diff --git a/cwpark/database/ 2021-01-21-Isolation-of-database-4.md b/cwpark/database/ 2021-01-21-Isolation-of-database-4.md
new file mode 100644
index 00000000..6ea936ac
--- /dev/null
+++ b/cwpark/database/ 2021-01-21-Isolation-of-database-4.md	
@@ -0,0 +1,54 @@
+
+
+# 관계형 데이터베이스의 고립성(Isolation) of ACID (4)
+
+## 직렬화 가능한 스냅샷 고립성(Serializable Snapshot Isolation)
+
+트랜잭션의 고립성에서 가장 엄격한 직렬성은 성능이 좋지 않다. 직렬성 대신, 더 약한 수준의 고립성 레벨을 택한다면 성능은 충분하다. 하지만 lost updates, write skew, phantom 과 같은 문제에서 자유롭지 못하다. 직렬성 수준의 고립성을 지키면서 성능을 꾀할 수 없을까?
+
+직렬화 가능한 스냅샷 고립성, 줄여서 SSI(Serializable Snapshot Isolation)은 Michael Cahill이 2008년에 고안하였다. SSI는 완전한 직렬성을 제공하면서도, 스냅샷 고립성 수준에 버금가는 성능을 기대할 수 있다.
+
+## 비관적 동시성 제어 vs 낙관적 동시성 제어
+
+2단계 락(two-phase lock)은 비관적(pessimistic) 동시성 제어 메커니즘이라고 부른다. 왜냐하면 다른 트랜잭션과 충돌되기 전에 애초에 막아버리기 때문이다. 마치 멀티스레드 환경의 상호 배제(mutual exclusion)처럼, 데이터 구조를 보호하는 것도 비관적 락에 속한다.
+
+반면, SSI는 낙관적(optimistic) 동시성 제어 기술이라고 부른다. 낙관적이라는 의미는 다른 트랜잭션이 어떤 위험한 일을 저지르기 전에 막지 않고, 일단 트랜잭션이 흘러가게 냅두는 것이다. 두 트랜잭션간 데이터가 어긋나는 상황이 발생하면 어떻게 될까? 트랜잭션이 커밋될 때, 데이터베이스는 정합성을 체크하여 트랜잭션을 취소한다. 
+
+SSI의 장점은 트랜잭션간 경합 상황이 높을 때 빛을 발한다. 예를 들어, 여러 트랜잭션이 동시에 하나의 카운터 값을 증가시키길 원한다면, 어떠한 순서로 값이 증가하든지 상관없다. 이것을 교환적 원자 연산(commutative atomic operation)이라고 한다. 
+
+
+
+## MVCC가 직렬화 가능한 스냅샷 고립성을 구현할 수 있는 이유
+
+MVCC는 다중-버전 동시성 제어 기술이다. 이 기술을 이용하면 read-committed와 동시에 repeatable-read를 실현할 수 있다.  
+
+아래의 [그림 7-10]을 살펴보자. 트랜잭션 43번이 트랜잭션 42번이 데이터를 update하고 나서도 자신만의 스냅샷을 가지므로 42번이 업데이트 한 것을 볼 수 없다. 따라서, 43번이 이후에 update를 하고나서도 42번이 먼저 커밋을 수행했으므로, 43번의 커밋은 취소(ABORT)된다. 왜 43번이 커밋하기 전까지 취소하지 않았을까? 왜냐하면, 43번은 단순히 읽기만 작업할 수도 있기 때문이다. 게다가, 43번이 먼저 커밋한다면 42번 트랜잭션은 ABORT될 것이다. 이렇게 낙관적 메커니즘은 유연성이 특징이다.
+
+![image-20210121222153558](images/ddia-figure-7-10.png)
+
+[그림 7-10] 트랜잭션이 MVCC 스냅샷의 오래된 데이터를 읽는 것을 감지한다.
+
+
+
+아래의 [그림 7-11] 은 위의 [그림 7-10]과 상황이 다르다. 이번에는 두 트랜잭션이 읽기를 수행할 때 index-range 락이 걸린다. 하지만, 해당 인덱스 key range에 대해 블로킹(blocking)하지 않는다. 단순히 인덱스 키(여기서는 1234)가 커밋되는 시점에 최신 데이터인지 확인하는 용도로 사용된다.
+
+트랜잭션 43번이 트랜잭션 42번에게 너가 읽은 데이터는 오래되었다고 일러준다. 42번이 먼저 커밋을 했으니 트랜잭션은 성공하고, 43번이 커밋하려는 데이터는 42번이 이전에 커밋한 데이터와 불일치하므로 43번의 트랜잭션은 취소(ABORT)된다.
+
+![image-20210121222243409](images/ddia-figure-7-11.png)
+
+[그림 7-11] SSI는 한 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 읽기를 수정하는 것을 감지할 수 있다.
+
+
+
+## SSI의 성능은 어떨까?
+
+2단계 락(two-phase lock)과 SSI를 비교하면, SSI는 트랜잭션이 다른 트랜잭션을 블로킹하지 않는다는 것에 있다. 이러한 설계 원칙이 쿼리 레이턴시를  예측가능하도록 한다. 읽기 작업이 많은 트랜잭션은 락 없이 읽을 수 있다. 
+
+단순한 직렬(serial) 실행과 SSI를 비교하면, SSI는 단일 CPU 코어의 처리량에 제한되지 않는다. 즉, SSI는 트랜잭션이 여러 파티션에서 블로킹없이 읽기와 쓰기 작업을 처리하므로 분산 환경에서 매우 높은 처리량을 얻을 수 있다.  
+
+반면, 이런 경우는 SSI를 삼가하는 것이 좋을 것 같다. 읽기와 쓰기 작업이 매우 긴 OLTP와 같은 트랜잭션이라면 커밋시점이 되어서야 경합상황을 감지하고 취소될 수도 있기 때문이다.
+
+---
+
+Desingning Data-Intensive Application. Martin Kleppmann. O'REILLY. 2017.
+
diff --git a/cwpark/database/images/ddia-figure-7-10.png b/cwpark/database/images/ddia-figure-7-10.png
new file mode 100644
index 00000000..ab76d605
Binary files /dev/null and b/cwpark/database/images/ddia-figure-7-10.png differ
diff --git a/cwpark/database/images/ddia-figure-7-11.png b/cwpark/database/images/ddia-figure-7-11.png
new file mode 100644
index 00000000..b32c0988
Binary files /dev/null and b/cwpark/database/images/ddia-figure-7-11.png differ