진박사의 일상

13. 민물가마우지

진박사. — Wed, 14 Dec 2022 22:34:54 +0900

20.01.31 서울 성동구 - 번식깃 - 번식깃이 되면 머리가 하얗게 되고 부리색도 화려해진다.

(좌)20.05.14 (우)22.03.06 서울 성동구 - 어린새(1년생 / 2년생 이상) 어린새는 배가 하얗

22.03.19 충남 서산 - 번식깃과 비번식깃 - 비번식깃의 구각은 번식깃 때보다 덜 둥그스름해서 가마우지와 헷갈릴 수 있다.

20.03.12 서울 성동구 - 사냥 / 20.06.28 경기 의왕시 - 날개 말리기 - 잠수해서 사냥하지만 날개가 방수가 아니라 꼭 말려줘야 한다.

20.06.28 경기 의왕시 - 집단 번식지 / 21.03.13 서울 영등포구 - 집단 월동지 - 개체수가 증가해 버드나무 군락을 흰 똥으로 덮어 고사시키기도 한다.

민물가마우지(Great Commorant / Phalacrocorax carbo)

유라시아, 아프리카, 오스트레일리아, 북아메리카 동쪽 연안 등 넓은 지역에 분포한다. 지리적으로 6아종으로 나눈다. 국내에서는 낙동강 하구, 한강, 간월호, 동해안 석호, 하천 등지에서 집단으로 월동하는 흔한 겨울철새이며, 일부 지역에서 번식한다.

- 야생조류 필드가이드 참조(민물가마우지 - Daum백과)

개인적인 관찰 빈도 - 흔함(C)

민물가마우지. 정말 하천에 가면 무조건 보는 새 중 하나이지만 막상 적으려고 사진을 찾아보니 잘 나온 사진을 찾기가 힘들었다. 그도 그럴게 너무 흔해서 구태여 잘 찍어보려고 생각하지 않았기 때문... 그러나 잘 생각해보면 흔하지만 할 이야기가 참 많은 새이기도 하다.

우선 첫 번째로는 가마우지와 민물가마우지의 차이이다. 두 종은 형태가 매우 유사해 얼핏 보면 구별하기가 힘들다. 일반적으로 가마우지는 바다, 민물가마우지는 하천에 살아간다. 그러나 민물가마우지가 바다에서 발견되는 경우도 잦기에 서식지만으로 구별하기는 쉽지 않다. 그래서 가장 확실한 동정은 구각(부리 시작 부분)의 형태를 보는 것이다. 가마우지는 노란 나출부가 뾰족하게 꺾이지만 민물가마우지는 그렇지 않고 밋밋하다. 등 색도 민물가마우지가 가마우지보다 어둡다고 하는데 야외에서 구별이 쉽지 않다. 서식 환경, 구각 형태 등 다양한 정보를 토대로 동정해야 하는 이유이다.

두 번째로는 급격한 개체수 증가이다. 민물가마우지는 옛날 도감을 살펴보면 2003년 이전에는 대규모 번식 사례가 없었다고 한다. 그러나 지금은 하천 어디나 가도 있을만큼 개체수가 많다. 이로 인해 버드나무 군락이 민물가마우지 똥으로 덮여 고사하는 문제까지 발생하는 실정이다. 대다수의 조류들이 개체수가 감소하고 있는 와중 개체수가 증가하고 있다는 점도 참 특기할만 하다.

세 번째로는 사냥 실력과 잠수 능력이다. 민물가마우지는 다른 물새들처럼 수중에서 물고기를 잡아먹으며 산다. 그러나 백로과처럼 부리를 창처럼 이용해 사냥을 하기보다는 잠수성 오리나 논병아리와 같이 잠수를 하며 사냥을 한다. 그러나 잠수성 오리나 논병아리와 다른 점이 있다. 바로 깃털이 완전한 방수성이 아니라는 점이다. 그래서 하천변에 가보면 나뭇가지나 돌출된 시설물에 앉아 날개를 쫙 펼치고 깃털을 말리고 있는 민물가마우지를 쉽게 만나볼 수 있다. 깃털이 젖어있으면 날기도 쉽지 않고 체온도 쉽게 잃기 때문이다.

이처럼 민물가마우지 한 종에 대해서도 다양하게 할 이야기가 있는데 지금까지 너무 민물가마우지를 홀대하지 않았나... 흔한 새들에 대해 조금 더 관심을 가지는 게 좋지 않을까? 라는 생각을 해보게 된다.

정말 오랜만에 돌아왔다. 무려 9개월만이다.

회사를 다니기 시작하면서 바빠져서 쉽게 글을 작성할 시간이 나지 않기도 했을 뿐더러, 탐조를 나가는 횟수도 줄어들고 사진 정리할 시간도 줄어들다보니 자연스럽게 미루게 되었다. 이제부터라도 다시 열심히 올려봐야겠다.

전체 탐조력 : https://drjin.tistory.com/12

12. 흰날개해오라기

진박사. — Sun, 13 Mar 2022 17:56:42 +0900

19.12.10 서울 성동구 청계천 - 흰날개해오라기 겨울깃(월동개체)

20.02.03 서울 성동구 청계천 - 겨울깃이라도 날개는 하얗다. (위와 동일 개체)

20.05.30 서울 광진구 어린이대공원 - 번식깃(좌측), 비번식깃(우측) - 동일한 시기에 번식깃과 비번식깃이 동시에...

20.06.07 경기도 파주 - 성조 번식깃. 날 때 흰색 날개가 더욱 눈에 띈다.

흰날개해오라기(Chinese Pond Heron / Ardeola bacchus)

사다새목 백로과 흰날개해오라기

중국에서 베트남, 미얀마 동남부에서 번식하고, 대만, 말레이반도, 보르네오에서 월동한다. 봄·가을 이동시기에 규칙적으로 통과하는 드문 나그네새이며 매우 드문 여름철새다. 4월 중순에 도래해 10월 하순까지 관찰된다.
습지, 논, 하천에서 서식하며 어류, 곤충류를 먹는다. 다른 백로류에 섞여 번식한다(번식 개체수는 극히 드물다). 한배에 알을 4~6개 낳고, 18~22일간 포란한다.

- 야생조류 필드가이드 참조(흰날개해오라기 - Daum 백과)

개인적인 관찰 빈도 - 약간 희귀(sc)

개인적으로 애정이 깊은 새 중 하나이다. 왜냐하면 내가 본격적으로 탐조에 푹 빠지게 해준 계기를 만들어 준 새이기 때문... 첫 발견은 서울숲 습지 내에 죽어있는 개체를 발견한 것이어서 상당히 일찍 관찰한 것으로 기록되었지만 실제로 살아있는 녀석을 최초 발견 한 것은 2019년 겨울. 아직 카메라도 없어 디지스코핑만으로 탐조를 하던 시절... 이 녀석의 발견이 나에게 본격적으로 탐조의 매력을 일깨워줬다.

그렇다 겨울! 일반적으로 여름철새로 알려진 흰날개해오라기를 겨울철에 그것도 서울 한복판에서 월동하는 개체를 찾은 것이다. 그 당시까지 있었던 흰날개해오라기 월동 기록의 최북단 기록이었다고 한다. 이 기록이 올라오고 네이처링을 통해 소식이 알려지고 내 기록의 의의를 알게 된 그 순간의 기분을 아직도 기억한다. 나의 기록이 생태계의 변화를 알아볼 수 있는 자료가 될 수 있구나 라는 생각. 그 때의 그 마음가짐이 지금도 내가 탐조를 하는 이유가 되고 있다.

그나저나 지금 돌이켜 생각해보면 이 기록은 온난화의 영향으로 생태계가 계속 변화하고 있다는 증거이다. 점차 철새간의 경계가 허물어지고 열대성 조류들의 관찰 기록이 늘어나는 것이 어떤 의미인지... 앞으로 얼마나 더 많은 변화가 생길지 염려되기도 하면서 기대되기도 하는게 솔직한 심정인 것 같다.

이후로는 생각보다 다양한 곳에서 만났다. 도심 공원의 습지에서도 만나고 여름철 논에서도 상당히 자주 만났다. 처음 봤을 때의 모습이 어쩐지 해오라기 어린새와 같은 밋밋한 모습의 겨울깃이라 그런지, 여름철의 화려한 모습을 봤을 때는 마치 새로운 새를 만난 기분 ^^ 가끔 이렇게 번식깃과 비번식깃이 확연하게 차이가 나는 녀석들은 그런 모습을 비교해가며 관찰하는 재미가 있다. 물론... 깊게 들어가면 갈수록 머리를 싸매는 공부가 되지만 ㅠㅠ 그래도 그게 탐조의 또 하나의 재미라고 생각한다. ㅎㅎ

다른 녀석들이랑 혼동할 여지는 없는 새이지만, 그래도 겨울철에는 해오라기 어린새와 헷갈릴 수 있으므로 제대로 확인해봐야 한다! 요즘은 은근히 월동하는 개체도 늘어나고 있기 때문...(온난화의 영향이겠지)

또 한달만의 업로드네요.

최근에는 인스타(진박사(@shane8504) • Instagram 사진 및 동영상)도 시작하고 사진 정리도 안되고 있다보니 자꾸만 미뤄지게 되는 것 같습니다.

물론 회사 업무에 적응하는 기간이라서 그런 것도 있지만요 ㅋㅋ

아무튼 다음에는 부디 한달 전에 업로드 할 수 있길 바라며...

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11. 직박구리

진박사. — Sun, 20 Feb 2022 00:37:40 +0900

20.06.08 서울 중구 - 시끄러운 소리를 내는 직박구리

20.1.12 서울 성동구 - 팥배나무 열매를 따먹는 직박구리

20.04.02 서울 성동구 - 꽃 꿀을 따먹는 직박구리

20.12.03 서울 광진구 - 감을 먹는 직박구리

21.05.22 경기 일산 - 풀색꽃무지를 사냥한 직박구리

21.08.17 서울 송파구 - 아직 머리깃이 다 자라지 않은 유조

직박구리 (Brown-eared Bulbul / Hypsipetes amaurotis)

참새목 직박구리과 직박구리

한국, 일본, 대만, 필리핀 북부에 한정해 분포한다. 국내에서는 전국에 걸쳐 번식하는 매우 흔한 텃새다. 일부는 번식 후 큰 무리를 이루어 남쪽으로 이동한다. 번식기에는 조용하게 지내다가 가을로 접어들면서 매우 시끄럽게 떠들며 군집생활을 한다. 파도 모양으로 날며 나무에서 나무로 이동한다. 5~6월에 산란하며, 한배에 알을 4~5개 낳아 13~14일간 포란한다. 새끼는 부화 10~11일 뒤에 둥지를 떠난다. 번식기에는 곤충을 먹고, 비번식기에는 나무 열매를 즐겨 먹으며 땅에 내려와 배추, 시금치 등 채소도 즐겨 먹는다.

- 야생조류 필드가이드 참조(직박구리 - Daum 백과)

명실상부 서울에서 제일 많은 곳에서 볼 수 있는 야생 조류 넘버 1. 그 흔한 정도에 비해 사람들에게 잘 알려지지 않은 새이기도 하다. (오히려 야시시한 파일들을 넣어두는 폴더명으로 더 유명한...) 그러나 한번 이 녀석의 존재를 알게 된 사람은 어딜 가더라도 이 녀석이 보이는 진귀한 경험을 할 수 있다. 기본적으로는 산림성 조류이지만 도시 환경에 무척이나 잘 적응한 케이스라 하천변, 아파트 단지, 공원 등에서 쉽게 볼 수 있기 때문. 그리고 기본적으로 도심에 사는 녀석들은 경계심이 약한 편이라 사람이 근처에 지나가도 크게 신경을 쓰지 않는 편이다. 그래서 종종 사람들이 인터넷 등을 통해 이름을 많이 물어보는 편.

특유의 "삐에에에에엑" 하는 시끄러운 괴성(?)은 소음 공해 그 자체. 한 마리만 있어도 존재감이 확실한 녀석들인데 여러 마리가 모여서 함께 울어대면 음파 병기가 따로 없다.

특이한 점은 이 녀석들이 이런 소리를 내는 것은 비번식기 때라는 점이다. 즉 이것은 Song이 아닌 Call에 가깝다는 말. 번식기의 직박구리의 Song을 들어보면 그래도 나름 들을만한 소리를(삐에엑) 내는 것을(삐에엑) 들을수(삐에엑) ~~아 시끄럽...~~ 그리고 이 Call이 선천적으로 내는 것이 아니라 어미새에 의한 후천 학습이라는 점도 인상적이다. ~~(즉 어려서부터 저 소리를 안 들려주면 탐조 시 내 고막이 무사ㅎ..)~~

직박구리는 먹이의 범주가 큰 잡식성이다. 봄철에는 벚꽃 등의 꿀을 빨아먹기도 하고, 여름에는 곤충을 잡아먹기도, 가을/겨울에는 나무 열매도 잘 먹는다. 특히 과일을 무척 좋아하는 편이라 과수 농가를 하는 분들에게는 유해 조수나 다름 없는 존재이기도 하다. 도심에도 잘 적응하는 그 적응력으로 최근에는 개체수도 증가하는 종이라 피해가 꽤 발생한다는 모양. 여러모로 천덕꾸러기...

취업을 하고 나니까 블로그 관리가 한층 어려워지네요 ㅠㅠ... 정진하겠습니다

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10. 딱새

진박사. — Wed, 19 Jan 2022 13:11:52 +0900

21.01.12 인천 청라 - 수컷 성조

(좌) 20.01.21 서울 성동구 (우) 21.12.24 서울 송파구 - 암컷 성조

(좌) 20.05.23 서울 동대문구, (우) 20.07.04 경기 광주시 - 인공둥지를 이용하는 딱새

(좌) 20.06.16 서울 성동구, (우) 21.05.24 인천 옹진군 - 유조, 부모새가 이소 후 일정 기간 동안 동행하며 먹이를 급여한다.

딱새 (Daurian Redstart / Phoenicurus auroreus )

참새목 솔딱새과 딱새

바이칼호 인근에서 러시아 극동, 중국 동북부, 중서부, 중북부, 한국, 사할린에서 번식하고, 겨울에는 인도 북동부, 인도차이나 북부, 중국 남부, 대만, 일본에서 월동한다. 2아종으로 나눈다. 국내에서는 흔한 텃새이며 다소 흔한 나그네새다.

주로 단독생활을 하며 촌락의 울타리, 공원에 서식한다. 꼬리를 위아래로 끊임없이 흔든다. 번식기에 수컷은 인가 근처에서 지저귀며, 둥지는 인가에서 멀지 않은 곳에 짓는다. 한배 산란수는 5~7개이며, 포란기간은 12~13일, 육추기간은 약 13일이다. 보통 연 2회 번식한다. 건물 위 또는 나뭇가지에 앉아 한 곳을 응시하다가 빠르게 땅 위로 내려와 먹이를 잡아먹는다.

- 야생조류 필드가이드 참조(딱새 - Daum 백과)

처음 봤을 때부터 정말 귀여웠고 지금까지도 보일 때마다 기분이 좋아지는 흔한 텃새인 딱새. 특히 사람과 아주 가까운 곳에서 번식을 하는 특징이 있어 인터넷에서 "이상한 곳에 둥지를 틀었다"라는 제보가 있으면 이 녀석일 확률이 높은 것 같다. (실제로 나도 동사무소 입구 기둥에 둥지를 튼 딱새 가족을 본 적이 있다.)

보통 소형 산새들이 무리를 지어서 다니는 것에 비하면 딱새들은 주로 단독 행동을 하는 경우가 많다. 그리고 경계심이 매우 적은 편이라 딱히 좋은 카메라가 있지 않더라도 가까이서 관찰을 할 수도 있다. 특히 유조들이 잔뜩 돌아다니는 봄-여름 철에는 반점무늬의 어린 딱새들을 자주 볼 수 있는데 이 녀석들은 어려서 그런지 더 겁이 없다. 막 가까이 다가오는데 가끔은 내가 놀랄 지경. 그러나 그 탓에 길고양이와 같은 천적에게 당하기 쉬운 특징도 있다. ㅠㅠ 여러모로 정말 대담한건지 불안불안한 건지 알 수 없는 녀석들...

탐조를 하다보면 자주 들리는 특유의 call인 씨-익 거리는 소리도 참 예쁘게 듣기가 좋다. 겨울철이 되면 털을 잔뜩 부풀려서 동글동글해보여서 딱구공이라는 별명까지 생긴 녀석들. ㅎㅎ 아마 탐조를 시작한 지 얼마 안 되는 사람이 가장 먼저 반하게 되는 새 랭킹을 뽑자면 반드시 순위에 들어가지 않을까 싶은 그런 귀요미 텃새 딱새... 앞으로도 자주 봤으면 좋겠다. ㅎㅎ

참고로 아직 미성숙한 개체가 돌아다니는 시기에는 암컷으로 혼동되는 미성숙 수컷이 많이 돌아다닌다. 유조는 성별을 구별하기가 어렵기 때문에 그런데 수컷의 경우 암컷보다 색이 더 진한 경향이 있는 것 같다. 유심히 봐 보도록 하자!

유사종은 딱히 없지만 봄철에는 가끔씩 혹시나 회색머리딱새인가? 하고 두근두근 하고는 한다. 물론 그 녀석을 제대로 보려면 섬에 들어가야 하겠지만 ㅠㅠ

초보 탐조가들은 수컷의 배색과 유사한 곤줄박이와 자주 헷갈리고는 한데, 보다보면 일단 크기부터가 곤줄박이보다는 훨씬 작다. 그리고 수컷 머리의 회색이라는 점도 차이점이니 헷갈리지 말자!

자주 써서 올리고 싶은데 영 관리가 쉽지 않네요 ㅠㅠ 앞으로 더 자주 올려보도록 노력하겠습니다 ㅎㅎ

전체 탐조력 : https://drjin.tistory.com/12

최종합격 했습니다. ㅎㅎ

진박사. — Sun, 16 Jan 2022 20:10:50 +0900

취업 준비를 시작한지 6개월만에 드디어 최종 합격을 하네요.

마지막으로 남은 하나였는데 무사히 합격할 수 있어서 정말 다행입니다.

나중에 자세한 후기를 남겨볼까 하는데 일단은...

9. 해오라기

진박사. — Sun, 9 Jan 2022 17:20:07 +0900

20.03.04 서울 동대문구 - 성조

20.06.15 서울 광진구 - 번식기 혼인깃에는 다리가 붉어진다.

20.07.15 서울 광진구 - 댕기가 없는 것을 보아 갓 성조가 된 개체로 추정...

20.09.04 경기도 하남 - 유조

20.10.05 경기도 파주시 - 성조와 유조가 단체로 무리지어 있다.

해오라기 (Black-crowned Night Heron / Nycticorax nycticorax)

사다새목 백로과 해오라기

유라시아대륙, 사하라 남부의 아프리카, 동남아시아, 캐나다 남부에 분포한다. 지리적으로 4아종으로 나눈다. 국내에서는 비교적 흔한 여름철새이며 일부는 남부지방에서 월동한다. 매우 드문 여름철새였으나, 1990년대 초부터 개체수가 증가해 전국의 하구, 호수, 습지, 하천에서 흔히 서식한다. 야행성으로 아침저녁으로 활동하지만 낮에도 먹이를 찾아 움직인다. 어류, 양서류, 파충류 등을 먹는다. 보통 중대백로, 쇠백로 등 다른 백로류와 섞여 야산에서 집단으로 번식한다. 한배에 알을 3~5개 낳고, 20~22일간 포란한다.

- 야생조류 필드가이드 참조(해오라기 - Daum 백과)

흔하게 보이는 듯 하면서도 은근 찾아보려면 찾기 힘든 녀석이 아닌가 싶다.

어느 하천이든 흔하게 보이고 도심에 사는 녀석은 경계심도 적은 녀석이지만 움직임이 둔해 가만히 있으면 은근 발견이 쉽지 않아서...

개인적으로 정말 좋아하는 새 중 한 마리로 저 왠지 모를 얼빵한 표정과 가끔씩 보여주는 놀라운 사냥 실력이 참 재미있는 친구다. 트위터 등지를 찾아보면 정말 이상한 행동을 하는 해오라기의 사진이 가끔 올라오는데 그것도 너무 귀엽다.

ex)

양반다리 해오라기 - https://twitter.com/3OtbRJWUWX71c8H/status/1347658737440366594

旨みとコク on Twitter

“水中に座る。”

twitter.com

해오라기 눕다 - https://twitter.com/iwan0730/status/1476559144757108739?t=n2Eyi4MXv4tUeu6KoFe3oA&s=09

いわん on Twitter

“入浴して腰を落ち着けた途端、後ろへひっくり返ってしまったゴイサギ #ゴイサギ”

twitter.com

ㅋㅋㅋ 기묘한 녀석...

여름에는 유사종 검은날개해오라기랑 헷갈릴 수 있고 유조의 경우 검은날개해오라기 유조나 흰날개해오라기 겨울깃이랑 헷갈릴 수 있으니 주의가 필요하다.

하지만... 다른 유사종이 많은 새들에 비하면 그래도 알아보기 쉬운 편!

해오라기는 다른 백로류랑 같이 단체 번식을 한다고 하는데 언젠가 그 모습도 보고 싶다 ㅎㅎ

전체 탐조력 : https://drjin.tistory.com/12

8. 쇠백로

진박사. — Fri, 31 Dec 2021 19:30:49 +0900

20.04.13 서울 성동구 - 비번식깃

20.05.07 서울 광진구 - 번식깃 - 2개의 장식깃이 생긴다.

20.05.16 경기 하남 - 번식깃(혼인색), 구각과 발이 붉은 색으로 변한다.

쇠백로 (Little Egret / Egretta garzetta)

사다새목 백로과 쇠백로

중국, 동남아시아, 인도, 유럽, 아프리카, 뉴기니, 오스트레일리아에 분포한다. 지리적으로 2아종으로 나눈다. 1960년대까지 매우 드물었으나 현재는 중대백로만큼이나 흔히 볼 수 있는 여름철새이며 일부 개체가 월동한다.

얕은 호수, 논, 개울 등지에서 먹이를 찾으며 먹이 잡는 방법이 다양하다. 얕은 물에서 물고기를 쫓아 빠르게 달리기도 하며, 발로 수면 바닥을 구르며 여기저기 거닐다 놀라 튀어나오는 먹이를 재빠르게 잡아먹는다. 또한 하천의 자갈밭, 수중보 등지에서 가만히 서있다가 오르내리는 물고기를 잡기도 한다. 둥지 크기는 왜가리 둥지의 1/5 정도로 작다. 한배 산란수는 3~6개이며 22~24일간 포란한다.

- 야생조류 필드가이드 참조(쇠백로 - Daum 백과)

위의 설명에서 말한대로 현재는 국내에서 아주 흔하게 볼 수 있는 백로과. 여름철새이긴 하나 이미 일부는 완전히 텃새 개체군으로 자리잡아서 겨울철에도 하천에 가면 흔하게 볼 수 있다.(이 글을 쓰고 있는 지금 12월 31일에도 보았다.)

흔하게 볼 수 있는 백로 종류 중 제일 크기가 작으며 여름철 번식기에는 2개의 꽁지머리가 특징인 녀석... 그리고 가장 알아보기 쉬운 특징인 노란색 발 때문에 이 녀석을 헷갈리는 경우는 좀처럼 볼 수 없다.

물론 봄가을 갯벌이나 해변에 가면 이 녀석이랑 유사하고 훨씬 귀한 노랑부리백로도 노란발을 하고 있지만 실제로 본 느낌으로는 헷갈릴만큼 비슷하지 않은 듯... 노란 발 빼고도 번식깃의 형태나 서식 환경이 많이 차이 나기 때문에...

만약 그래도 헷갈리다 싶으면

[김대환의 새 이야기]10. 쇠백로 & 노랑부리백로 > BRIC (ibric.org)

여기를 참고하자.

취업 준비하느라 중단되었는데 이제 다시 시작해봅니다.

언제쯤 다 쓸 수 있을지 모르겠지만 열심히 해보겠습니다 ㅎㅎ

전체 탐조력 : https://drjin.tistory.com/12

기업은행 인턴 합격

진박사. — Fri, 31 Dec 2021 19:05:30 +0900

2차 시도 끝에 기업은행 인턴에 합격했다.

IT라서 본점 근무 ㅎㅎ

처음 시도했을 때는 열심히 학원도 다니면서 준비했는데 떨어졌건만... 이번에는 준비도 안하고 그냥 봤는데 붙어버렸다 ㄷㄷ 그새 좀 익숙해졌나보네... AI역량검사

다음주 4일부터 출근인데...

지금 네이버 부캠도 겹쳤고 농중도 최종 기다리고 있어서 끝까지 할 수 있을지는 미지수!

[데베시] 15강

진박사. — Thu, 16 Dec 2021 16:31:37 +0900

Transactions

Concurrency

Seriealizability

Transaction

- 사용자가 DB에 접근하고 변경하는 행동의 series, DB 작업의 논리적 단위, DB를 일관된 상태(consistent state)로 바꾸는 작업(but transaction을 수행 중에는 consistency가 깨질 수 있음)

- 2가지 상태

- Failure : transaction이 중단 -> 중단되면 transaction 이전의 일관된 상태로 rollback되어야 함

- Success : commit -> commit된다면 transaction 이전의 상태로 돌아가면 안됨

- ACID

- Atomicity : transaction은 원자적으로 변해야 함.

- Consistency : transaction의 결과는 항상 consistent한 상태여야 함.

- Isolation : DB 안에서는 transaction이 동시에 수행될 때 다른 트랜잭션에 의해 영향받으면 안됨.

- Durability : transaction이 성공적으로 commited되면 결과는 영구적으로 저장되고 나중에 누실되면 안됨.

- DBMS는 각각의 transaction이 ACID를 만족하도록 보조하는 기술을 제공

Concurrency Control

- 동시에 돌아가는 Transaction이 상호 간섭받지 않도록(Isolation을 만족하도록)해주는 제어 과정

- 필요한 이유 : 둘 이상의 transaction이 동시에 같은 DB를 접근할 때 최소 1개라도 data를 변경하고 있다면 중간에 잘못된 결과가 생성될 수 있기 때문에 이를 방지해야 함.

발생될 수 있는 문제

- Lost update problem

T1는 balance를 10만큼 줄이고 싶고 T2는 100만큼 늘이고 싶음. -> 원하는 결과 : 190이 되어야 함.

transaction 중 먼저 시작된 쪽의 update가 누실됨.

문제 : 하나의 Transaction이 update가 끝나기 전에 해당 자원에 접근이 가능했다.

-> 해결 방법 : T2의 update가 끝날 때까지 T1이 read를 할 수 없게 막기.

- Uncommited dependency problem

T3는 balance를 10만큼 줄이고 싶고 T4는 100만큼 늘이려다 취소함. -> 원하는 결과 : 90이 되어야 함.

T4가 rollback 하기 전에 T3가 값을 읽어가서 잘못된 값이 read됨

문제 : 하나의 Transaction이 완료되기 전에 중간 결과를 다른 Transaction에서 볼 수 있다.

-> 해결 방법 : T4가 commit되거나 rollback되기 전까지는 T3가 수행되지 않도록 막기.

- Inconsistent analysis problem (= dirty read)

T5는 balx에서 balz로 10을 이체하고 싶고 T6은 balx, baly, balz를 합친 결과를 얻고 싶음. -> 원하는 T6의 결과 : 175가 되어야 함.

문제 : T5의 update가 끝나기 전과 이후에 T6가 값을 읽어옴.

-> 해결 방법 : 둘 중 하나를 먼저 실행

-> Conflict(동일한 자원의 읽기와 쓰기가 혼재된 상황)에서만 동시제어의 필요성이 있음.

Serializability

- concurrency control의 목적은 inference가 발생하지 않도록 transaction을 schedule하는 것

- Serial하게 transaction을 처리하게 되면 동시성과 병행처리 정도를 제한해서 성능이 저하됨.

- Schedule : 주어진 concurrent transactions의 read, write를 한 줄로 표현한 sequence

- Serial Schedule : 다른 transaction의 간섭이 없이 연속적으로 transaction이 동작되도록 하는 schedule(모든 transaction이 순차적으로 실행)

-> 주의 : Serial Schedule은 순서에 따라 항상 같은 결과가 나오지 않음 ex) Concurrent Transaction T1, T2, T3가 있을 때 <T1, T2, T3>와 <T3, T2, T1>의 결과가 다를 수 있음. -> 그러나 어떠한 결과가 나오더라도 serial schedule은 correct한 것으로 간주함.

- Nonserial Schedule : Concurrent transaction의 operation들이 interleaved된 schedule(중간에 다른 Transaction으로 왔다갔다 할 수 있는 schedule)

-> 동시 수행이 되기 때문에 성능은 좋지만 concurrency control이 없으면 상호 간섭이 생겨 문제 발생 가능.

-> Serializability의 목적 : 상호 간섭이 없는 Nonserial Schedule을 찾는 것.

-> 그러한 Schedule을 Serialsiable Schedule이라고 함.

- 두개의 Schedule s1과 s2가 equivalent하다면

-> s2의 모든 read와 s1의 대응하는 read는 같은 값을 가져온다.

-> 마지막으로 DB에 작성하는 값은 s1과 s2가 서로 같은 값이다.

serial schedule의 값은 다를 수 있다 -> 그래도 둘 다 맞다고 간주

serializable schedule의 예

위와 같은 순서로 진행한다면 s1의 serial schedule과 동일한 값이 나옴. -> s1의 serializable schedule이라고 할 수 있음.

nonserializable schedule의 예

s1과도 s2와도 다른 값을 출력하므로 nonserializable

read와 write의 순서가 중요함

-> 만약 두개의 transaction이 서로 완전히 분리된 data를 읽거나 쓴다면 아무런 conflict가 없음.

-> 같은 data를 접근하더라도 둘 다 read만 한다면 아무런 confict가 없음.

-> 하나의 transaction은 write를 하는데 동시에 최소한 다른 하나는 read를 하면 confict가 발생 -> 순서가 중요

Precedence Graph (조건 : 값을 쓸 때는 먼저 해당 값을 읽어온 다음에 그 old value를 기반으로 작성)

- 각각의 Transaction을 Node로 표현함

- arc Ti -> Tj (Ti와 Tj가 순서대로 오는 serial schedule과 equivalent)를 그린다면

-> Ti가 read(x)를 하고 Tj가 바로 다음으로 write(x)를 함.

-> Ti가 write(x)를 하고 Tj가 바로 다음으로 Ti가 write한 x값을 read(x)를 함.

-> 만약 위와 같은 조건으로 precedence graph를 그렸을 때 cycle이 존재하지 않는다면 해당 schedule은 serializable하다.

Concurrency Control Techniques

- serializable schedule로 수행할 수 있도록 컨트롤해주는 기법

- Two-phase locking protocol, Timestamp ordering technique, Optimistic technique

Locking (Two-phase locking protocol)

- Transaction이 read하거나 write할 때 해당 data item에 대해 lock을 거는 것.

- read lock을 걸면 다른 transaction이 write하는 것을 제한함. (다른 transaction이 read하는 것은 허용) -> shared lock

- write lock을 걸면 다른 transaction이 read하는 것을 제한함. (다른 transaction이 write하는 것도 불허) -> exclusive lock

- Lock Compatibility matrix

Basic rule for locking : read lock이 있으면 read 가능, update 불가 / write lock이 있으면 read & update 가능

일부 시스템은 read lock을 가지고 있을 때 write lock으로 등급을 올릴 수 있음.

Incorrect Locking Schedule

locking rule에 따라 잘 했는데 결과가 nonserializable schedule이 나옴.

lock을 했지만 결과는 serializable하지 않음. -> 문제점 : lock을 hold하는 기간이 너무 짧았다.

-> Serializability를 보장하기 위해선 lock을 걸고 unlock하는 시점에 대한 추가적인 규약이 필요.

Two-Phase Locking (2PL) Protocol

- Growing phase : lock을 거는 것만 허용되고 다른 lock을 푸는 것은 허용 X

- Shrinking phase : lock을 푸는 것만 허용되고 새롭게 lock을 거는 것은 허용 X

-> transaction이 2PL을 따른다면 모든 lock operation은 첫번째 unlock operation보다 앞쪽에 있다.

-> 어떤 schedule이 2PL protocol을 만족하는 transaction만 가지고 있다면 serializable하다. (주의 : 2PL을 만족하지 않는 serialiazable schedule도 있음.)

ex) 2PL을 통해 Lost Update Problem 예방

자연스럽게 serializable schedule이 됨.

ex2) Uncommited Dependency Problem 예방

ex3) Incorrect Analysis 문제

2PL의 문제점 - Cascading Rollback

2PL을 모두 따르고 있더라도 맨 처음 Lock을 건 transaction이 rollback을 하면 그 이후에 실행된 모든 transaction도 rollback을 해줘야 함. (T11이후에 일어난 T12, T13은 T11에서 수정한 값에 종속적이 되므로)

-> Cascading Rollback을 해결하기 위해서는 Strict 2PL Protocol을 준수해야 함

Strict 2PL Protocol : Transaction이 Lock을 걸었으면 무조건 Transaction이 종료되어 commit을 하거나 rollback을 하고 난 후인 Transaction이 끝나기 직전에 모든 lock을 풀어야 함.

Deadlock

둘 이상의 Transaction이 서로가 가지고 있는 lock을 released되기 전에 서로 요청하면 무한히 기다려야 함.

T14는 balx에 대한 write_lock을 가진 상태에서 baly에 대한 write_lock을 요청 -> T15가 가지고 있으므로 대기

T15는 baly에 대한 write_lock을 가진 상태에서 balx에 대한 write_lock을 요청 -> T14가 가지고 있으므로 대기

-> 무한 대기 상태 발생

-> 해결 방법 : DBMS가 transaction을 감시하다 deadlock 상황을 감지하면 둘 중 하나를 abort함.

DBMS는 Deadlock을 허용하나 감지되면 한 쪽을 abort

-> wait-for graph(WFG)를 그려서 Ti -> Tj(Ti가 Tj의 item lock이 해제되길 기다리는 상황) 을 그렸을 때 해당 그래프에 cycle이 존재하면 그것은 Deadlock을 가지고 있다는 뜻 -> WFG를 탐지해서 Deadlock을 깨줌.

[데베시] 14강

진박사. — Thu, 16 Dec 2021 15:14:14 +0900

Relation Decomposition

1) universal relation schema에서 시작 : relation schema R = {A1, ... An} 은 DB에 필요한 모든 attribute로 구성 -> attribute name은 unique

2) R을 relation schema D = {R1, R2 ... Rm}으로 분해

- R의 subset이 아닌 Ri는 없음

- R의 모든 attribute는 적어도 하나 이상의 Ri에 속해 있어야 한다

- 각각의 Ri는 BCNF이거나 3NF이어야 한다.

- 위의 조건을 만족할 때 D는 R의 decomposition이라고 한다.

Insufficiency of Normal Forms(노멀 폼의 불완전성)

- 노멀 폼으로 나타나기만 하면 되는 것이 아님

- 어떤 relation schema가 오직 2개의 attribute만 가지면 무조건 BCNF

-> 즉, 모든 relation schema가 오직 2개의 attribute만 가지게 한다면 D를 만들 수 있음 -> 그러나 그렇게 만들게 되면 가짜 튜플(spurious tuple)을 만드는 문제가 생김

-> 즉 좋은 relational databases의 추가적인 특성

: (1) Lossless join property(튜플 누락/가짜 튜플 발생 x), (2) Dependency preservation property(함수 종속 보존)

Dependency preservation

- F : Relation schema R에 정의된 FD의 집합

- dependency preservation = Decomposition D는 종속을 보존해야 함.

- 독립적인 릴레이션 Ri가 가지고 있는 함수적 종속 Fi를 Union(합) 했을 때 F랑 동일(equivalent)해야 함

- 공식적인 정의

- Projection of F on Ri, πRi(F) = F+에 있는 함수적 종속(X -> Y)의 set 중에서 Ri의 attribute에 X U Y가 포함된 것

- Decomposition D가 dependency-preserving하다 = ((πR1(F) U πR2(F) ... πRm(F))+ = F+

- Dependency preservation은 D에 대한 제약조건이므로 반드시 지켜져야 함.

- 쪼갠 후에 이 조건을 체크하기 위해선 쪼개진 relation들을 JOIN해서 확인해야 함. -> 효율적이지 않음. -> 쪼개기 전부터 이 조건에 맞게 쪼개자.

ex)

3NF를 FD5을 분리하기 위해 BCNF Normalize를 하면 더 좋은 NF는 될 수 있지만 FD2의 Dependency-preservation을 만족하지 못하므로 확인하기 위해선 LOTS1AX와 LOTS1AY를 항상 JOIN해서 확인해봐야 함 -> 효율성이 떨어짐.

-> 선택 : 중복이 더 없는 BCNF를 사용할 것인가, 중복은 있더라도 Dependency Presevation이 만족된 3NF를 사용할 것인가 선택이 필요.

Minimal cover G of F

- F하고 G는 equivalent한 FD의 set, 즉, G의 어떠한 FD라도 제거하면 더이상 F랑 equivalent하지 않는다면 G는 F의 minimal cover.

- F에서 G를 찾는 방법

- F의 모든 FD를 canonical form(우변에 하나의 attribute만 남기는 형태)으로 바꾼다. ex) {X,Y} -> {A, B} 일때 {X,Y} -> A, {X, Y} -> B로 나눔.

- 좌변의 attribute 중에서 제거되더라도 FD를 만족하는 attribute가 있다면 그것은 제거한다. ex) XY -> A인데 X->A라면 Y는 제거

- 중복된 FD를 F에서 제거

Relational Decomposition을 Dependency Preservation을 만족하는 3NF로 변환하기

(1) F의 minimal cover G를 찾는다.

(2) G에서 좌변에 있는 임의의 X에 대한 모든 X->Ai를 구해서 {X U {A1} U {A2} ... U {Ak}}를 하나의 relation schema로 -> X가 key이고 나머지 모든 변수는 X가 함수적으로 종속하는 relation -> 3NF

(3) 2를 마치고 남아있는 Attribute(즉, 어떠한 FD에 속하지 않은 Attribute)가 있다면 해당하는 Attribute를 하나의 relation schema로

Lossless Join Property (= non-additive join property)

- 쪼개진 relation들을 JOIN의 결과로 어떠한 spurious tuple도 생성되지 않음을 보장하는 property

- Decomposition D = {R1, R2, ... Rm}이 losslesss join property를 만족한다면

-> 모든 relation instance r에 대해 *(πR1(r), ... , πRm(r)) = r (r는 F를 만족하는 R의 인스턴스)

Relational Decomposition을 Lossless Join Property를 만족하는 BCNF로 변환하기

(1) Set D := {R};

(2) while(D에 BCNF를 만족하지 않는 relation schema Q가 있다면)

do{

D에서 BCNF가 아닌 Q를 고름

Q에서 BCNF를 위반하는 X->Y를 찾는다.

D에 있는 Q를 제거하고 (Q-Y)와 (X U Y)로 대체한다.

}

-> 이렇게 하면 Lossless Join Property를 만족함.

- Decomposition D = {R1, R2}이 Lossless Join Property를 만족한다

= FD((R1 ∩ R2)->(R1-R2)) is in F+ or FD((R1 ∩ R2)->(R2-R1)) is in F+

-> 의미 (R1 ∩ R2)는 최소 R1과 R2 둘 중 하나에서 기본키이다. (그럼 기본키가 아닌 쪽은 외래키)

-> (Q-Y)와 (X U Y)로 나누면 뒤쪽은 기본키, 앞쪽은 외래키를 갖는 table이 생긴다. => lossless join

-> Decomposition D를 lossless join property를 만족하는 Ri로 나눴을 때 Ri를 lossless join property를 만족하게 쪼갠 Di가 있으면 D2 = (D-Ri) U Di도 lossless join property를 만족.

ex) BCNF, Dependency-preserving, Lossless join을 모두 만족하지 못하는 경우도 있다.

그냥 두면 Dependency-preserving & Lossless Join은 만족 그러나 BCNF가 아님

BCNF를 만족하게 쪼개면 Lossless Join은 만족 그러나 Dependency-preserving은 아님.

-> 이러한 경우를 제외한 대부분의 경우는 3가지 조건을 다 만족할 수 있다.

Relational Decomposition을 Dependency Preservation + Lossless Join을 만족하는 3NF로 변환하기

(1) F의 minimal cover G를 찾는다.

(3) D에 속하는 어떤 relation schema도 R의 key를 포함하지 않는다면 D에 R의 key를 구성하는 attribute가 포함된 새로운 relation을 하나 더 추가하라

key를 찾는 알고리즘