A. 什么是数据库一致性
数据库一致性（Database
Consistency）
是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
保证数据库一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性。
保证数据库的一致性是数据库管理系统的一项功能.比如有两个表(员工\职位),员工表中有员工代码、姓名、职位代码等属性，职位表中有职位代码、职位名称、职位等级等属性。你在其中员工表中进行了插入操作,你插入了一个新员工的信息，而这个新员工的职位是公司新创建的一个职位。如果没有一致性的保证，就会出现有这么一个员工，但是不知道他到底担当什么职责！这个只是它的一个小小方面。
读一致性也是数据库一致性的一个重要方面,在实际中,我们会遇到这种情况:我们对一个表中的某些数据进行了更新操作,,但是还没有进行提交,这时另外一个用户读取表中数据.这个时候就出现了读一致性的问题:到底是读什么时候的数据呢?是更新前的还是更新后的?在DBMS中设有临时表,它用来保存修改前的值,在没有进行提交前读取数据,会读取临时表中的数据,这样一来就保证了数据是一致的.(当前用户看到的是更新后的值)
但是还有一种情况:用户user1对表进行了更新操作,用户user2在user1还没有进行提交前读表中数据,而且是大批量的读取(打个比方:耗时3分钟)而在这3分钟内user1进行了提交操作,那又会产生什么影响呢?这个时候怎么保证读写一致性呢?这个时候DBMS就要保证有足够大的临时表来存放修改前的数值,,以保证user2读取的数据是修改前的一致数据.然后下次再读取时候就是更新后的数据了.
B. 如何保持数据库的并发性和一致性
其实你这个题目真的很大，都可以做专题来搞了。
下面是我找的2个链接，希望对你有帮助。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-ts5/
http://ke..com/view/997369.htm?fr=ala0_1
C. 秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
D. SQLServer 数据库中如何保持数据一致性
为了在恰当的时候采用快照复制，数据库管理员首先需要知道快照复制的特点。快照复制是指将数据以特定时刻的瞬时状态转发，而不坚实对数据的更新。在发生同步时，将生成完整的快照并将其发送到订阅服务器。简单的说，快照复制就是每隔一段时间发生数据同步操作。而不是发布服务器的数据一有更新就出发这个快照复制。显然这种快照复制的数据同步性稍微差一点。在订阅服务器与发布服务器之间有一段时间会存在数据不一致的情况。但是这可以在很大程度上提高订阅服务器与发布服务器的性能。这就好像汽车运输。采用快照复制的话可以将一个集装箱装满后在送货，而不是有多少送多少。掌握这个数据库复快照复制的具体特点之后，数据库管理员就可以来考虑在什么情况下，采用快照复制更加的合理。 一、数据更改比较少的系统中。 快照复制与其他复制相比最主要的缺陷就是数据库中的数据无法及时同发布服务器一致。为此如果发布服务器中的内容很少更改的话，显然此时采用快照复制是比较合理的。此时采用快照复制的话，不仅数据一致性延迟的负面效应会越来越不明显，同时可以提高发布服务器与订阅服务器的性能。如在实际工作中，经常会遇到这样的客户。如一家企业在各地都有办事处或者销售机构，就像肯德基一样，各地的产品价格基本上都是相同的，不怎么会更改。即使更改的话，各地也是统一调整。由于此时产品价格表更改的比较少，那么在企业总部的数据库服务与各地的订阅服务器之间，采用快照复制的形式就会比较合适。其实类似的情况有很多。如不少的服装企业，像李宁、耐克等等，他们不仅自己生产，而且在各地又有自己的销售办事处。在价格方面也是统一的。在这种情况下，采用快照复制往往能够提高数据库复制的性能，同时又不影响其使用。 二、在某个时段内会出现数据大量的更改。 需要补充说明的一点是，上面说到的数据不怎么发生更改，指的是数据的延续性更改。如在一年中，每天或者每个小时更改的数据都比较平均。此时采用快照复制不怎么合适。但是如果数据的更改集中在一个时段内。而其他时间中数据库的内容不会有多大的更改。此时采用快照复制是可行的。如一些决策性系统，往往在起初导入数据的时候，需要进行大量的更改。而等到数据导入完毕，在大家对数据进行分析时，则数据库中的内容基本上保持不变。在这种情况下，笔者认为只要数据的更新集中在一个固定的时段，此时采用快照复制仍然是可行的。 再如上面这个KFC或者服装企业的案例中，如果市场部门维护一个产品的价格，而且这些价格往往在一个固定的时间进行几次更新。如在换季的时候会进行一些促销。此时数据库管理员可以在数据更新完毕后立即执行复制完成的数据快照。所以，以数据更新来判断是否适合采用快照复制，标准并不是数据的更新量。像上面提到的分析决策系统，其起初的数据更新量可能比有些数据库系统几年的数据更新量都要大。笔者认为，主要是根据数据更新的频率来进行判断。如果数据更新的比较频繁，那么即使数据更新的数据不多，像那种细水长流似的更新，则不适合采用快照复制。而那些井喷似的数据更新，所有的更新都集中在一个固定的时刻，那么此时采用快照复制是比较合理的。 三、在一段时间内是否允许具有相对发布服务器已过时的数据副本? 现在不少超市也已经连锁了，如世纪联华等等。为了提高利润，增加市场的份额，这些超市纷纷推出了冲值卡，即消费者先将一定金额的人民币打入到冲值卡中。然后每次消费完成后从卡中扣费。但前些天经常有新闻报道，说一个客户的消费卡在一家联华超市挂失了。但是捡到这张卡的人仍然可以在其他的联华超市中消费。为此消费者就想不明白了，为什么挂失了的消费卡仍然可以在其他超市中消费?挂失后的损失该由谁来承担呢?其实这就使超市在不适当的时候采用了快照复制所造成的。由于采用快照复制，在各个联华超市的数据库之间数据无法在短时间内取得一致。如有些商户说挂失当日之内的损失他们不承担，这就说明他们可能是每天下班后进行一次快照复制。一般情况下这不会有问题。但是像遇到消费卡被偷了等情况，就会遇到类似的问题了。 所以，在考虑是否适合采用快照复制的时候，还需要考虑在一段时间内是否允许具有相对发布服务器来说已过时的数据副本。如果不允许的话，那么就不允许采用这个快照复制。如果允许的话，那么数据库管理员就需要评估这段时间最长是多少。如果是24个小时，那么就需要每隔24小时进行一次快照复制。但是需要注意的是，如果时间的间隔比较短，如才允许十分钟的数据延迟，那么采用快照复制就没有必要了。此时采用事务复制或则和合并复制可能更加的合适。 四、复制少量的数据。 快照复制跟其他复制类型相比，还有一个比较显着的特点，即当发生数据同步时，将生成完整的快照并将其从发布服务器传送到订阅服务器。这是一个什么概念呢?如订阅服务器中有10G的数据，而在一个快照复制的周期内，只有1M的数据发生了更改。此时发生快照复制的话，数据库系统会将10G的数据都传送到订阅服务器上。此时更改的数据只有1M，却需要在网络上传送10G的数据流量，显然会对企业的网络产生比较大的压力。由于在发布服务器上快照复制的连续开销低于事务复制的开销，一次数据库系统不会启用跟踪增量更改。但是像这种情况，如果要复制的数据量非常的大，而平时的更新又不多。此时数据库系统要生成和应用快照，就将耗用大量的资源，包括网络资源和服务器资源。所以说，当发布服务器中的数据比较多时，采用快照复制不怎么合适。因为此时网络传输反而会成为其最重大的瓶颈资源。相反若能够采取细水长流的事务复制策略，那么对于企业网络性能的影响就会小的多，甚至可以忽略不计。 所以在采用快照复制的时候，数据库管理员一定要明白，快照复制会传送整个数据库对象。从而在快照复制传输过程中会侵蚀大量的网络带宽，从而明显的降低企业网络的性能，甚至导致网络拥塞。有时候为了保障快照能够准确、迅速的传递到其他的订阅服务器，还不得不采用VPN等技术来保障传输的准确性。为此，笔者认为只有发布服务器的数据库并不是很大的情况下，才适合采用快照复制。否则的话，采用快照复制是得不偿失。 从以上的分析中，可以得到一个结论。在考虑采用快照复制是否合适时，往往不能够采用一个指标来判断。而需要考虑多个因素，如数据库的大小、数据更新的频率、允许数据延迟的时间等等因素来进行判断。最后在数据的一致性与数据库的性能之间取得一个均衡。说实话，对于大部分数据库管理员来说，要做出一个抉择，确实有困难。因为这没有固定的指标可以拿来参考。如数据库容量小于多少时该采用快照复制。任何一个数据库管理专家都不能够下这个结论。所以在掌握影响其选择的相关因素外，就要依靠数据库管理员的经验了。在遇到类似的选择题时，往往经验可以帮助管理员迅速解决问题。最后需要提醒的是，无论最终采取了什么方案，最好能够持续跟踪一段时间，看看自己的选择是否合理。
E. SQLServer数据库中如何保持数据一致性
根据实现策略的不同，主要有快照复制、事务复制、合并复制等三种类型。这三种复制类型，各有各的特点，分别适用于不同的场合。一般来说，在考虑采用哪种复制类型比较合适的时候，主要考虑的是性能与数据同步的时间间复制是SQLServer数据库中保持数据一致性的一种手段。根据实现策略的不同，主要有快照复制、事务复制、合并复制等三种类型。这三种复制类型，各有各的特点，分别适用于不同的场合。一般来说，在考虑采用哪种复制类型比较合适的时候，主要考虑的是性能与数据同步的时间间隔。那么在什么情形下比较适用快照复制呢?笔者就跟大家来讨论一下这个话题。 为了在恰当的时候采用快照复制，数据库管理员首先需要知道快照复制的特点。快照复制是指将数据以特定时刻的瞬时状态转发，而不坚实对数据的更新。在发生同步时，将生成完整的快照并将其发送到订阅服务器。简单的说，快照复制就是每隔一段时间发生数据同步操作。而不是发布服务器的数据一有更新就出发这个快照复制。显然这种快照复制的数据同步性稍微差一点。在订阅服务器与发布服务器之间有一段时间会存在数据不一致的情况。但是这可以在很大程度上提高订阅服务器与发布服务器的性能。这就好像汽车运输。采用快照复制的话可以将一个集装箱装满后在送货，而不是有多少送多少。掌握这个数据库复快照复制的具体特点之后，数据库管理员就可以来考虑在什么情况下，采用快照复制更加的合理。 一、数据更改比较少的系统中。 快照复制与其他复制相比最主要的缺陷就是数据库中的数据无法及时同发布服务器一致。为此如果发布服务器中的内容很少更改的话，显然此时采用快照复制是比较合理的。此时采用快照复制的话，不仅数据一致性延迟的负面效应会越来越不明显，同时可以提高发布服务器与订阅服务器的性能。如在实际工作中，经常会遇到这样的客户。如一家企业在各地都有办事处或者销售机构，就像肯德基一样，各地的产品价格基本上都是相同的，不怎么会更改。即使更改的话，各地也是统一调整。由于此时产品价格表更改的比较少，那么在企业总部的数据库服务与各地的订阅服务器之间，采用快照复制的形式就会比较合适。其实类似的情况有很多。如不少的服装企业，像李宁、耐克等等，他们不仅自己生产，而且在各地又有自己的销售办事处。在价格方面也是统一的。在这种情况下，采用快照复制往往能够提高数据库复制的性能，同时又不影响其使用。 二、在某个时段内会出现数据大量的更改。 需要补充说明的一点是，上面说到的数据不怎么发生更改，指的是数据的延续性更改。如在一年中，每天或者每个小时更改的数据都比较平均。此时采用快照复制不怎么合适。但是如果数据的更改集中在一个时段内。而其他时间中数据库的内容不会有多大的更改。此时采用快照复制是可行的。如一些决策性系统，往往在起初导入数据的时候，需要进行大量的更改。而等到数据导入完毕，在大家对数据进行分析时，则数据库中的内容基本上保持不变。在这种情况下，笔者认为只要数据的更新集中在一个固定的时段，此时采用快照复制仍然是可行的。 再如上面这个KFC或者服装企业的案例中，如果市场部门维护一个产品的价格，而且这些价格往往在一个固定的时间进行几次更新。如在换季的时候会进行一些促销。此时数据库管理员可以在数据更新完毕后立即执行复制完成的数据快照。所以，以数据更新来判断是否适合采用快照复制，标准并不是数据的更新量。像上面提到的分析决策系统，其起初的数据更新量可能比有些数据库系统几年的数据更新量都要大。笔者认为，主要是根据数据更新的频率来进行判断。如果数据更新的比较频繁，那么即使数据更新的数据不多，像那种细水长流似的更新，则不适合采用快照复制。而那些井喷似的数据更新，所有的更新都集中在一个固定的时刻，那么此时采用快照复制是比较合理的。 三、在一段时间内是否允许具有相对发布服务器已过时的数据副本? 现在不少超市也已经连锁了，如世纪联华等等。为了提高利润，增加市场的份额，这些超市纷纷推出了冲值卡，即消费者先将一定金额的人民币打入到冲值卡中。然后每次消费完成后从卡中扣费。但前些天经常有新闻报道，说一个客户的消费卡在一家联华超市挂失了。但是捡到这张卡的人仍然可以在其他的联华超市中消费。为此消费者就想不明白了，为什么挂失了的消费卡仍然可以在其他超市中消费?挂失后的损失该由谁来承担呢?其实这就使超市在不适当的时候采用了快照复制所造成的。由于采用快照复制，在各个联华超市的数据库之间数据无法在短时间内取得一致。如有些商户说挂失当日之内的损失他们不承担，这就说明他们可能是每天下班后进行一次快照复制。一般情况下这不会有问题。但是像遇到消费卡被偷了等情况，就会遇到类似的问题了。 所以，在考虑是否适合采用快照复制的时候，还需要考虑在一段时间内是否允许具有相对发布服务器来说已过时的数据副本。如果不允许的话，那么就不允许采用这个快照复制。如果允许的话，那么数据库管理员就需要评估这段时间最长是多少。如果是24个小时，那么就需要每隔24小时进行一次快照复制。但是需要注意的是，如果时间的间隔比较短，如才允许十分钟的数据延迟，那么采用快照复制就没有必要了。此时采用事务复制或则和合并复制可能更加的合适。 四、复制少量的数据。 快照复制跟其他复制类型相比，还有一个比较显着的特点，即当发生数据同步时，将生成完整的快照并将其从发布服务器传送到订阅服务器。这是一个什么概念呢?如订阅服务器中有10G的数据，而在一个快照复制的周期内，只有1M的数据发生了更改。此时发生快照复制的话，数据库系统会将10G的数据都传送到订阅服务器上。此时更改的数据只有1M，却需要在网络上传送10G的数据流量，显然会对企业的网络产生比较大的压力。由于在发布服务器上快照复制的连续开销低于事务复制的开销，一次数据库系统不会启用跟踪增量更改。但是像这种情况，如果要复制的数据量非常的大，而平时的更新又不多。此时数据库系统要生成和应用快照，就将耗用大量的资源，包括网络资源和服务器资源。所以说，当发布服务器中的数据比较多时，采用快照复制不怎么合适。因为此时网络传输反而会成为其最重大的瓶颈资源。相反若能够采取细水长流的事务复制策略，那么对于企业网络性能的影响就会小的多，甚至可以忽略不计。 所以在采用快照复制的时候，数据库管理员一定要明白，快照复制会传送整个数据库对象。从而在快照复制传输过程中会侵蚀大量的网络带宽，从而明显的降低企业网络的性能，甚至导致网络拥塞。有时候为了保障快照能够准确、迅速的传递到其他的订阅服务器，还不得不采用VPN等技术来保障传输的准确性。为此，笔者认为只有发布服务器的数据库并不是很大的情况下，才适合采用快照复制。否则的话，采用快照复制是得不偿失。 从以上的分析中，可以得到一个结论。在考虑采用快照复制是否合适时，往往不能够采用一个指标来判断。而需要考虑多个因素，如数据库的大小、数据更新的频率、允许数据延迟的时间等等因素来进行判断。最后在数据的一致性与数据库的性能之间取得一个均衡。说实话，对于大部分数据库管理员来说，要做出一个抉择，确实有困难。因为这没有固定的指标可以拿来参考。如数据库容量小于多少时该采用快照复制。任何一个数据库管理专家都不能够下这个结论。所以在掌握影响其选择的相关因素外，就要依靠数据库管理员的经验了。在遇到类似的选择题时，往往经验可以帮助管理员迅速解决问题。最后需要提醒的是，无论最终采取了什么方案，最好能够持续跟踪一段时间，看看自己的选择是否合理。
F. 如何校验数据库和缓存之间数据的一致性
您好，这样的：
这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。
作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。
作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。
G. 常见的缓存策略有哪些，如何做到缓存与 db 里的数据一致性
您： 种writer-reader架构般思路缓存更新阶段由writer解决致性问题数据库数据变化同步更新redis并确保缓存更新功 作完整性判断检查全部属性数据使用自增版本号（或间戳）判断否新 作置检测优化降低扫描代价针近间周期内（依0min）数据库更新数据集合应该比较redis进行检查代价比较
H. 什么是数据库一致性
一致性：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性。
I. 如何保证数据库的安全性和一致性
关系型数据库有四个显着的特征，即安全性、完整性、并发性和监测性。数据库的安全性就是要保证数据库中数据的安全，防止未授权用户随意修改数据库中的数据，确保数据的安全。在大多数数据库管理系统中，主要是通过许可来保证数据库的安全性。完整性是数据库的一个重要特征，也是保证数据库中的数据切实有效、防止错误、实现商业规则的一种重要机制。在数据库中，区别所保存的数据是无用的垃圾还是有价值的信息，主要是依据数据库的完整性是否健全。在SQL Server 7.0中，数据的完整性是通过一系列逻辑来保障的，这些逻辑分为三个方面，即实体完整性、域完整性和参考完整性。对任何系统都可以这样说，没有监测，就没有优化。这句话用在数据库管理系统方面，也是切合实际的。只有通过对数据库进行全面的性能监测，也才能发现影响系统性能的因素和瓶颈，才能针对瓶颈因素，采取切合实际策略，解决问题，提高系统的性能。并发性也是一个非常重要的概念，它是用来解决多个用户对同一数据进行操作时的问题。特别是对于网络数据库来说，这个特点更加突出。提高数据库的处理速度，单单依靠提高计算机的物理速度是不够的，还必须充分考虑数据库的并发性问题，提高数据库并发性的效率。那么如何保证并发性呢？在这个面向下一世纪的数据库产品SQL Server 7.0中，通过使用事务和锁机制，解决了数据库的并发性问题。
本文来自: 中国网管联盟(bitsCN.com) 详细出处参考：http://www.bitscn.com/mssql/200605/27004.html
J. 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性
一般来说，就是如果系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。