Android データベース トランザクション: マルチスレッド環境でのデータ操作

2024-07-27

Androidデータベーストランザクション: データ操作の安全性を高める

トランザクションとは?

トランザクションは、複数のデータベース操作をひとつのまとまりとして実行する仕組みです。すべての操作が成功した場合のみ、データベースに反映されます。もし、途中でエラーが発生した場合は、すべての操作がキャンセルされ、データベースの状態は変更されません。

トランザクションのメリット

  • データの整合性を保つことができる
  • データ操作の途中でエラーが発生しても、データが破損するのを防ぐ

Androidにおけるトランザクション

Androidでは、SQLiteデータベースでトランザクションを利用できます。SQLiteOpenHelperクラスには、トランザクションを開始、終了、コミット、ロールバックするためのメソッドが用意されています。

トランザクションの基本的な流れ

  1. beginTransaction() メソッドでトランザクションを開始する
  2. データベース操作を実行する
  3. setTransactionSuccessful() メソッドでトランザクションを成功としてコミットする
  4. エラーが発生した場合は、endTransaction() メソッドでトランザクションをロールバックする

トランザクションの注意点

  • トランザクション中は、他のスレッドからのデータベースへのアクセスがブロックされます
  • 長時間トランザクションを実行すると、パフォーマンスが低下する可能性があります
  • デッドロックが発生する可能性もあります
public void updateUserData(String name, int age) {

  SQLiteDatabase db = mOpenHelper.getWritableDatabase();

  try {
    db.beginTransaction();

    ContentValues values = new ContentValues();
    values.put(UserContract.NAME, name);
    values.put(UserContract.AGE, age);

    db.update(UserContract.TABLE_NAME, values, UserContract._ID + " = ?", new String[]{String.valueOf(mId)});

    db.setTransactionSuccessful();
  } catch (SQLiteException e) {
    e.printStackTrace();
  } finally {
    db.endTransaction();
  }
}

上記の例では、beginTransaction() メソッドでトランザクションを開始し、ContentValues オブジェクトを使ってデータを更新しています。更新が成功したら、setTransactionSuccessful() メソッドでコミットし、エラーが発生した場合は、endTransaction() メソッドでロールバックしています。




public void updateUserData(String name, int age) {

  SQLiteDatabase db = mOpenHelper.getWritableDatabase();

  try {
    db.beginTransaction();

    ContentValues values = new ContentValues();
    values.put(UserContract.NAME, name);
    values.put(UserContract.AGE, age);

    db.update(UserContract.TABLE_NAME, values, UserContract._ID + " = ?", new String[]{String.valueOf(mId)});

    db.setTransactionSuccessful();
  } catch (SQLiteException e) {
    e.printStackTrace();
  } finally {
    db.endTransaction();
  }
}
  • db.beginTransaction(): トランザクションを開始します。
  • ContentValues values = new ContentValues();: 更新するデータを ContentValues オブジェクトに格納します。
  • db.update(UserContract.TABLE_NAME, values, UserContract._ID + " = ?", new String[]{String.valueOf(mId)}): ユーザー情報を更新します。
  • catch (SQLiteException e) {}: エラーが発生した場合の処理を記述します。
  • finally { db.endTransaction(); }: 最後に、トランザクションを終了します。
  • トランザクションを使用して、データ更新の安全性を確保しています。
  • エラーが発生した場合でも、データの整合性が保たれます。



Android データベース トランザクションの代替方法

ロック

データベースへのアクセスを排他的に制御することで、データの整合性を保つことができます。SQLiteOpenHelper クラスには、lock() メソッドと unlock() メソッドが用意されています。

ロックを使用する例

public void updateUserData(String name, int age) {

  SQLiteDatabase db = mOpenHelper.getWritableDatabase();

  try {
    db.lock();

    ContentValues values = new ContentValues();
    values.put(UserContract.NAME, name);
    values.put(UserContract.AGE, age);

    db.update(UserContract.TABLE_NAME, values, UserContract._ID + " = ?", new String[]{String.valueOf(mId)});

  } finally {
    db.unlock();
  }
}

ロックの注意点

楽観的ロック

データのバージョン情報を使用して、競合を検出する方法です。更新処理を行う前に、データのバージョン情報を読み込み、更新処理後にバージョン情報を更新します。他のスレッドがデータ更新を行っていた場合、バージョン情報が異なるため、競合が発生したことを検知できます。

public void updateUserData(String name, int age) {

  SQLiteDatabase db = mOpenHelper.getWritableDatabase();

  try {
    int version = db.query(UserContract.TABLE_NAME, new String[]{UserContract.VERSION}, UserContract._ID + " = ?", new String[]{String.valueOf(mId)}, null, null, null).getInt(0);

    ContentValues values = new ContentValues();
    values.put(UserContract.NAME, name);
    values.put(UserContract.AGE, age);
    values.put(UserContract.VERSION, version + 1);

    int rowsUpdated = db.update(UserContract.TABLE_NAME, values, UserContract._ID + " = ?", new String[]{String.valueOf(mId)});

    if (rowsUpdated == 0) {
      // 競合が発生した
    }

  } catch (SQLiteException e) {
    e.printStackTrace();
  }
}
  • 競合が発生する可能性があります。
  • 競合が発生した場合、処理を再試行する必要があります。

SQLite WAL

SQLite Write-Ahead Logging (WAL) は、データ更新を効率的に行うための仕組みです。WAL を使用することで、トランザクションのコミット速度を向上させることができます。

WAL の注意点

  • すべての SQLite バージョンでサポートされているわけではありません。
  • 設定が複雑になる可能性があります。

どの方法を選択するべきか

それぞれの方法にはメリットとデメリットがあります。データの整合性とパフォーマンスのバランスを考慮して、最適な方法を選択する必要があります。


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