1. 数据一致性的定义和意义
数据一致性是指在不同的数据副本、不同的数据存储或不同的应用程序之间保持数据的准确性、完整性和可靠性。在数据库系统中，数据一致性是一项至关重要的功能，因为它确保了数据库中存储的数据与实际情况相符、可供使用。
数据库系统通常需要同时满足多个需求，如数据存储、查询、修改、删除等等。保证数据一致性无疑是非常重要的，因为数据一致性意味着各种操作对数据进行的改变不会对其他操作造成影响，数据始终保持正确、可靠。而无法保证数据一致性则会影响数据系统的可靠性，进而影响数据的正确性，导致严重的后果，例如数据损坏、信息丢失等。
2. 数据一致性保障技术
2.1 构建冗余系统
为了确保数据的一致性，对于一些重要的数据，通常会构建冗余系统，以保证在某种情况下，如果一个节点出现了问题，其他节点仍能维持系统的正常运行。
在这个过程中，数据同步非常重要。MySQL 数据库中提供了以下的两种同步技术：
a.主从复制(Master-slave)；
b.主主复制(Master-master)。
2.2 锁的使用
MySQL 在处理多线程并发请求的时候，为了保证数据的正确性，使用了许多不同的锁，包括表锁、行锁、页锁等，同时也能够依据这些锁的不同等级来实现不同的并发控制。
在使用锁的时候，一定要掌握好锁的粒度。如果锁定太粗，会给其他请求带来很高的阻塞风险；如果锁粒度太细，则会带来过多的开销。通常来说，采用锁的程度应该是以事务级别为准，通过数据库支持的锁机制来实现。
2.3 分布式锁
但是对于多种异构系统的情况下，锁粒度控制就会变得比较困难，这时就需要借助分布式锁的技术来操作。
分布式锁通常采用在 Zookeeper 或 Redis 中实现的方案。为了确保分布式锁的效果，各个节点需要共享统一的资源（Zookeeper 或 Redis）。
3. 延迟控制技巧
3.1 索引使用的优化
为了最大化提升查询效率，SQL 语句中出现的字段需要被使用，而在这个过程中，索引就显得尤为重要。
一般来说，索引可以提高查询效率，更快地完成查询。但是如果在写入数据的时候每次都进行索引刷新，会带来较高的资源消耗，同时会影响用户的使用体验。
因此，在构建数据库系统时，需要对索引的使用加以优化。对于一些不那么重要的查询或者写入请求，延迟索引的刷新时间，时间间隔可以根据实际的情况调整，使得系统能够保持平稳的高效运行。
3.2 利用数据缓存
为了加速查询效率，SQL 语句中出现的字段需要被使用，而在这个过程中，许多情况下我们可以通过预读取数据，利用数据缓存的技术尽可能地把查询结果缓存到内存中。
基于这个缓存，可以实现比索引更快的操作效率。MySQL 数据库中提供的缓存机制：
a.MyISAM 表的缓存使用；
b.InnoDB 表的缓存使用；
c.Query Cache 的使用。
3.3 数据库连接池的使用
如果每次都新建连接来操作数据库，那么会带来较高的资源和时间消耗。 （数据从硬盘读到内存是十分费时的，且不说在数据库连接上有时间消耗），因此我们需要构建一个连接池，在需要使用数据库的时候直接从池中拿出已有的连接，而不是新建连接。
这样，不仅可以节省资源，同时也不需要每次新建连接时重新在数据库中查询该连接的信息，从而不会影响并发性能。
4. 总结
通过上述介绍的技巧，我们可以有效提升 MySQL 数据库系统的稳定性和高并发能力，同时也可以有效地保证数据的正确性。在构建数据库系统的时候，需要综合考虑业务需求、系统性能、数据一致性、延迟等各方面因素，在系统维护方面要时刻关注各个节点的运行情况，当出现问题时需要及时处理。
同时，由于 MySQL 数据库的性能受到硬件、网络和应用程序等因素的影响，因此我们对于不同的场景和使用目的需使用不同的技术来管理在 MySQL 数据库中存储和运行的数据。只有这样，我们才能不断提升 MySQL 的性能和运行效果，为业务应用提供良好的支持。