变换型和事务型是两种不同的数据处理方式。
1. 变换型(Transformational)数据处理是指对输入数据进行各种计算和变换操作，然后生成输出数据的过程。在变换型处理中，每次输入数据更新都会触发整个数据流的重新计算和变换。
2. 事务型(Transactional)数据处理是指对输入数据进行读取、更新、插入和删除等操作，以保持数据的一致性。事务型处理中，数据操作必须满足ACID (原子性、一致性、隔离性和持久性)的特性。区别：
1. 性质不同：变换型数据处理主要关注对数据的计算和变换操作，不关注数据的一致性；事务型数据处理主要关注数据的一致性和可靠性。
2. 处理方式不同：变换型数据处理根据输入数据进行计算和变换操作，并输出结果；事务型数据处理是基于一系列数据操作，确保所有操作的一致性和可靠性。
3. 触发方式不同：变换型数据处理是数据流驱动的，每次输入数据变化都会触发重新计算和变换；事务型数据处理是根据用户的数据操作请求触发相应的数据处理操作。
4. 数据访问方式不同：变换型数据处理主要是读取和计算数据，不直接修改原始数据；事务型数据处理可以对数据进行读取、修改、插入和删除等操作。总而言之，变换型数据处理主要用于批量计算和分析场景，而事务型数据处理主要用于实时交互和数据一致性要求较高的场景。
