关系型数据库通过确保多个事务可以同时运行而互不冲突，同时维护数据完整性来处理并发。这主要通过锁、多版本并发控制 (MVCC) 和事务隔离级别等机制实现。这些技术在性能需求与一致性之间取得平衡，允许开发者根据其应用程序的需求控制冲突的预防严格程度。
一种常见方法是锁定（locking），即数据库在事务期间限制对数据的访问。例如，当一个事务更新某行时，它可能会放置一个排他锁，阻止其他事务修改该行，直到锁被释放。共享锁允许多个事务读取数据，但会阻止写入，直到所有读取者完成。虽然有效，但过度锁定可能导致瓶颈或死锁。数据库通常包含死锁检测机制，通过中止其中一个事务来解决死锁。例如，SQL Server 使用锁升级来最小化开销，当累积许多小锁时，会从行级锁切换到表级锁。
另一种关键方法是多版本并发控制 (MVCC)，它通过维护数据的多个版本来避免锁。当一个事务读取数据时，它会看到事务开始时的快照，即使其他事务稍后修改了数据。这允许读写操作同时进行而不会相互阻塞。PostgreSQL 默认使用 MVCC，存储版本化的行并通过 vacuum 进程清理过时版本。MVCC 提高了读密集型工作负载的性能，但增加了存储开销。Read Committed 或 Repeatable Read 等隔离级别决定了事务使用哪个快照，从而平衡了一致性和性能。
最后，关系型数据库使用事务隔离级别（transaction isolation levels）来定义事务如何交互。ANSI SQL 标准定义了四个级别：Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read 和 Serializable。例如，Read Committed 确保事务只读取已提交的数据，防止“脏读”，而 Serializable 则完全隔离事务，通常使用锁或 MVCC 来模拟串行执行。开发者根据其需求选择隔离级别——例如，报告工具可能为了速度使用 Read Committed，而银行系统可能需要 Serializable 以实现严格的一致性。每个级别都在并发性、性能以及幻读等异常风险之间进行权衡。