数据库五大事务包括什么

数据库的五大事务包括：ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）和BASE（基本可用、柔性状态、最终一致性）。

1. 原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的工作单位，要么全部执行成功，要么全部不执行。如果事务中的任何一个操作失败，那么整个事务都会被回滚到初始状态，保证数据库的一致性。

2. 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的状态必须保持一致。事务执行过程中，数据库可能会处于临时不一致的状态，但最终必须回到一致的状态。

3. 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，每个事务都应该被隔离开来，互不干扰。事务之间应该相互独立，不受其他事务的影响。通过隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化）来控制事务的隔离程度。

4. 持久性（Durability）：一旦事务提交，其所做的修改将永久保存在数据库中，即使发生系统故障或电源故障，也不会丢失数据。数据库应该具有持久性，能够在故障恢复后保证数据的完整性。

5. BASE（基本可用、柔性状态、最终一致性）：与ACID相对应的是BASE事务模型。BASE事务模型是一种对分布式系统的事务处理的方式。它放宽了对一致性和隔离性的要求，追求的是高可用性和可扩展性。基本可用表示系统必须保证基本的功能可用，即使在出现故障或不一致的情况下也可以继续提供服务。柔性状态表示系统可以处于临时的不一致状态，但最终会达到一致状态。最终一致性表示系统会在一段时间内达到一致状态，但不需要实时保持一致。

总结起来，数据库的五大事务包括原子性、一致性、隔离性、持久性和BASE事务模型。这些事务的目标是保证数据的完整性、一致性和可靠性，以及提供高可用性和可扩展性的服务。

数据库的五大事务包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）和可靠性（Reliability）。

1. 原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的工作单位，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。当一个事务包含多个操作时，要么所有操作都成功执行，要么所有操作都不执行。

2. 一致性（Consistency）：事务的执行使数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。在事务开始之前和结束之后，数据库的完整性约束没有被破坏。

3. 隔离性（Isolation）：每个事务的执行都应该与其他事务相互隔离，互相之间不应该影响。每个事务应该感觉自己在独立地操作数据库，即使有多个事务同时执行，它们也不应该相互干扰。

4. 持久性（Durability）：一旦事务提交成功，其对数据库的修改就是永久性的，即使在系统发生故障的情况下也能够保持。

5. 可靠性（Reliability）：事务的可靠性是指在事务执行过程中，出现错误或故障时，系统能够保证事务的完整性和一致性。如果系统出现故障或错误，事务能够自动回滚或者通过恢复机制将数据库恢复到一致性状态。

这五大事务的特性保证了数据库的数据一致性、可靠性和持久性。通过事务的管理，可以确保多个操作的原子性，保证数据的一致性，隔离不同事务之间的操作，以及在故障情况下的恢复和可靠性。

数据库五大事务包括：ACID、BASE、CAP、PACELC、CRDT。

1. ACID：ACID是传统关系型数据库事务的特性，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。

   • 原子性（Atomicity）：事务中的操作要么全部执行成功，要么全部失败回滚，不存在部分执行成功的情况。
   • 一致性（Consistency）：事务在执行前和执行后，数据库的完整性约束不会被破坏。
   • 隔离性（Isolation）：并发执行的事务之间互相隔离，一个事务的执行不会被其他事务干扰。
   • 持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果就会被持久化保存，即使发生系统故障也不会丢失。

2. BASE：BASE是对分布式系统中的事务进行处理的一种思想，包括基本可用性（Basically Available）、软状态（Soft state）和最终一致性（Eventual consistency）。

   • 基本可用性（Basically Available）：系统在出现故障时，仍然能够提供部分功能的可用性。
   • 软状态（Soft state）：系统中的数据在一段时间内可以是不一致的状态，允许数据的中间状态存在。
   • 最终一致性（Eventual consistency）：经过一段时间的同步，系统最终达到一致的状态。

3. CAP：CAP定理是对分布式系统中的三个特性进行权衡，包括一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。

   • 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有节点上，读取到的数据都是一致的。
   • 可用性（Availability）：系统能够在正常情况下继续提供服务，即用户可以正常访问系统。
   • 分区容错性（Partition tolerance）：当分布式系统中的节点之间出现网络分区时，系统仍然能够正常运行。

4. PACELC：PACELC是对分布式系统中的三个目标进行权衡，包括一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）、低延迟（Low latency）和一致性（Consistency）。

   • 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有节点上，读取到的数据都是一致的。
   • 可用性（Availability）：系统能够在正常情况下继续提供服务，即用户可以正常访问系统。
   • 分区容错性（Partition tolerance）：当分布式系统中的节点之间出现网络分区时，系统仍然能够正常运行。
   • 低延迟（Low latency）：系统能够在较短的时间内响应用户请求。
   • 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有节点上，读取到的数据都是一致的。

5. CRDT：CRDT（Conflict-free Replicated Data Type）是一种数据类型，可以在分布式系统中保持一致性，无需进行复杂的冲突解决操作。

   • 冲突-free（Conflict-free）：CRDT可以在分布式系统中进行并发更新，而不会导致冲突。
   • 复制（Replicated）：CRDT的数据可以在多个节点之间进行复制。
   • 数据类型（Data Type）：CRDT是一种特殊的数据类型，可以在分布式系统中进行一致性复制。