las transacciones pueden leer los cambios de otras transacciones aunque las mismas aún no se hayan confirmado, pero estarán leyendo datos no confirmados, en este esquema no se producen los bloqueos que se daban en el caso anterior, si hacemos la misma prueba que en el caso previo, pero abriendo la transacción en el Microsoft SQL Server Management Studio como Read Uncommited (Reemplazar SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED por SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED) veremos que no hay bloqueos y los datos son devueltos inmediatamente.
Quizás ya no se generen problemas de concurrencia, debido a que no hay bloqueos, pero es de esperarse que algo malo pueda suceder, y la frase anterior «pero estará leyendo datos no confirmados» es un indicio, las transacciones Read Uncommited leen los datos que aún no han sido confirmados, pero entonces que pasará si esos datos se cancelan con un Rollback, lo que sucede es que la transacción Read Uncommited leerá datos inválidos, este comportamiento de las transacciones Read Uncommited es conocido como Dirty Read literalmente «Lectura Sucia», Los bloqueos en las transacciones Read Commited evitan justamente este problema.
Por todo lo visto hasta ahora no faltará quien pueda deducir que entonces las transacciones Read Commited son una mejor opción, ya que, si bien pueden bloquearse entre sí, no hay problemas en la lectura de datos. Quizás este modo de aislamiento sea una mejor opción en la mayoría de los casos, y de hecho es el modo de funcionamiento que traen las transacciones por defecto en SQL Server, pero las transacciones Read Commited pueden ocultar una sorpresa, lo cual no suele ser nada grato en ningún caso imaginable, al menos para mí, y las transacciones en SQL Server no son la exepción, solo debemos preguntarnos ¿Qué sucederá si mientras una transacción Read Commited está leyendo datos, una segunda transacción, supongamos también Read Commited modifica datos, digamos que hace updates, deletes e inserts y los confirma?, claro está que si bien nos aseguramos de no leer datos basura gracias a la espera del commit, de todas formas tendremos problemas, ya que algunos de los datos leídos podrían haberse eliminado, podrían también haberse agregado y modificado otros nuevos y la primera transacción ni se enteraría.
A las filas eliminadas, que aunque la primera transacción ve ya no existen, se las conoce como filas fantasma (phantom rows). Un efecto del escenario planteado es que si la primer transacción vuelve a leer los datos (luego que la segunda ya haya confirmado la transacción) aunque la consulta sea idéntica se obtendrán distintos resultados.
Debido a las filas fantasma (eliminadas) y a las filas actualizadas, no es posible garantizar que dos lecturas consecutivas devuelvan el mismo resultado, esto se lo conoce como «lecturas irrepetibles», claro está que este problema surge porque las transacciones Read Commited le permiten a otras transacciones modificar datos que ellas ya han leído, recordemos que las transacciones Read Commited a lo sumo se bloquean ellas mismas cuando intentan leer datos modificados, pero no bloquean otras transacciones.
Para resolver estos problemas, existen otros modos de aislamientos aún más restrictivos que Read Commited. El modo de aislamiento Repeteable Read (Lecturas repetibles) permite, como su nombre da a imaginar, resolver el problema de las lecturas irrepetibles, ya que no le permite a otras transacciones eliminar o modificar filas leídas por la transacción actual hasta que la misma haya confirmado los cambios, otras transacciones si podrán agregar nuevos datos, se puede entender al Modo Repeteable Read como el modo Read Commited más la restricción a otras transacciones de eliminar o modificar los datos leídos por la primera, en este caso las transacciones Repeteable Read bloquean además otras transacciones para no permitirles modificar datos que ellas han leído.
Finalmente existe un nivel aislamiento aún más restrictivo que los anteriores conocido como Serializable, este nivel de aislamiento se comporta como el modo Repeteable Read, pero además tampoco le permite a otras transacciones agregar datos, en consecuencia cada transacción se ejecuta en serie una tras otra sin ninguna posibilidad de realización de tareas en paralelo.
Hasta el momento es claro que a un mayor nivel de aislamiento le corresponderá un mayor bloqueo de registros, en consecuencia, una menor escalabilidad.
SQL Server 2005, trajo un nuevo modo de aislamiento conocido como Snapshot, la idea de este modo de aislamiento es que una transacción pueda leer datos sin la posibilidad que se produzcan dirty reads, pero sin establecer bloqueos, o sea, una solución con la estabilidad de un Read Commited pero con los bloqueos de un Read Uncommited, para poder utilizar este modo de aislamiento, a diferencia de los anteriores hay que establecer en la base de datos lo siguiente:
ALTER DATABASE ... SET ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION ON
Desde ese momento todas las transacciones establecidas como snapshot emplearán este nivel de aislamiento, si se desea que este modo sea el modo por defecto y ya no ReadCommited, debe ejecutarse el comando:
ALTER DATABASE ... SET READ_COMMITTED_SNAPSHOT ON
El modo de aislamiento Snapshot mantiene las versiones de los cambios en la base de datos tempdb para cada transacción, cuando una transacción toma datos, los mismos poseen asociado un numero de versión, para que la confirmación tenga éxito es requisito que los datos a modificar no posean un número de versión mayor al que posee la transacción. Si una transacción intenta confirmar datos con una versión de cambios anterior a la actual, la operación fallará.
Un último comentario sobre este modo de aislamiento es que emplea un esquema optimista. En un esquema optimista se espera que la concurrencia a los mismos datos desde varias transacciones sea poco frecuente, por eso no es muy problemático devolver un error cuando se dá dicha situación. En cambio en el enfoque pesimista se espera que haya mucha concurrencia a los mismos datos y por tal motivo se emplean mecanismos de bloqueo para poder evitar el problema. En las aplicaciones donde se espera que una gran cantidad de usuarios concurrentes, por ejemplo las aplicaciones web tan en auje actualmente, la idea de bloquear registros parece cada vez menos atrayente, por eso el enfoque optimista parece haber tomado popularidad, En LINQ para SQL, como tecnología de punta en acceso a datos, no solo se considera el esquema optimista, sino que además de emplearlo como modo de concurrencia por defecto, posee ya incorporadas metodologías reajustar los datos en el caso de fallas por acceso a datos concurrentes, quien esté interesado y aún no haya podido ver nada del tema, puede esperar a que escribamos algún artículo o adelantarse a buscar info de esta tecnología, un tip para los segundos : RefreshMode.KeepChanges y espero como siempre, que este artículo haya sido de utilidad.