一、关系型数据库
ACID 是关系型数据库的事务机制需要遵守的原则。事务是一个一致和可靠计算的基本单元，由作为原子单元执行的一系列数据库操作组成。数据库库一般在启动时会提供事务机制，包括事务启动、停止、取消或回滚等。
关系型数据库支持事务的 ACID 原则，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），这四种原则保证在事务过程当中数据的正确性，具体描述如下。
原子性（A）
一个事务的所有系列操作步骤被看成一个动作，所有的步骤要么全部完成，要么一个也不会完成。如果在事务过程中发生错误，则会回滚到事务开始前的状态，将要被改变的数据库记录不会被改变。
一致性（C）
一致性是指在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏，即数据库事务不能破坏关系数据的完整性及业务逻辑上的一致性。
隔离性（I）
主要用于实现并发控制，隔离能够确保并发执行的事务按顺序一个接一个地执行。通过隔离，一个未完成事务不会影响另外一个未完成事务。
持久性（D)
一旦一个事务被提交，它应该持久保存，不会因为与其他操作冲突而取消这个事务。
二、noSQL
BASE 理论是针对 [NoSQL]
基本可用(Basically Available)
指分布式系统在出现故障时，系统允许损失部分可用性，即保证核心功能或者当前最重要功能可用。
软状态(soft-state)
允许系统数据存在中间状态，但不会影响系统的整体可用性，即允许不同节点的副本之间存在暂时的不一致情况。
最终一致性（Eventually Consistent）
最终一致性要求系统中数据副本最终能够一致，而不需要实时保证数据副本一致。例如，银行系统中的非实时转账操作，允许 24 小时内用户账户的状态在转账前后是不一致的，但 24 小时后账户数据必须正确。
最终一致性是 BASE 原理的核心，也是 NoSQL 数据库的主要特点，通过弱化一致性，提高系统的可伸缩性、可靠性和可用性。而且对于大多数 Web 应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是多数分布式数据库产品的方向。
三、分布式数据库
CAP 理论是针对分布式数据库而言的，它是指在一个分布式系统中，一致性（Consistency, C）、可用性（Availability, A）、分区容错性（Partition Tolerance, P）三者不可兼得。