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informatik artikel (Interpretation und charakterisierung)

Banking

Fehlermöglichkeiten (wh):


1. Java
2. Viren



. Datenspeicher ist defekt (zB: Headcrash)
. Applikation ist abgestürzt (zB: Zero Divide)
. Datenbanksystem oder Betriebssystem ist abgestürzt

. Programmfehler (zB: Rundungsfehler)
. Concurrency Problem



1.1. Das Concurrency-Problem:

Das Concurrency-Problem tritt nur bei Multiusersystemen auf, da mehrere Benutzer bzw. Programme gleichzeitig (concurrent) Operationen auf der Datenbank ausführen. Durch den gleichzeitigen Zugriff und den damit verbundenen Operationen (zB: Ändern, Einfügen und Löschen von Daten) ergeben sich einige Nachteile. Es muß daher einen Kontrollmechanismus geben, der gleichzeitige Operationen auf die Datenbank regelt.

Es kann zwischen 3 Concurrency-Problemen unterschieden werden:

1. lost update Problem
2. uncommitted dependency Problem

3. inconsistent analysis Problem


1.1.1. Das lost update Problem:

Hierbei gehen Daten durch zeitlich verschobenen Operationen auf ein und denselben Datensatz die "älteren" Änderungen verloren.

Transaktion A Zeit Transaktion B

- -
lies Satz R t1 -

- -
- t2 lies Satz R

ändere Satz R t3 -
schreib Satz R -

- -
- t4 ändere Satz R

- t5 schreib Satz R

- -

Programm A liest zum Zeitpunkt t1 den Satz R ein. Zum Zeitpunkt t2 liest Programm B den Satz R ein. Programm A ändert Satz R, basierend auf den gelesenen Werten von t1, zum Zeitpunkt t3 und schreibt diesen zum Zeitpunkt t4. Zum Zeitpunkt t4 ändert Programm B ebenfalls den Satz R, basieren auf den gelesenen Werten von t2 (entspricht den Werten von t1) und schreibt ebenfalls. Dadurch gehen die Datenänderung von Programm A verloren (werden von B überschrieben), da das Programm B nach dem Programm A abspeichert.



1.1.2. Das uncommitted dependency Problem:

Bei diesem Problem werden Daten zunächst geändert aber kurze Zeit später wieder zurückgenommen (zB: Programmfehler, Benutzer ändert seine Meinung). Inzwischen wurden aber die modifizierten Daten von einem anderen Programm weiterverarbeitet:

Transaktion A Zeit Transaktion B

-

- t1 ändere Satz R

- -
lies Satz R t2 -

- -

- t3 Rollback

- -

In diesem Beispiel erhält das Programm A falsche Ergebnisse, da die von Programm B zum Zeitpunkt t1 gemachten Änderungen zum Zeitpunkt t3 wieder zurückgenommen werden.



Transaktion A Zeit Transaktion B

-

- t1 ändere Satz R

- -

ändere alle Sätze t2 -

- -

- t3 Rollback

- -

In diesem Beispiel gehen alle Veränderungen von Programm A verloren, da zum Zeitpunkt t3 die gesamte Datenbank zum Zeitpunkt t1 wieder hergestellt wird. (Neben dem uncommitted dependency Problem tritt hier auch das lost update Problem auf)



1.1.3. Das inconsistent analysis Problem:

Hier arbeitet ein Programm mit Daten, die aus einer kurzfristig inkonsistenten Datenbank kommen.

Konto 1 = 40 Konto 2 = 50  = 90
Transaktion A Zeit Transaktion B

- -

lies Konto 1 (Kontostand = 40) t1 -
addiere Kontostand zu Summe (=40) -

- -
- t2 lies Konto 2 (Kontostand = 50)
- addiere 30 dazu (=80)

- -

- t3 lies Konto 1 (Kontostand = 40)

- ziehe 30 ab (=10)

- -
lies Konto 2 (Kontostand = 80) t4 -

addiere Kontostand zu Summe (=120) -

Konto 1 = 10 Konto 2 = 80  = 90
Hier wird während Programm A die Summe aller Konten ermittelt, Umbuchen durch Programm B getätigt. Durch die Verschiebung des Betrages ändert sich am Gesamtsaldo nichts, dennoch stimmt die von Programm A gelieferte Summe nicht.

 
 



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