データベースの楽観ロックと悲観ロックを理解する

分離レベルを高くするほど、データの整合性は向上しますが、ロックが増えるためパフォーマンスは低下する傾向があります。アプリケーションの要件に応じて適切な分離レベルを選択することが重要です。例えば、高いスループットが必要な読み取り中心のアプリケーションでは READ COMMITTED を、金融取引のような厳密な整合性が必要なアプリケーションでは SERIALIZABLE を選択するといった判断が必要です。 楽観ロックの仕組み 楽観ロックの基本概念とメンタルモデル 楽観ロック（Optimistic Locking）は、その名の通り「楽観的」なアプローチでデータの整合性を管理します。このアプローチでは、データ競合が発生する確率は低いという前提に立ち、事前にデータをロックせずに処理を進めます。 楽観ロックのメンタルモデルは、EC サイトでの買い物に似ています。あなたがオンラインショップで商品を閲覧