數據庫事務是指作爲單個邏輯工作單元執行的一系列操作，這些操作要麼全做要麼全不做，是一個不可分割的工作單位。
事務是指對系統進行的一組操作，爲了保證系統的完整性，事務需要具有數據庫事務的四大特性(簡稱ACID)是：
(1) 原子性(Atomicity)
一個事務包含多個操作，這些操作要麼全部執行，要麼全都不執行。實現事務的原子性，要支持回滾操作，在某個操作失敗後，回滾到事務執行之前的狀態。
回滾實際上是一個比較高層抽象的概念，大多數DB在實現事務時，是在事務操作的數據快照上進行的（比如，MVCC），並不修改實際的數據，如果有錯並不會提交，所以很自然的支持回滾。
而在其他支持簡單事務的系統中，不會在快照上更新，而直接操作實際數據。可以先預演一邊所有要執行的操作，如果失敗則這些操作不會被執行，通過這種方式很簡單的實現了原子性。
(2)一致性(Consistency)
一致性是指事務使得系統從一個一致的狀態轉換到另一個一致狀態。事務的一致性決定了一個系統設計和實現的複雜度。事務可以不同程度的一致性：強一致性：讀操作可以立即讀到提交的更新操作。
弱一致性：提交的更新操作，不一定立即會被讀操作讀到，此種情況會存在一個不一致窗口，指的是讀操作可以讀到最新值的一段時間。
最終一致性：是弱一致性的特例。事務更新一份數據，最終一致性保證在沒有其他事務更新同樣的值的話，最終所有的事務都會讀到之前事務更新的最新值。如果沒有錯誤發生，不一致窗口的大小依賴於：通信延遲，系統負載等。
其他一致性變體還有：
單調一致性：如果一個進程已經讀到一個值，那麼後續不會讀到更早的值。
會話一致性：保證客戶端和服務器交互的會話過程中，讀操作可以讀到更新操作後的最新值。
(3)分離性(亦稱獨立性Isolation)
併發事務之間互相影響的程度，比如一個事務會不會讀取到另一個未提交的事務修改的數據。在事務併發操作時，可能出現的問題有：髒讀：事務A修改了一個數據，但未提交，事務B讀到了事務A未提交的更新結果，如果事務A提交失敗，事務B讀到的就是髒數據。
不可重複讀：在同一個事務中，對於同一份數據讀取到的結果不一致。比如，事務B在事務A提交前讀到的結果，和提交後讀到的結果可能不同。不可重複讀出現的原因就是事務併發修改記錄，要避免這種情況，最簡單的方法就是對要修改的記錄加鎖，這回導致鎖競爭加劇，影響性能。另一種方法是通過MVCC可以在無鎖的情況下，避免不可重複讀。
幻讀：在同一個事務中，同一個查詢多次返回的結果不一致。事務A新增了一條記錄，事務B在事務A提交前後各執行了一次查詢操作，發現後一次比前一次多了一條記錄。幻讀是由於併發事務增加記錄導致的，這個不能像不可重複讀通過記錄加鎖解決，因爲對於新增的記錄根本無法加鎖。需要將事務串行化，才能避免幻讀。
事務的隔離級別從低到高有：
Read Uncommitted：最低的隔離級別，什麼都不需要做，一個事務可以讀到另一個事務未提交的結果。所有的併發事務問題都會發生。
Read Committed：只有在事務提交後，其更新結果纔會被其他事務看見。可以解決髒讀問題。
Repeated Read：在一個事務中，對於同一份數據的讀取結果總是相同的，無論是否有其他事務對這份數據進行操作，以及這個事務是否提交。可以解決髒讀、不可重複讀。
Serialization：事務串行化執行，隔離級別最高，犧牲了系統的併發性。可以解決併發事務的所有問題。
通常，在工程實踐中，爲了性能的考慮會對隔離性進行折中。
(4)持久性(Durability)
持久性意味着當系統或介質發生故障時，確保已提交事務的更新不能丟失。即一旦一個事務提交，DBMS保證它對數據庫中數據的改變應該是永久性的，即對已提交事務的更新能恢復。持久性通過數據庫備份和恢復來保證。
事務提交後，對系統的影響是永久的。