[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-acid::ru":3,"gloss-cluster-acid::ru":20,"gloss-next-acid::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"acid","data-infra","ACID","ACID — это акроним четырёх свойств, которые должна гарантировать транзакция базы данных, чтобы считаться надёжной: Atomicity \u002F Атомарность (транзакция либо выполняется полностью, либо не имеет никакого эффекта — при сбое посередине не остаётся частичных обновлений), Consistency \u002F Согласованность (транзакция всегда переводит базу данных из одного допустимого состояния в другое, никогда не нарушая заданные ограничения, такие как внешние ключи или уникальность), Isolation \u002F Изоляция (параллельные транзакции не мешают друг другу — выполняющаяся транзакция не видит незафиксированные изменения другой транзакции) и Durability \u002F Долговечность (после фиксации транзакция переживает последующий сбой — данные действительно записаны в долговременное хранилище, а не просто хранятся в памяти). Почему это важно для разработчиков AI\u002FSaaS-продуктов: гарантии ACID — это то, что делает безопасным строить биллинг, подписки и любую логику, связанную с деньгами, на реляционной базе данных, не беспокоясь постоянно о таких крайних случаях, как «а что, если сервер упадёт ровно между списанием денег с карты и записью подписки». PostgreSQL, MySQL и практически все основные реляционные базы данных полностью соответствуют ACID; это одна из главных причин, по которым реляционные базы данных остаются выбором по умолчанию для основных транзакционных данных SaaS даже в эпоху, полную новых, более специализированных хранилищ данных. Большинство хранилищ данных, смежных с AI, делают иной компромисс: многие векторные базы данных и системы NoSQL сознательно ослабляют некоторые гарантии ACID (обычно согласованность или изоляцию) в обмен на более высокую пропускную способность записи или более лёгкое горизонтальное масштабирование — законный компромисс для эмбеддингов и логов событий, но неправильный компромисс для записи о подписке клиента. Как это работает: транзакции явно очерчиваются (`BEGIN`, затем последовательность операторов, затем `COMMIT` или `ROLLBACK`), а движок базы данных сам обеспечивает соблюдение всех четырёх свойств внутри себя — используя упреждающую запись в журнал (write-ahead logging) для долговечности и атомарности, блокировки или многоверсионное управление параллелизмом (MVCC, которое использует Postgres) для изоляции и проверку ограничений для согласованности. Практический пример: процессу оформления заказа в SaaS нужно и списать средства с платёжного метода, и создать запись о подписке — две операции, которые должны либо обе завершиться успешно, либо обе провалиться вместе, но никогда не только одна из них. Обёртывание обеих операций в одну транзакцию базы данных (`BEGIN; INSERT INTO payments ...; INSERT INTO subscriptions ...; COMMIT;`) гарантирует атомарность: если сервер упадёт или произойдёт ошибка после вставки платежа, но до вставки подписки, вся транзакция откатывается, не оставляя «осиротевшей» записи о платеже без соответствующей подписки — сбой, который иначе потребовал бы хрупкой ручной логики сверки для обнаружения и исправления постфактум.","ACID — набор из четырёх гарантий (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), обеспечивающих надёжную обработку транзакций базы данных.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"data-pipeline","Конвейер данных (Data Pipeline)",{"slug":15,"name":16},"postgresql","PostgreSQL",{"slug":18,"name":19},"replication","Репликация (Replication)",[21,25,28,31,35,38,41,44,47,51,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":24},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":24},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":24},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":24},"chroma","Chroma",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":50},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":24},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"cosine-similarity","Косинусное сходство (Cosine Similarity)"]