一致性是一个非常让人迷惑的概念，原因是数据库领域其实包含两个一致性，一个是 ACID 中的一致性、另一个是 CAP 定义中的一致性。
数据库对于ACID中的一致性的定义是这样的：一致性是指事务执行结束后，数据库的完整性约束没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。数据库的完整性约束包括但不限于：实体完整性（如行的主键存在且唯一）、列完整性（如字段的类型、大小、长度要符合要求）、外键约束、用户自定义完整性（如转账前后，两个账户余额的和应该不变）。
通俗来讲包含两层意思，第一层意思就是对于数据完整性的约束，包括主键约束、引用约束以及一些约束检查等等，在事务的执行的前后以及过程中不会违背对数据完整性的约束，所有对数据库写入的操作都应该是合法的，并不能产生不合法的数据状态。
而第二层意思其实是指逻辑上的对于开发者的要求，我们要在代码中写出正确的事务逻辑，比如银行转账，事务中的逻辑不可能只扣钱或者只加钱，这是应用层面上对于数据库一致性的要求。
实现一致性的措施包括：
- 保证原子性、持久性和隔离性，如果这些特性无法保证，事务的一致性也无法保证
- 数据库本身提供保障，例如不允许向整形列插入字符串值、字符串长度不能超过列的限制等
- 应用层面进行保障，例如如果转账操作只扣除转账者的余额，而没有增加接收者的余额，无论数据库实现的多么完美，也无法保证状态的一致
CAP理论的一致性，是说同样数据在分布式系统中所有地方都是被复制成相同。
这是一种逻辑保证，而不是物理，因为光速限制，在不同服务器上这种复制是需要时间的，集群通过阻止客户端查看不同节点上还未同步的数据维持逻辑视图。
而ACID中的一致性是指数据库的规则，如果schema中规定了一个值必须是唯一的，那么一致的系统必须确保在所有的操作中，该值都是唯一的，由此来看CAP和ACID对于一致性的定义有着根本性的区别。