如何理解数据库事务中的一致性的概念？

要想真正弄清楚这个问题，那是必须要把数据库理论中的事务机制从头开始看起，牵扯的内容比较多。

当然，如果只是想粗略的了解下，我就来举个例子吧——当然不可能太严谨。

假设我们10个人，每人有一个账号，里面有钱，可以转来转去，这组成了一个小型的数据系统，那么什么叫数据一致性？这是由你自己来定义的，比较通用的就是：这10个人的账号金额总数不变——满足这一条件，就叫数据一致，不满足，就叫数据不一致，或者在分布式的环境下，有一个数据在几个地方都保存了，那么任何时候，这几个地方的数据都必须相同，这也叫一致性。

现在我们就这个简单的一致性规则：10个人的账号金额总数不变。假设初始的时候每个人账号里有一万，A账号往B账号里转5000，这时候数据库要执行两行代码：

A：减去5000

B：加上5000

在执行完第一行代码的时候，这时候数据是不满足一致性条件的！必须要执行完第二行代码，数据才恢复到一致性的状态！换而言之，数据库中的数据是经常处于不一致的状态，这是不可避免的，因此我们提出了事务的概念，用于检测数据库中的数据是否处于一致性状态——如果数据库中有没有执行完的事务，那就是不一致的，否则，就是一致的。

上面的例子只是最简单的情况，实际的运用中要复杂得多，比如前面提到的分布式系统：某个数据存在了三个服务器上，现在要更新，就必须保证三个服务器上全都更新好，如果有一个没有成功，那么其他两个也应该维持不变，这又涉及到网络通信等问题，非常的折腾。

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评论中有提到了原子性，其实原子性与一致性是两个完全不同的概念，当然他们的联系也很紧密。

还是用上面的这个例子：

为了保证一致性（即10个人 的账号金额总数不变），那在我写代码的时候，如果写了代码：

A=A-5000;

那就必须要写上

B=B+5000，或者是C=C+5000，这样的代码才能保证了数据库的一致性状态。

那什么是原子性？

就是将上面的两行代码合成为一个事务，要么全做，要么全不做。

比如我写了两行代码：

A=A+2000;

B=B+3000；

如果这两行代码看成是一个事务，并且在某一时刻全执行完了，那么这个事务的原子性满足了，但却没有满足数据库的一致性。