同時更新
たとえば販売システムでは，売上データは各支店で発生するので，多数の人が同じ売上データベースを更新することが発生します。このように複数のジョブで同時にデータベースを更新することを同時更新といいます。
その更新データのことをトランザクションといいます。あるトランザクションが更新処理をしている間に他のトランザクションが発生すると，次のような問題が発生します。
在庫テーブルのある商品の在庫が２００個であった。１００個の入荷をＡが入力し，それに続いて１００個の出荷をＢが入力したとする。正しい在庫は，２００＋１００－１００＝２００個になるはずですが，処理のタイミングにより，２や３のように誤った結果になる危険があります。
- Ａが入荷データを入れて在庫が３００になった後にＢが出荷データを入力したのであれば，在庫は２００個になり正しく処理される。
- Ａの処理が完了しない内にＢが入力されると，このときＢは在庫が２００だと認識している。そのため，Ａの処理が完了して在庫が３００になっても，Ｂの処理では２００－１００＝１００としてしまう。
- 逆に，Ａの処理が完了しない内にＢの処理が完了すると，在庫はＢにより１００となったのが，Ａにより３００になってしまう。
排他制御
ＤＢＭＳでは，このようなトラブルを回避するために排他制御の機能を持っています。上図（４）のように，一方（ここではＡ）が旧データをつかんだ瞬間に旧データに「ロック」をかけて，Ａが処理している間にＢの入力があったときは，ロックが解除するまで待たせ，Ａの処理が完了したときにロックを解除して，Ｂの処理を開始します。このようにして，データを正しく管理することをインテグリティ（一貫性）の保持といいます。
ロックには、占有ロックと共有ロックがあります。
更新処理のときには占有ロックがかけられます。占有ロックがかけられている状態では、占有ロックも共有ロックもかけられません。Ａが更新処理をしている間は、Ｂは更新処理も参照処理もできないのです。参照処理もさせないのは、Ｂの参照した値が、Ａの更新する前の値になるか、更新後の値になるかわからないからです。
参照処理のときは、共有ロックがかけられます。共有ロックがかけられているときは、共有ロックはかけれますが、占有ロックはかけられません。Ａが参照処理をしているとき、Ｂも参照処理をすることができますが、Ｂが更新処理をすると、Ａが参照している値がＢの更新前・更新後のどちらの値になるかわからないからです。このルールにより、更新前の値になること（Ａの参照が終わるまで、Ｂは更新できない）が保証されます。
ロックの粒度
ここでは，あるデータにロックをかけるとしたが，どの範囲を単位としてロックするかが問題になります。在庫テーブル全体というテーブル（ファイル）単位でロックすることもあるし，レコード単位やフィールド単位でロックすることもあります。それをロックの粒度といいます。
テーブル単位のように粒度を大きくすると，誰かが更新をしていると，そのテーブル全体がロックされてしまうので，同時更新になる確率が増え，待つことになる確率が大きくなるので，全体の処理の効率が悪くなってしまいます。ロックの粒度を小さくすれば，同時更新の確率は下がりますが，ロックをかけたり解除したりする処理が複雑になるので，ＣＰＵの負荷が増大します。業務での特徴を考慮して，適切な粒度にすることが求められます。
２相コミットメント
ＡとＢのを更新するトランザクションがあるとします。Ａの更新は正常に処理できたのに，何らかの理由により，Ｂが正常に処理できなかった（異常終了した）ら，改めてＡを元に戻すか，Ｂを正常完了するような特別な処理をしなければなりません。どちらにするのか調査したり，特別な処理をするのは大変です。
これを防ぐのが２相コミットメントという方法です。まずＡを更新したとき，実際に更新するのではなく，更新および取消の両方ができる状態にしておきます。そして，Ｂの更新を試みて，それが正常に更新できるようであれば，両方を更新し，Ｂが更新できないときは，Ａの更新も取り消します。
このようにして，ＡとＢの両方が正しく更新されるか，両方とも更新の前の状態であるかにすることができるのです。これもインテグリティの保持に必要です。