事务是指对系统进行的一组操作，为了保证系统的完整性，事务需要具有ACID特性，具体如下：
1. 原子性（Atomic）
一个事务包含多个操作，这些操作要么全部执行，要么全都不执行。实现事务的原子性，要支持回滚操作，在某个操作失败后，回滚到事务执行之前的状态。
回滚实际上是一个比较高层抽象的概念，大多数DB在实现事务时，是在事务操作的数据快照上进行的（比如，MVCC），并不修改实际的数据，如果有错并不会提交，所以很自然的支持回滚。
而在其他支持简单事务的系统中，不会在快照上更新，而直接操作实际数据。可以先预演一边所有要执行的操作，如果失败则这些操作不会被执行，通过这种方式很简单的实现了原子性。
2. 一致性（Consistency）
一致性是指事务使得系统从一个一致的状态转换到另一个一致状态。事务的一致性决定了一个系统设计和实现的复杂度。事务可以不同程度的一致性：
强一致性：读操作可以立即读到提交的更新操作。
弱一致性：提交的更新操作，不一定立即会被读操作读到，此种情况会存在一个不一致窗口，指的是读操作可以读到最新值的一段时间。
最终一致性：是弱一致性的特例。事务更新一份数据，最终一致性保证在没有其他事务更新同样的值的话，最终所有的事务都会读到之前事务更新的最新值。如果没有错误发生，不一致窗口的大小依赖于：通信延迟，系统负载等。
其他一致性变体还有：
单调一致性：如果一个进程已经读到一个值，那么后续不会读到更早的值。
会话一致性：保证客户端和服务器交互的会话过程中，读操作可以读到更新操作后的最新值。
3. 隔离性（Isolation）
并发事务之间互相影响的程度，比如一个事务会不会读取到另一个未提交的事务修改的数据。在事务并发操作时，可能出现的问题有：
脏读：事务A修改了一个数据，但未提交，事务B读到了事务A未提交的更新结果，如果事务A提交失败，事务B读到的就是脏数据。
不可重复读：在同一个事务中，对于同一份数据读取到的结果不一致。比如，事务B在事务A提交前读到的结果，和提交后读到的结果可能不同。不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录，要避免这种情况，最简单的方法就是对要修改的记录加锁，这回导致锁竞争加剧，影响性能。另一种方法是通过MVCC可以在无锁的情况下，避免不可重复读。
幻读：在同一个事务中，同一个查询多次返回的结果不一致。事务A新增了一条记录，事务B在事务A提交前后各执行了一次查询操作，发现后一次比前一次多了一条记录。幻读是由于并发事务增加记录导致的，这个不能像不可重复读通过记录加锁解决，因为对于新增的记录根本无法加锁。需要将事务串行化，才能避免幻读。
事务的隔离级别从低到高有：
Read Uncommitted：最低的隔离级别，什么都不需要做，一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生。
Read Committed：只有在事务提交后，其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。
Repeated Read：在一个事务中，对于同一份数据的读取结果总是相同的，无论是否有其他事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。
Serialization：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。
通常，在工程实践中，为了性能的考虑会对隔离性进行折中。
4. 持久性（Durability）
事务提交后，对系统的影响是永久的。
备注：一致性更强调一个事物的完整，隔离性强调的是不同事物间的并发处理。一致性包括两方面：
1.数据库机制层面
数据库层面的一致性是，在一个事务执行之前和之后，数据会符合你设置的约束(唯一约束，外键约束,Check约束等)和触发器设置.这一点是由SQL SERVER进行保证的.
2.业务层面
对于业务层面来说,一致性是保持业务的一致性.这个业务一致性需要由开发人员进行保证.很多业务方面的一致性可以通过转移到数据库机制层面进行保证.比如，产品只有两个型号，则可以转移到使用CHECK约束使某一列必须只能存这两个型号.