数据库的四大特性 数据库集成性还有什么性

大家好，今天小编来为大家解答数据库的四大特性这个问题，数据库集成性还有什么性很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

数据库事务四大特性是什么

1、原子性（Atomicity）

原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

2、一致性（Consistency）

一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

3、隔离性（Isolation）

隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

4、持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

扩展资料

在数据库中，关于读数据的概念：

1、脏读（Dirty Reads）：所谓脏读就是对脏数据（Drity Data）的读取，而脏数据所指的就是未提交的数据。也就是说，一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交之前，这条数据是处于待定状态的（可能提交也可能回滚）。

这时，第二个事务来读取这条没有提交的数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被称为脏读。

2、不可重复读（Non-Repeatable Reads）：一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同，我们称之为不可重复读。也就是说，这个事务在两次读取之间该数据被其它事务所修改。

3、幻读（Phantom Reads）：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为幻读。

参考资料：百度百科-数据库事务

事务的四大特性ACID

对于要把事务在实际中使用好，需要了解事务的特性。事务的四大特性主要是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

一、事务的四大特性

1.1原子性（Atomicity）

原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。比如在同一个事务中的SQL语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败。

1.2一致性（Consistency）

官网上事务一致性的概念是：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。换一种方式理解就是：事务按照预期生效，数据的状态是预期的状态。

举例说明：张三向李四转100元，转账前和转账后的数据是正确的状态，这就叫一致性，如果出现张三转出100元，李四账号没有增加100元这就出现了数据错误，就没有达到一致性。

1.3隔离性（Isolation）

事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

1.4持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

二、数据库ACID的体现

2.1原子性

原子性说的是数据要么一起成功，要么一起失败，那么就有两种情况：事务提交（commit）和事务回滚（rollback）。

我们先看下事务正常提交的情况，下面我们在数据库模拟张三给李四转账成功的场景：

我们手动提交（commit）数据库事务之后，张三给李四转账100元的这个业务操作算是真正成功了，张三账户中少了100，李四账户中多了100。

接下来看一下事务不正常的情况下：

事务回滚之后，对于张三和李四的金额的操作都失败了，这就确保了事务的原子性。

2.2一致性

一致性主要说明的是事务的前后，数据库中的数据的状态要确保一致。

事务提交成功，那么张三账户上的余额是900元，李四账户上的余额是100元。

事务提交失败，那么张三和李四的账户的金额不变。

这说明现在在数据库的事务的控制下，确保了数据的一致性。

2.3隔离性

隔离性的体现，多个并发事务之间是隔离的。

张三给李四转账，如果事务没有提交的话，那么在另外一个session中并不能查看另外一个session未提交的数据。

2.4持久性

持久性的体现就是数据一旦commit之后，那么对于数据的改变就是永久的。我们commit之后，张三的账户就永久减少了100元，李四的账户就永久增加了100元。

三、JDBC ACID的体现

我们使用JDBC连接MYSQL数据库的代码：

说明：

如果代码正常运行的话，那么张三会扣减金额，李四会增加金额，这就确保的原子性；一旦数据保存到数据库之后，数据就永久被改变了，这就是持久性；事务前后，数据的状态也是我们所期望的状态，这就保证了数据的一致性；如果在事务未commit的话，那么在另外一个线程发起查询请求的话，那么并不能查看到最近的数据（这里未进行编码），这就是隔离性。

大数据四大特征是什么

大数据（Big Data）是指那些规模超过传统计算机处理能力的数据集合。在目前互联网时代，大数据在经济、科技、政治等领域得到了广泛应用和发展。大数据有四大特征：量大、速度快、种类多、价值密度低。下面将对这四个特征进行具体介绍。

1.量大

大数据首要特征是其数据量巨大，往往由数十亿及以上的数据组成。这些数据包括结构化数据（例如传统数据库中的数据）、半结构化数据、以及非结构化数据。与传统数据库相比，大数据的数据存储量增长非常快，一天之内的数据存储量可能就已经达到了几百亿或更高。

2.速度快

随着工业自动化、物联网等技术的发展，实时监测系统逐渐兴起，越来越多的数据产生的时间越来越短，例如飞行控制器、地震监测传感器、智能手机等设备向大数据平台发送的数据。因此，大数据需要快速处理其数据。例如，在金融领域，投资者不仅需要实时获取股票价格和成交量等信息，而且还需要快速判断、处理这些数据的影响，进行决策。

3.种类多

大数据的特征之一是其种类繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其中结构化数据可以通过提取和清洗获得有用信息；半结构化数据需要应用机器学习等技术来提取有意义的信息；而非结构化数据常常使用自然语言处理、图像、视频等技术进行分析、处理和挖掘。

4.价值密度低

大数据以可观的数据量为代价，收集了大量冷门或无关紧要的数据，因此其价值密度相对较低。因此，在处理大数据时，必须使用先进的算法工具（例如机器学习、深度学习）和数据科学技术，将大数据转化为可用的真知灼见，发掘其中所隐藏的巨大价值。

综上所述，大数据的四个特征，即量大、速度快、种类多、价值密度低，为我们了解大数据的数据特性和数据应用提供了帮助。越来越多的企业在应用大数据技术，并利用可视化界面展示成果，让大数据扮演更加关键的角色。随着物联网、人工智能等技术的发展，大数据的应用前景将会更加广阔。

关于数据库的四大特性的内容到此结束，希望对大家有所帮助。