关系数据库通过各种技术处理大规模事务，以确保数据完整性、并发性和性能。其中一个基本概念是使用ACID原则：原子性、一致性、隔离性和持久性。原子性确保事务的所有部分要么成功完成，要么全部不执行，从而防止部分更新。例如，在账户之间转账时，提款和存款必须同时发生。如果其中任何一项失败，事务将回滚，确保账户状态的一致性。
为了管理并发事务，关系数据库实施隔离级别，允许多个事务同时发生而不会相互干扰。隔离级别有多种，如已提交读、可重复读和串行化。这些级别决定了事务可见性的处理方式，影响性能和一致性。例如，在一个电子商务应用中，当两个用户尝试购买最后一件商品时，适当的隔离级别可以通过确保一个事务在另一个开始前完全完成或被阻塞直到可以安全进行，来防止超卖。
最后，关系数据库通常利用索引和分区方法来优化大规模数据的性能。索引允许快速的数据检索，大幅减少在庞大数据集中的读取操作所需的时间。分区涉及将表划分为更小、更易于管理的单元，从而提高查询性能并简化维护任务。举例来说，一个大型零售数据库可以按区域或时间对销售记录进行分区，从而加速针对特定数据子集的查询。通过结合这些技术，关系数据库可以高效地支持大规模事务，同时保持可靠性和性能。