一致性是什么意思？
数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。如果使用者遵循这种约定，则可以得到系统所承诺的访问结果
常用的一致性模型有：
a、严格一致性（linearizability, strict/atomic Consistency）：读出的数据始终为最近写入的数据。这种一致性只有全局时钟存在时才有可能，在分布式网络环境不可能实现。
b、顺序一致性（sequential consistency）：所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作，但是该顺序不一定是实时的。
c、因果一致性（causal consistency）：只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到，对于无因果关系的写入则并行进行，无次序保证。因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化，但在实现时必须建立与维护因果依赖图，是相当困难的。
d、管道一致性（PRAM/FIFO consistency）：在因果一致性模型上的进一步弱化，要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到，而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序，就像一个一个的管道一样。 相对来说比较容易实现。
e、弱一致性（weak consistency）：只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性。对于同步变量的操作具有顺序一致性，是全局可见的，且只有当没有写操作等待处理时才可进行，以保证对于临界区域的访问顺序进行。在同步时点，所有使用者可以看到相同的数据。
f、 释放一致性（release consistency）：弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区， 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分。需要写入时使用者acquire该对象，写完后release，acquire-release之间形成了一个临界区，提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后，所有使用者应该可以看到该操作。
g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下，更新最终会通过网络传播到所有副本点，所有副本点最终会一致，也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。可以采用最终一致性模型有一个关键要求：读出陈旧数据是可以接受的。
h、delta consistency：系统会在delta时间内达到一致。这段时间内会存在一个不一致的窗口，该窗口可能是因为log shipping的过程导致。
数据库的一致性是什么有什么作用
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。
数据库中产生数据不一致性的根本原因
数据库中产生数据不一致性的根本原因是由于数据库的事务处理不当，导致数据库中的数据出现不一致性。解决方法：1.首先，要确定数据库中出现不一致性的原因，并确定出现不一致性的数据表。2.然后，要检查数据库中的事务处理，确定是否存在事务处理不当的情况。3.接着，要检查数据库中的索引，确定是否存在索引不正确的情况。4.最后，要检查数据库中的存储过程，确定是否存在存储过程不正确的情况。个人心得小贴士：1.在数据库中进行事务处理时，要确保事务处理的正确性，以避免出现数据不一致性的情况。2.在数据库中进行索引操作时，要确保索引的正确性，以避免出现数据不一致性的情况。3.在数据库中进行存储过程操作时，要确保存储过程的正确性，以避免出现数据不一致性的情况。【摘要】
数据库中产生数据不一致性的根本原因【提问】
数据库中产生数据不一致性的根本原因是由于数据库的事务处理不当，导致数据库中的数据出现不一致性。解决方法：1.首先，要确定数据库中出现不一致性的原因，并确定出现不一致性的数据表。2.然后，要检查数据库中的事务处理，确定是否存在事务处理不当的情况。3.接着，要检查数据库中的索引，确定是否存在索引不正确的情况。4.最后，要检查数据库中的存储过程，确定是否存在存储过程不正确的情况。个人心得小贴士：1.在数据库中进行事务处理时，要确保事务处理的正确性，以避免出现数据不一致性的情况。2.在数据库中进行索引操作时，要确保索引的正确性，以避免出现数据不一致性的情况。3.在数据库中进行存储过程操作时，要确保存储过程的正确性，以避免出现数据不一致性的情况。【回答】
一致性理论的介绍
人有一种驱力促使自己对客体产生一致的认知和行为，当认知失谐时，人们会出现不适感，进而试图去减少它，减少失谐的一个机制：有选择的寻求支持信息或避免不一致的信息。探讨和预测人在接受了对有关事物的新的信息后会调整原有态度的社会心理学理论。由C.E.奥斯古德和P.H.坦南包姆于1955年提出。人们对周围的人和事物有一定的评价，具有某种态度倾向。对不同事物的评价可以是相互独立的。例如,某人非常喜爱电视上的一个专题节目，也对某种日用商品抱有好感,这两件事本身是相互独立的。如果他碰巧从电视专题节目中看到一些情况是关于那种日用商品的，那么本来相互独立的事件便有了一定的联系。
一致性的原则？
也称“邻近原则”“就近一致原则”(Proximity），即：谓语与靠近的名词、代词（有时不一定是主语）在“人称、数”上一致。
在正式文体中：
1.由下列词语连接的并列主语："there
be＋句型;
or
;
either
…or；nor;
neither…nor；whether…or；not…but;
not
only…but
also"
;
等。
e.g.
①What
he
does
or
what
he
says
does
not
concern
me.
他的行为或言谈都与我无关。
②Neither
you
nor
I
am
wrong
.
你和我都没错。
③Not
you
but
your
father
is
to
blame.
不是你，而是你父亲该受责备。
④Not
only
you
but(also)
he
is
wrong.
不仅你错了，他也错了。
2.
在倒装句中：谓语可与后面第一个主语一致。e.g.
①In
the
distance
was
heard
the
clapping
of
hands
and
the
shouts
of
the
people
.
在远处，能听见鼓掌声和人们的呼喊声。
②There
is
(are)
a
pen
and
some
books
on
the
desk
.桌上有一支钢笔和几本书。
非正式文体中：
有时依“就近一致原则”，但也可依“意义一致原则”或严格地依“语法一致原则”。e.g.
Neither
she
nor
I
were
there
(意义一致)
我和他当时都不在那儿。（非正式）
Neither
she
nor
I
was
there
.（就近一致）（译文同上句）（正式）
但是，如果依“就近一致原则”而与其他两项原则相矛盾时，则常常认为是不太合符规范的。e.g.
No
one
except
his
own
supporters
agree
with
him
.仅他自己的支持者同意他的意见。（依“就近”和“意义”一致的原则；但语法上，“No
one
”才是主语，谓语要改成“agrees”。“写作中”一般要依“语法一致”原则。