數據庫的事物，是指將一系列的操作作為一個邏輯單元來執行，即加入由十條SQL語句組成的一個事物，則要麼則十條都執行成功，要麼都不執行!事務處理可以確保除非事務性單元內的所有操作都成功完成，否則不會永久更新面向數據的資源。一個邏輯工作單元要成為事務，必須滿足所謂的ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性）屬性。
假想一下，沒有事務的情況會發生什麼情況：你通過網銀向別人轉的賬戶轉錢，結果執行到一半，出現故障（如服務器宕機），你的錢被減少了，而你轉賬的對方賬戶錢卻沒有加上去！錢消失了！
如果有事務會是怎麼樣的？當執行到一半出錯，那已經執行的也會被撤銷，保障ACID！
事務必須是原子工作單元；對於其數據修改，要麼全都執行，要麼全都不執行。通常，與某個事務關聯的操作具有共同的目標，並且是相互依賴的。如果系統只執行這些操作的一個子集，則可能會破壞事務的總體目標。原子性消除了系統處理操作子集的可能性。
事務在完成時，必須使所有的數據都保持一致狀態。在相關數據庫中，所有規則都必須應用於事務的修改，以保持所有數據的完整性。事務結束時，所有的內部數據結構（如 B 樹索引或雙向鏈表）都必須是正確的。某些維護一致性的責任由應用程序開發人員承擔，他們必須確保應用程序已強制所有已知的完整性約束。例如，當開發用於轉帳的應用程序時，應避免在轉帳過程中任意移動小數點。
由並發事務所作的修改必須與任何其它並發事務所作的修改隔離。事務查看數據時數據所處的狀態，要麼是另一並發事務修改它之前的狀態，要麼是另一事務修改它之後的狀態，事務不會查看中間狀態的數據。這稱為隔離性，因為它能夠重新裝載起始數據，並且重播一系列事務，以使數據結束時的狀態與原始事務執行的狀態相同。當事務可序列化時將獲得最高的隔離級別。在此級別上，從一組可並行執行的事務獲得的結果與通過連續運行每個事務所獲得的結果相同。由於高度隔離會限制可並行執行的事務數，所以一些應用程序降低隔離級別以換取更大的吞吐量。
事務完成之後，它對於系統的影響是永久性的。該修改即使出現致命的系統故障也將一直保持。保證事務的持久性，主要通過如下方式完成：
MySQL數據庫中，只有使用InnoDB 和 BDB存儲引擎才支持事務，而其他存儲引擎（如常用的MyISAM引擎）是不支持事務的，這點特別需要注意。
SQL標准定義了4類隔離級別，包括了一些具體規則，用來限定事務內外的哪些改變是可見的，哪些是不可見的。低級別的隔離級一般支持更高的並發處理，並擁有更低的系統開銷。
在該隔離級別，所有事務都可以看到其他未提交事務的執行結果。本隔離級別很少用於實際應用，因為它的性能也不比其他級別好多少。讀取未提交的數據，也被稱之為髒讀（Dirty Read）。
這是大多數數據庫系統的默認隔離級別（但不是MySQL默認的）。它滿足了隔離的簡單定義：一個事務只能看見已經提交事務所做的改變。這種隔離級別 也支持所謂的不可重復讀（Nonrepeatable Read），因為同一事務的其他實例在該實例處理其間可能會有新的commit，所以同一select可能返回不同結果。
這是MySQL的默認事務隔離級別，它確保同一事務的多個實例在並發讀取數據時，會看到同樣的數據行。不過理論上，這會導致另一個棘手的問題：幻讀 （Phantom Read）。簡單的說，幻讀指當用戶讀取某一范圍的數據行時，另一個事務又在該范圍內插入了新行，當用戶再讀取該范圍的數據行時，會發現有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存儲引擎通過多版本並發控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）機制解決了該問題。
這是最高的隔離級別，它通過強制事務排序，使之不可能相互沖突，從而解決幻讀問題。簡言之，它是在每個讀的數據行上加上共享鎖。在這個級別，可能導致大量的超時現象和鎖競爭。
這四種隔離級別采取不同的鎖類型來實現，若讀取的是同一個數據的話，就容易發生問題。例如：
髒讀(Drity Read)：某個事務已更新一份數據，另一個事務在此時讀取了同一份數據，由於某些原因，前一個RollBack了操作，則後一個事務所讀取的數據就會是不正確的。
不可重復讀(Non-repeatable read):在一個事務的兩次查詢之中數據不一致，這可能是兩次查詢過程中間插入了一個事務更新的原有的數據。
幻讀(Phantom Read):在一個事務的兩次查詢中數據筆數不一致，例如有一個事務查詢了幾列(Row)數據，而另一個事務卻在此時插入了新的幾列數據，先前的事務在接下來的查詢中，就會發現有幾列數據是它先前所沒有的。
在MySQL中，實現了這四種隔離級別，分別有可能產生問題如下所示：
下面，將利用MySQL的客戶端程序，分別測試幾種隔離級別。測試數據庫為test，表為tx；表結構：
id int
num int
兩個命令行客戶端分別為A，B；不斷改變A的隔離級別，在B端修改數據。
