在数据加载期间处理事务完整性可确保数据操作要么完全成功，要么完全失败，从而防止可能损坏数据集的部分更新。这通常通过将整个数据加载过程包装在数据库事务中来实现。事务遵循 ACID 原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保只有在每个步骤都成功时才提交所有更改。例如，当将记录插入多个相关表时，事务可确保如果一个插入失败（例如，由于外键约束），则该事务中所有先前的插入都会回滚。SQL 的 BEGIN TRANSACTION、COMMIT 和 ROLLBACK 命令等工具，或 ORM 中特定于框架的方法（如 Django 或 SQLAlchemy）强制执行此行为。这种方法在金融系统等场景中至关重要，在这些场景中，账户之间的资金转移需要对发送方和接收方记录进行原子更新。
数据验证和约束检查对于维护完整性同样重要。在加载数据之前，预先验证格式、唯一性和关系（例如，确保外键存在）。对于批量操作，PostgreSQL 等数据库提供 ON CONFLICT 子句来处理重复项，而 SQL Server 的 BULK INSERT 可以记录错误而不会停止整个过程。但是，事务完整性通常需要更严格的“全有或全无”行为。例如，如果第 5,000 行违反约束，则将 10,000 行加载到具有唯一索引的表中可能会在中间失败。使用事务可确保除非所有行都通过，否则不会持久保存任何行。此外，保存点（例如，PostgreSQL 中的 SAVEPOINT）允许在事务中进行部分回滚，从而能够在保留先前有效操作的同时从特定错误中恢复 — 这对于分段数据加载非常有用。
并发控制和隔离级别也发挥着作用。高隔离级别（如 SERIALIZABLE）可防止其他事务干扰数据加载，但会影响性能。例如，如果管理不当，长时间运行的数据导入可能会阻止面向用户的查询。像显式锁定表或在非高峰时段安排加载等技术可以减少争用。在分布式系统中，两阶段提交协议或幂等操作可确保数据库之间的一致性。像 Apache NiFi 或 AWS Glue 等 ETL 工具通常嵌入事务逻辑，自动处理重试和回滚。平衡这些因素（事务范围、验证和并发）可确保数据完整性，而不会牺牲性能，尤其是在像电子商务平台同时更新库存和订单记录等高吞吐量环境中。