資料一致性

資料不對？早午餐大亂鬥！ACID原則教你搞定它

Latte Pal

May 1, 2025 — 7 min read

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事

週末的早午餐，是犒賞自己一週辛勞的絕佳方式。想像一下，陽光灑進窗邊，空氣中瀰漫著咖啡的香氣，你和朋友們圍繞著豐盛的餐盤，享受著美食和歡笑。但如果這場早午餐的體驗，卻因為點餐錯誤、上菜混亂、結帳不清而變得一團糟，那份輕鬆愉悅感就會瞬間消失殆盡。這就像資料庫的世界，資料的一致性，就是確保我們不會在「早午餐」的過程中，遇到那些令人沮喪的狀況。

點餐時的選擇：交易的開始

當你興奮地翻閱菜單，猶豫不決要點什麼時，你正在進行一筆交易。你告訴服務生你的選擇，服務生將你的點餐記錄下來，這就是一個交易的開始。在資料庫的世界裡，這就像一個資料的插入或更新操作。如果服務生記錯了你的點餐，或者點餐系統沒有正確記錄，那麼後續的流程就會出錯。這就像資料庫中的資料沒有被正確地寫入，導致資料不一致。

廚房的忙碌：資料處理的過程

廚房裡，廚師們正忙碌地準備著各式各樣的餐點。他們需要確保每道菜都符合標準，並且按照訂單的順序準備。這就像資料庫中的資料處理過程，需要經過多個步驟，才能將原始資料轉換成有用的資訊。如果廚師們沒有按照訂單的順序準備餐點，或者其中一道菜的食材不足，那麼整個流程就會受到影響。這就像資料庫中的資料處理過程出現錯誤，導致資料不一致。

上菜的混亂：資料傳輸的挑戰

服務生將餐點端上桌，但卻把你的義大利麵端到了隔壁桌，而隔壁桌的炸魚薯條卻到了你的座位。這是一個上菜的混亂，也是資料傳輸的挑戰。在資料庫的世界裡，資料需要在不同的模組之間傳輸，如果傳輸過程中出現錯誤，就會導致資料不一致。例如，一個訂單的資料需要在銷售模組、庫存模組和會計模組之間共享，如果其中一個模組接收到的資料錯誤，就會影響整個流程。

結帳的困擾：資料整合的關鍵

當你準備結帳時，發現帳單上的價格和菜單上的價格不符，或者發現其中一道菜根本沒有點過。這是一個結帳的困擾，也是資料整合的關鍵。在資料庫的世界裡，資料需要從不同的來源整合在一起，才能產生有意義的報告。如果資料整合過程中出現錯誤，就會導致報告不準確，甚至做出錯誤的決策。例如，銷售資料需要和庫存資料整合，才能計算出毛利率，如果其中一個資料錯誤，就會影響毛利率的計算。

ACID原則：早午餐的品質保證

為了確保早午餐的品質，餐廳需要遵循一些基本的原則。例如，點餐系統需要準確記錄你的選擇，廚師需要按照訂單的順序準備餐點，服務生需要將餐點送到正確的座位，結帳系統需要準確計算總金額。這些原則就像資料庫的ACID原則，分別代表原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和持久性（Durability）。

原子性（Atomicity）：不可分割的交易

原子性就像你點了一份套餐，包含主餐、湯品和飲料。如果其中任何一個項目無法提供，整個套餐就無法完成。在資料庫的世界裡，原子性指的是一個交易必須被視為一個不可分割的整體。如果交易中的任何一個步驟失敗，整個交易就必須被回滾，以確保資料的一致性。例如，當你轉帳時，需要同時扣除你的帳戶餘額，並增加收款人的帳戶餘額，如果其中任何一個步驟失敗，整個交易就必須被回滾。

一致性（Consistency）：從一個狀態到另一個狀態

一致性就像你點了一份咖啡，從沒有咖啡豆到有了熱騰騰的咖啡，這個過程必須遵循一定的步驟，才能確保咖啡的品質。在資料庫的世界裡，一致性指的是一個交易必須將資料庫從一個有效狀態轉換到另一個有效狀態。例如，當你購買商品時，需要同時減少庫存數量，並增加你的帳戶餘額，如果其中任何一個步驟失敗，資料庫就會處於一個不一致的狀態。

隔離性（Isolation）：並行交易的保護

隔離性就像餐廳裡有多組客人同時點餐，廚師需要確保每份餐點的準備過程不會互相干擾。在資料庫的世界裡，隔離性指的是並行交易之間不應該互相干擾。例如，當你和朋友同時修改同一個資料時，需要確保你們的修改不會互相覆蓋。不同的隔離等級提供不同的保護程度，但也會影響系統的效能。

持久性（Durability）：資料的可靠保存

持久性就像餐廳的菜單需要被妥善保存，以便日後參考。在資料庫的世界裡，持久性指的是一個交易一旦提交，就應該被永久保存，即使系統發生故障也不應該丟失。例如，當你完成轉帳後，轉帳記錄應該被永久保存，即使系統發生故障也不應該丟失。這通常透過資料備份和日誌記錄來實現。

資料一致性的重要性：美味早午餐的保證

資料一致性就像美味早午餐的保證。如果資料不一致，就會導致錯誤的決策，甚至造成嚴重的損失。例如，如果庫存資料不準確，就會導致缺貨或積壓；如果銷售資料不準確，就會導致毛利率計算錯誤。因此，確保資料一致性是資料庫管理的重要任務，也是企業成功的關鍵。

從早午餐到資料庫：一個簡單的比喻

早午餐的體驗，就像資料庫的世界。點餐、烹飪、上菜、結帳，每一個環節都涉及到資料的處理和傳輸。確保每一個環節都順利進行，才能提供一個美味的早午餐，就像確保資料一致性，才能提供可靠的資訊，支持企業的決策。

原文

標題：The 6 Forces of Failure—and How to Protect Your Company from Them
網址：https://hbr.org/podcast/2025/04/the-6-forces-of-failure-and-how-to-protect-your-company-from-them

AI風險大哉問？跟阿嬤採蓮心學AI安全！

還記得上次去宜蘭採蓮心嗎？那種濕漉漉、泥濘的田埂，加上阿嬤教我們如何小心翼翼地將蓮心撈起，那種成就感，真的難以忘懷。AI的發展，就像那片蓮田，看似充滿希望，但也潛藏著許多挑戰。如果沒有適當的引導，就像蓮心一樣，容易長出雜草，甚至淹沒在泥濘中。現在，我們來聊聊Adobe如何看待AI風險，以及如何確保AI的發展方向。 AI的風險就像田埂上的雜草 AI現在無所不在，從幫你推薦旅遊行程，到診斷疾病，甚至幫你畫圖，簡直是個萬能助手。但就像蓮田裡會長出雜草一樣，AI也存在風險。有些AI模型可能產生錯誤資訊，甚至造成傷害。更可怕的是，現在出現了「agentic AI」，就像放生了一隻聰明的蓮心採摘者，它能自主執行任務，但如果沒有人好好監督，它可能會做出我們意想不到的事情。品質不能打折，就像蓮心不能有泥沙現在AI發展速度快，廠商們都想搶佔市場，但有些產品為了快速推出，犧牲了品質和安全性。就像蓮心一樣，如果沒有經過仔細清洗，裡面可能混雜著泥沙，影響口感。Adobe認為，創新不能以犧牲品質為代價。就像阿嬤教我們，蓮心要仔細清洗，才能做出美味的蓮子羹。

資料一致性：從早午餐店的班尼迪克蛋，學資料庫的保證撇步！

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事週末早午餐，是許多人放鬆心情的儀式感。想像一下，你和朋友約在一家新開的早午餐店，店裡人聲鼎沸，氣氛熱絡。你點了一份酪梨吐司，朋友點了班尼迪克蛋。然而，當餐點上桌時，你發現你的酪梨吐司上的酪梨，跟網路上照片的顏色差了十倍！朋友的班尼迪克蛋，醬汁淋得亂七八糟，蛋白也散得像一團棉絮。你朋友崩潰地說：「這根本不是我期待的班尼迪克蛋啊！」這時候，你可能會想：「早午餐店的廚師是不是偷懶了？還是食材品質不好？」但其實，這跟資料一致性有很大的關聯。在資料庫的世界裡，資料一致性就像是早午餐店的廚師遵循食譜，確保每一份餐點都符合標準。如果廚師隨意更改食譜，或者使用不合格的食材，那麼餐點的品質就會參差不齊，甚至讓人大失所望。資料一致性的重要性：就像一份完美的班尼迪克蛋資料一致性，簡單來說，就是指資料在不同時間點、不同地點、不同使用者存取時，都應該保持相同的狀態。就像一份完美的班尼迪克蛋，蛋白要滑嫩、蛋黃要完整、麵包要烤得恰到好處，所有元素都必須協調一致，才能呈現出最佳的風味。如果班尼迪克蛋的蛋白是生的，蛋黃是硬的，麵包又烤焦了，那根本無法稱之為

老闆開出不可能任務？教你策略性「不」！

還記得上次跟朋友去那間新開的台菜餐廳嗎？菜色超豐盛，但其中一道菜，滷得油亮亮的豬腳，卻讓我覺得有點…不對味。朋友讚不絕口，說滷汁超入味，但我總覺得少了點什麼，像是少了點那種熟悉的、家常的味道。後來想想，這大概就是因為餐廳的廚師，為了迎合市場需求，把傳統的家常菜，做了些「改良」，結果反而失去了原本的風味。「不可能任務」背後的真實考量職場上，我們常常會遇到類似的情況。老闆或上級，為了追求更高的業績或更快的進度，會給我們設定一些看似「不可能完成」的目標。就像那道被「改良」過的豬腳，雖然看起來很誘人，但吃起來卻少了那種熟悉的美味。當時，我們可能會感到壓力山大，不知道該怎麼辦。是默默地接受，硬著頭皮去完成？還是直接表達異議，冒著得罪人的風險？「不」的藝術：策略性拒絕其實，這時候我們需要的不是一味地逞強，而是要學會「策略性拒絕」。就像一位老廚師，他不會為了迎合一時的流行，而犧牲掉一道菜原本的風味。他會仔細評估，

早午餐亂了？資料不一致的慘痛故事 & 解決方案

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事週末的早午餐，是犒賞自己一週辛勞的最好方式。想像一下，陽光灑進窗邊，空氣中瀰漫著咖啡的香氣，你和朋友們圍繞著豐盛的餐盤，享受著美食和歡笑。但如果這場早午餐的體驗，因為點餐錯誤、上菜混亂、或是帳單結算不清而變得一團糟，那可就失去原本的意義了。這就像資料一致性問題，看似微不足道，卻可能讓整個系統崩盤。點餐系統的失靈：不同廚房的資料迷航餐廳的點餐系統，就像一個複雜的資料傳輸管道。你點了「酪梨吐司」和「冰滴咖啡」，這個資訊需要傳送到廚房，讓廚師知道該製作什麼樣的餐點。但如果點餐系統和廚房的系統沒有良好溝通，例如點餐系統顯示「酪梨吐司」，廚房卻收到的是「花生醬吐司」的訂單，那上來的餐點肯定不是你想要的。這就是資料不一致的典型例子。更糟的是，如果餐廳有分店，每個分店的點餐系統和廚房系統之間，又各自有不同的資料格式和傳輸方式，那資料不一致的情況就會更加嚴重。廚房的混亂：不同廚師的理解偏差廚房裡，每個廚師都有自己的烹飪技巧和理解方式。一位廚師可能認為「冰滴咖啡」應該是濃郁的口感，另一位廚師則可能認為應該是清爽的風味。如果沒有統一的標準和流程