数据库的事务实现

A. 数据库事务原子性，一致性是怎样实现的

原子性：一个事务内的所有sql操作是一个整体。都执行成功才算整个事务成功。如果某个失败，则必须要会退到事务执行之前的状态，执行成功的SQL需要被撤销。
innodb通过undo log和redo log来实现。
事务中，每当执行一条SQL语句对数据产生了影响，就会记录下来与之相反的操作到undo log(撤销日志）中，例如，更新会记录之前的状态，删除会形成insert，添加会形成delete，一旦事务被回滚，则执行undo log中记录的操作，来完成恢复到之前的状态。这里是个 逻辑恢复哦！同时，每当执行一条事务中的SQL，会将操作记录到redo log中，此时事务一旦被提交，就将该redolog中的操作，持久化到磁盘上，数据就持久的记录下来了（ACID的D）。
PS：还有，undolog才是原子性的关键。提供redolog，应该主要目的是提升磁盘的IO开销吧，如果直接写入磁盘，IO开销，会很大。如果先将操作记录到redolog中，可以顺序的记录，批量的记录，再一起同步到磁盘上，速度会比直接写磁盘快些。 mysql在生成redolog时，会使用 innodb log buffer，先缓冲到内存中，再同步到redolog上，速度会更快。
另外关于，一致性，应该是个整体概念，保证所有的mysql对象（数据，索引，约束，日志，用户）在事务执行前后都具有完整的特性，应该是mysql所有的功能都为此服务吧！

B. 什么是数据库事务

数据库事务（简称：事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。
一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写操作。它的存在包含有以下两个目的：
为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。
当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。
当事务被提交给了DBMS（数据库管理系统），则DBMS（数据库管理系统）需要确保该事务中的所有操作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的操作没有成功完成，则事务中的所有操作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。
但在现实情况下，失败的风险很高。在一个数据库事务的执行过程中，有可能会遇上事务操作失败、数据库系统/操作系统失败，甚至是存储介质失败等情况。这便需要DBMS对一个执行失败的事务执行恢复操作，将其数据库状态恢复到一致状态（数据的一致性得到保证的状态）。为了实现将数据库状态恢复到一致状态的功能，DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库数据的操作。

C. 什么是数据库事务

数据库事务，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。

一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

企业级的数据库管理系统(DBMS)都有责任提供一种保证事务的物理完整性的机制。就常用的SQL Server2000系统而言，它具备锁定设备隔离事务、记录设备保证事务持久性等机制。因此，我们不必关心数据库事务的物理完整性，而应该关注在什么情况下使用数据库事务、事务对性能的影响，如何使用事务等等。

拓展资料：

事务有三种模型:

1、隐式事务是指每一条数据操作语句都自动地成为一个事务，事务的开始是隐式的，事务的结束有明确的标记。

2、显式事务是指有显式的开始和结束标记的事务，每个事务都有显式的开始和结束标记。

3、自动事务是系统自动默认的，开始和结束不用标记。

D. access数据库能进行事务操作吗

ACCESS数据库不支持事务操作，但是我们可以通过ado类库实现对access数据库的事务操作。

下面举例示范ADO类库实现对ACCESS数据库的事务操作供参考。注意下列VBA代码需要先引用ADO类库

假设有一个团队表teams和团员表members，每个团队编号下面都有自己的团员名单，我们每向团员表添加一位团员时，团队表相应团号的人数就要增加一人，这样就需要进行两个操作，一是团员表追加一条记录，二是团队表对应团队的人数更新为增加一人，这两个操作必须要么全部成功，要不就全部失败，不得存在中间状态，否则记录就不正确了。如何实现？代码如下：

PrivateSubCommand0_Click()
OnErrorGoToErr_Command0_Click

DimcnAsADODB.Connection
Setcn=CurrentProject.Connection
cn.BeginTrans'开始执行事务
'向团员表添加一位团员
cn.Execute"insertintomembers(gid,m_name)values("&团队号码&",'"&团员名称&"');"
'相应id团队的人数增加1人
cn.Execute"updateteamssetpax=IIf(IsNull(pax),0,pax)+1wheregid="&团队号码
cn.CommitTrans'结束事务,确保上述两个操作不会出现一个成功而另一个失败的状况
MsgBox"团员添加成功"

Exit_Command0_Click:
ExitSub
Err_Command0_Click:
MsgBoxErr.Description
ResumeExit_Command0_Click

EndSub

E. 数据库详解之事务

究竟什么是数据库的事务，为什么数据库需要支持事务，为了实现数据库事务各种数据库的是如何设计的。还是只谈理解，欢迎大家来讨论。

1. 数据库事务是什么

事务的定义，已经有太多文章写过，我就不重复了。我理解的事务就是用来保证数据操作符合业务逻辑要求而实现的一系列功能。换句话说，如果数据库不支持事务，上面业务系统的程序员就需要自己写代码保证相关数据处理逻辑的正确性。而数据库事务就是把一系列保证数据库处理逻辑正确性的通用功能在数据库内实现，并且尽量提高效率。

举个例子，数据库最开始普及就是在金融业，银行的存取款场景就是一个最典型的OLTP数据库场景，而事务就是设计用来保证类似场景的业务逻辑正确性的。


**原子性**，如果你要给家人转账，必须在你的账户里扣掉100块，在家人账户里加上100块，这两笔操作需要一起完成，业务逻辑才是正确的。但是程序在做修改的时，肯定会有先后顺序，试想一下程序扣了你的钱，这个时候程序崩溃了，家人账户的钱没有加上。那这100块是不是消失了？你是不是要发疯？那么，就把这两笔操作放进一个事务里，通过原子性保证，这两笔操作要么都成功，要么都失败。这样才能保证业务逻辑的正确性。

**一致性**，有很多文章讲过一致性，但是很多人会把一致性跟原子性混在一起说。事务的一致性指的是指每一个事务必须保证执行之后所有库内的规则依旧成立。比如内外键，constraint，触发器等。举例来说，你在储蓄卡里有100元，理财账户里有100元，基金账户有100元，那么你在资产总和里会看到300元，这个300元必须是其他三个账户余额加在一起得到的。你在给家人转帐100元是从储蓄卡里转出去了100元，那么在数据库上可以通过创建触发器的方式，当储蓄卡余额账户减100元的同时，把资产总和也同步减去100，不然的话，就会出现逻辑上的错误，因为你已经转走了100块储蓄卡余额，实际资产总和应该是200，如果还是300，数据库状态就不一致了。所以实现事务的时候，必须要保证相关联的触发器以及其他所有的内部规则都执行成功，事务才能算执行成功。如果在减去资产总时出错，那么这笔转帐交易也不能成功。因为这样数据库就会进入不一致的状态。

那么这里跟原子性的区别到底在哪里呢？原子性是指个多个用户指令之间必须作为一个整体完成或失败，而一致性更多是数据库内的相关数据规则必须同时完成或失败。

**持久性**，最容易理解的一个，事务只要提交了，那么对数据库的修改就会保存下来不会丢了。简单来说，只要提交了，数据库就算崩溃了，重启之后你刚存的100块依然在你的账户里。

**隔离性**，每个事务相对于其他的事务是有一定独立性的，不能互相影响。因为数据库需要支持并发的操作来提高效率。在并发操作时，一定要通过操作之间的隔离来保证业务逻辑的正确性。比如，你转帐100块给家人，一系列操作的最后一步可能是输入验证码，这个时候转帐还没有完成，但是在数据库里你的账户对应的记录中已经减去100块，家人账户也加了100块，就等着验证码输入以后，事务提交，完成操作。那么，这个时候，家人通过手机银行能够查到这100块么？你的答案可能是不能，因为这样才符合业务逻辑，因为你的转帐操作还没有提交，事务还没有完成。那么数据库就应该保证这两个并发操作之间具有一定的隔离性。

那么到底应该隔离到什么程度呢？隔离性又分为4个等级：由低到高依次为Read uncommitted(读未提交)、Read committed（读提交）、Repeatable read（可重复读取）、Serializable（序列化），这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻象读这几类问题。这些东西是什么意思？请有兴趣的小伙伴自行网络，很多文章都写的很清楚。

那么怎么理解不同的隔离等级呢，首先要理解并发操作，并发操作就是指有不同的用户同时对一个数据进行读、写操作，那么在这个过程中，每个用户应该看到什么数据才能保证业务逻辑的正确性呢？ 如果是前面存取款的场景，我必须看到的是已经存进来的钱，也就是必须是已经提交的事务。而12306刷火车票呢，你可以看到有10张余票，但是在下单的时候告诉你票卖完了，因为同时有10个用户把票买掉了，你需要重新刷余票，这个也是可以接受的，也就是说我可以读到一些虚假的余票，这样在业务上也没有什么问题。那么在设计这两个不同系统时，就可以选择不同的事务隔离级别来实现不同的并发效果。不同的隔离等级就是要在系统的并发性和数据逻辑的严谨性之间做出的平衡。

2. 数据库如何实现事务

数据库实现事务会有多种不同的方式，但基本的原理类似，比如都需要对事务进行统一的编号处理，都需要记录事务的状态（是成功了还是失败了），都需要在数据存储的层面对事务进行支持，以明确哪些数据是被哪些事务、插入、修改和删除的。同时还会记录事务日志等，对事务进行系统化的管理以实现数据的原子性，一致性和持久性。

要实现事务的隔离性，最基础的就是通过加锁机制把并发操作适当的串行化来保证数据操作的正确逻辑。但是为了要保证系统具有良好的并发性能，必须要在实现事务隔离性时需要找到合理的平衡点。大部分数据库（包括Oracle，MySQL，Postgres在内）在做并发控制的时候都会采用MVCC（多版本并发控制）的机制来保证系统具有较高的并发性，不同数据库实现MVCC的具体方案也不尽相同，但其基本原理类似。

3. MVCC实现原理

所谓MVCC，就是数据库中的同一查询根据相关事务执行的先后顺序以及隔离级别的不同，可能会存在不同版本的结果，通过这样的手段来保证大部分查询操作不会被修改操作阻塞并保证数据逻辑的正确性。也就是数据库通过保存多个版本的数据（ 历史 数据）来提高系统的并发查询能力。简单来说就是用存储空间来交换并发能力。下面以Postgres为例介绍一下MVCC的一种实现方式帮助大家理解这个重要的数据库概念。通过下面的图来解释Posrgres里最基本的数据可见性是如何实现多版本控制的。


首先，Postgres里的每一个事务都有编号，这里可以简单理解为时间顺序编号，编号越大的事务发生越晚。然后，数据库里的每一行记录都会保存创建这条记录的事务号（Cre），也会在记录删除时保存删除这条记录的事务号（Exp），换句话说，只要Exp这里一列里记录了事务编号，就说明这条记录被删除了。那么一个事务应该能看见那些记录呢？Postgres里每一个事务都会保存一个当前系统的事务快照（Snapshot），这个快照里会保存事务创建时当前系统的最高（最晚）事务编号，以及目前还在进行中的事务编号。那么如上图所示的一个事务的快照里最高事务编号为100，目前正在进行的事务有25，50和75。那么对应左边数据记录，这6行数据的可见性就如同标注的一般：

第一行，Cre 30，没有删除，在100这个时间点，应该能看到。

第二行，Cre 50，没有删除，但是50这个事务还没有提交，正在进行中，所以看不见。

第三行，Cre 110，没有删除，但是100这个时间点110事务还没有发生，所以看不见。

第四行，Cre 30，Exp 80，在80的时候数据被删掉了，所以看不见。

第五行，Cre 30，Exp 75，在30的时候被创建，75时候被删掉了，但是75这个事务在100的时候还没有提交，所以这条记录在100的时候还没有删掉，所以看得见。

第六行，Cre30，Exp 110，在30的时被创建，110时候被删掉，但是在100时候，110还没有发生，所以看得见。

综上，就是这个事务对这六条记录的可见性，也就是一个数据版本。那么大家可以看一下如果另一个事务的快照里存的是最高事务编号为110，正在进行的事务为50，那么它能看到的数据应该是哪几行呢？同时大家也看到，Postgres里删除一行数据其实就是在这一行的Exp这个列记录一个删除事务的编号，相当于做了一个删除标记，而数据没有真正被删除，因此Postgres数据库需要定期做数据清理操作（Vacuum）。Pstgres的在现实场景里会比这里介绍的要复杂，因为我们这里假定所有的事务最终都是正确提交了，如果存在某些事务没有提交的情况，那么可见性就会更加复杂，这里不再展开了。

数据库事务是基本的数据库概念，之前已经有很多很好文章做过介绍，这里希望能把自己的理解用比较通俗的描述分享给大家，欢迎来讨论交流。

F. 数据库事务原子性，一致性是怎样实现的

这个问题的有趣之处，不在于问题本身（“原子性、一致性的实现机制是什么”），而在于回答者的分歧反映出来的另外一个问题：原子性和一致性之间的关系是什么？

我特别关注了@我练功发自真心
的答案，他正确地指出了，为了保证事务操作的原子性，必须实现基于日志的REDO/UNDO机制。但这个答案仍然是不完整的，因为原子性并不能够完全保证一致性。

按照我个人的理解，在事务处理的ACID属性中，一致性是最基本的属性，其它的三个属性都为了保证一致性而存在的。

首先回顾一下一致性的定义。所谓一致性，指的是数据处于一种有意义的状态，这种状态是语义上的而不是语法上的。最常见的例子是转帐。例如从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。

在
数据库实现的场景中，一致性可以分为数据库外部的一致性和数据库内部的一致性。前者由外部应用的编码来保证，即某个应用在执行转帐的数据库操作时，必须在
同一个事务内部调用对帐户A和帐户B的操作。如果在这个层次出现错误，这不是数据库本身能够解决的，也不属于我们需要讨论的范围。后者由数据库来保证，即
在同一个事务内部的一组操作必须全部执行成功（或者全部失败）。这就是事务处理的原子性。

为了实现原子性，需要通过日志：将所有对
数据的更新操作都写入日志，如果一个事务中的一部分操作已经成功，但以后的操作，由于断电/系统崩溃/其它的软硬件错误而无法继续，则通过回溯日志，将已
经执行成功的操作撤销，从而达到“全部操作失败”的目的。最常见的场景是，数据库系统崩溃后重启，此时数据库处于不一致的状态，必须先执行一个crash
recovery的过程：读取日志进行REDO（重演将所有已经执行成功但尚未写入到磁盘的操作，保证持久性），再对所有到崩溃时尚未成功提交的事务进行
UNDO（撤销所有执行了一部分但尚未提交的操作，保证原子性）。crash
recovery结束后，数据库恢复到一致性状态，可以继续被使用。

日志的管理和重演是数据库实现中最复杂的部分之一。如果涉及到并行处理和分布式系统（日志的复制和重演是数据库高可用性的基础），会比上述场景还要复杂得多。

但是，原子性并不能完全保证一致性。在多个事务并行进行的情况下，即使保证了每一个事务的原子性，仍然可能导致数据不一致的结果。例如，事务1需要将100元转入帐号A：先读取帐号A的值，然后在这个值上加上100。但是，在这两个操作之间，另一个事务2修改了帐号A的值，为它增加了100元。那么最后的结果应该是A增加了200元。但事实上，
事务1最终完成后，帐号A只增加了100元，因为事务2的修改结果被事务1覆盖掉了。

为了保证并发情况下的一致性，引入了隔离性，即保证每一个事务能够看到的数据总是一致的，就好象其它并发事务并不存在一样。用术语来说，就是多个事务并发执行后的状态，和它们串行执行后的状态是等价的。怎样实现隔离性，已经有很多人回答过了，原则上无非是两种类型的锁：

一
种是悲观锁，即当前事务将所有涉及操作的对象加锁，操作完成后释放给其它对象使用。为了尽可能提高性能，发明了各种粒度（数据库级/表级/行级……）/各
种性质（共享锁/排他锁/共享意向锁/排他意向锁/共享排他意向锁……）的锁。为了解决死锁问题，又发明了两阶段锁协议/死锁检测等一系列的技术。

一种是乐观锁，即不同的事务可以同时看到同一对象（一般是数据行）的不同历史版本。如果有两个事务同时修改了同一数据行，那么在较晚的事务提交时进行冲突
检测。实现也有两种，一种是通过日志UNDO的方式来获取数据行的历史版本，一种是简单地在内存中保存同一数据行的多个历史版本，通过时间戳来区分。

锁也是数据库实现中最复杂的部分之一。同样，如果涉及到分布式系统（分布式锁和两阶段提交是分布式事务的基础），会比上述场景还要复杂得多。

@
我练功发自真心
提到，其他回答者说的其实是操作系统对atomic的理解，即并发控制。我不能完全同意这一点。数据库有自己的并发控制和锁问题，虽然在原理上和操作系统
中的概念非常类似，但是并不是同一个层次上的东西。数据库中的锁，在粒度/类型/实现方式上和操作系统中的锁都完全不同。操作系统中的锁，在数据库实现中
称为latch（一般译为闩）。其他回答者回答的其实是“在并行事务处理的情况下怎样保证数据的一致性”。

最后回到原来的问题（“原子性、一致性的实现机制是什么”）。我手头有本Database
System
Concepts（4ed，有点老了），在第15章的开头简明地介绍了ACID的概念及其关系。如果你想从概念上了解其实现，把这本书的相关章节读完应该能大概明白。如果你想从实践上了解其实现，可以找innodb这样的开源引擎的源代码来读。不过，即使是一个非常粗糙的开源实现（不考虑太复杂的并行处理，不考虑分布式系统，不考虑针对操作系统和硬件的优化之类），要基本搞明白恐怕也不是一两年的事。

G. 数据库事务正确执行的四个基本要素包括

ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
原子性
整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
一致性
一个事务可以封装状态改变（除非它是一个只读的）。事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。
也就是说：如果事务是并发多个，系统也必须如同串行事务一样操作。其主要特征是保护性和不变性(Preserving an Invariant)，以转账案例为例，假设有五个账户，每个账户余额是100元，那么五个账户总额是500元，如果在这个5个账户之间同时发生多个转账，无论并发多少个，比如在A与B账户之间转账5元，在C与D账户之间转账10元，在B与E之间转账15元，五个账户总额也应该还是500元，这就是保护性和不变性
隔离性
隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
持久性
在事务完成以后，该事务对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
由于一项操作通常会包含许多子操作，而这些子操作可能会因为硬件的损坏或其他因素产生问题，要正确实现ACID并不容易。ACID建议数据库将所有需要更新以及修改的资料一次操作完毕，但实际上并不可行。
目前主要有两种方式实现ACID：第一种是Write ahead logging，也就是日志式的方式(现代数据库均基于这种方式)。第二种是Shadow paging。

H. 数据库中的事务是什么

数据库事务（简称：事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。
一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写操作。它的存在包含有以下两个目的：
为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。
当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。
当事务被提交给了DBMS（数据库管理系统），则DBMS（数据库管理系统）需要确保该事务中的所有操作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的操作没有成功完成，则事务中的所有操作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。
但在现实情况下，失败的风险很高。在一个数据库事务的执行过程中，有可能会遇上事务操作失败、数据库系统/操作系统失败，甚至是存储介质失败等情况。这便需要DBMS对一个执行失败的事务执行恢复操作，将其数据库状态恢复到一致状态（数据的一致性得到保证的状态）。为了实现将数据库状态恢复到一致状态的功能，DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库数据的操作。

I. 数据库中的事务是什么

事物的定义：
数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完整地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。
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简单说事务就是一组操作的集合，而且这组操作必须全部执行成功否者回滚到所有操作前的状态。

举个例子什么时候用到事务：
例如，在将资金从一个帐户转移到另一个帐户的银行应用中，一个帐户将一定的金额贷记到一个数据库表中，同时另一个帐户将相同的金额借记到另一个数据库表中。由于计算机可能会因停电、网络中断等而出现故障，因此有可能更新了一个表中的行，但没有更新另一个表中的行。如果数据库支持事务，则可以将数据库操作组成一个事务，以防止因这些事件而使数据库出现不一致。如果事务中的某个点发生故障，则所有更新都可以回滚到事务开始之前的状态。如果没有发生故障，则通过以完成状态提交事务来完成更新。

J. 数据库的事务 作用是

数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。原子性（Atomic）（Atomicity) 事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。通常，与某个事务关联的操作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些操作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理操作子集的可能性。一致性（Consistent）(Consistency) 事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）都必须是正确的。某些维护一致性的责任由应用程序开发人员承担，他们必须确保应用程序已强制所有已知的完整性约束。如，当开发用于转帐的应用程序时，应避免在转帐过程中任意移动小数点。隔离性（Insulation）(Isolation) 由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。这称为隔离性，因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务，以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。当事务可序列化时将获得最高的隔离级别。在此级别上，从一组可并行执行的事务获得的结果与通过连续运行每个事务所获得的结果相同。由于高度隔离会限制可并行执行的事务数，所以一些应用程序降低隔离级别以换取更大的吞吐量。持久性（Duration）(Durability） 事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。