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title: "ACID原則（ACID）"
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language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/acid
updated_at: 2026-06-27
tags: [資料處理, AI基礎, MLOps, source:ipas]
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# ACID原則（ACID）

確保資料庫交易可靠執行的四個基本屬性：原子性、一致性、隔離性與持久性，是資料處理的重要基礎。

## 完整說明

ACID 是一種關聯式資料庫管理系統在寫入或更新資料時必須遵守的四大特性，能夠確保在異常狀況下資料的完整性與可靠性。常見應用包括金融交易系統、電子商務訂單處理與分散式資料庫。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 為什麼機器學習工程師需要了解 ACID？

雖然機器學習模型本質在於計算，但高品質的模型高度仰賴高品質的資料。在構建機器學習特徵庫或處理即時推論的資料管道時，必須保證資料的一致性與可靠性。如果不具備 ACID 特性，模型訓練可能會讀取到殘缺的交易資料，導致特徵工程出現嚴重偏差。了解 ACID 有助於 AI 工程師在設計 MLOps 系統時選擇合適的儲存架構，確保攝取的資料精確無誤。

### 在分散式 AI 系統中，一定要嚴格遵守 ACID 嗎？

不一定。在大型分散式 AI 系統或大數據分析平台中，嚴格遵守 ACID 中的一致性與隔離性會導致系統效能大幅下降，難以應對海量併發請求。因此，業界常採用 CAP 定理與 BASE 理論作為折衷方案。BASE 理論允許資料存在短暫的不一致，只要最終能達到一致即可。例如在推薦系統的日誌收集管道中，我們更看重系統的高可用性與吞吐量，而非資料的絕對即時一致性。

### 隔離性 (Isolation) 有哪些常見的層級，對效能有何影響？

隔離性通常分為四個層級：讀取未提交、讀取已提交、可重複讀取與可序列化。層級越低，系統的併發效能越好，但越容易出現髒讀、不可重複讀或幻讀等資料錯亂問題；層級越高如可序列化，資料正確性最高，但會鎖定大量資源，導致嚴重的效能瓶頸。在開發人工智慧的後台應用平台時，工程師必須根據實際業務場景的容錯率與效能要求，來謹慎選擇最合適的隔離級別。

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來源：https://aiterms.tw/terms/acid
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最後更新：2026/06/27
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