2020년 3회 정보처리기사 기출문제 46번

46. 병행제어 기법 중 로킹에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    ① 로킹의 대상이 되는 객체의 크기를 로킹 단위라고 한다.

    ② 데이터베이스, 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있다.

    ③ 로킹의 단위가 작아지면 로킹 오버헤드가 증가한다.

    ❹ 로킹의 단위가 커지면 데이터베이스 공유도가 증가한다.

 

 

 

 😊 이 문제는 **병행제어 기법 중 '로킹(Locking)'**에 대한 내용을 묻는 문제예요. 하나씩 차근차근 분석해보고, 어떤 선택지가 틀렸는지 이해해봅시다!

---

✅ 문제

46. 병행제어 기법 중 로킹에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

번호 보기

①	로킹의 대상이 되는 객체의 크기를 로킹 단위라고 한다.
②	데이터베이스, 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있다.
③	로킹의 단위가 작아지면 로킹 오버헤드가 증가한다.
❹	로킹의 단위가 커지면 데이터베이스 공유도가 증가한다. ❌

---

🔍 핵심 개념 정리: 로킹(Locking)이란?

• 병행 제어(Concurrency Control): 여러 사용자가 동시에 데이터베이스를 사용할 때, 데이터의 일관성과 무결성을 유지하기 위한 기법.
• 로킹(Locking): 한 트랜잭션이 데이터에 접근(읽기/쓰기)할 때, 다른 트랜잭션이 그 데이터를 변경하지 못하게 잠그는 행위예요 🔒

---

🔐 로킹 단위 (Lock Granularity)

로킹 단위 설명 예시

크기 큼	로킹 오버헤드는 작지만 공유도도 낮아짐 😅	데이터베이스 전체, 파일 전체 등
크기 작음	로킹 오버헤드는 크지만 공유도는 높아짐 👍	레코드, 필드 등

🎯 요점 요약:

• 로킹 단위가 작다 → 여러 사용자가 더 세밀하게 데이터를 공유할 수 있음 (공유도 ↑)
  하지만 관리할 게 많아져서 **오버헤드(비용)**는 커짐 💸
• 로킹 단위가 크다 → 관리하기 쉬워 오버헤드는 작지만, 공유도는 떨어짐 (다른 사용자는 접근 못함) 🚫

---

🧐 보기 분석

번호 보기 정오 이유

①	로킹의 대상이 되는 객체의 크기를 로킹 단위라고 한다.	✅	맞는 설명입니다.
②	데이터베이스, 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있다.	✅	모두 로킹의 단위가 될 수 있어요.
③	로킹의 단위가 작아지면 로킹 오버헤드가 증가한다.	✅	단위가 작아질수록 관리할 것이 많아져 오버헤드 ↑
❹	로킹의 단위가 커지면 데이터베이스 공유도가 증가한다.	❌	반대예요! 로킹 단위가 커지면 공유도는 감소해요.

---

❌ 틀린 보기: ④

로킹의 단위가 커지면 데이터베이스 공유도가 증가한다.

🔁 올바른 표현:
"로킹의 단위가 커지면 데이터베이스 공유도는 감소한다."
왜냐하면, 큰 단위를 잠그면 다른 사용자들이 그 데이터의 일부분만 필요하더라도 접근이 불가능해지니까요 😭

---

✅ 결론

정답 ✅ ④번

이유	로킹 단위가 커질수록 공유도는 오히려 감소하기 때문!

---

📌 요약 정리

구분 작을 때 클 때

로킹 단위	레코드, 필드 등	파일, DB 전체 등
공유도	↑ 증가	↓ 감소
오버헤드	↑ 증가	↓ 감소

---

 💬
📘