事务的特征ACID

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事务的特征ACID：原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。

MySQL如何实现事务的ACID
09-08
【MySQL如何实现事务的ACID】 在MySQL数据库中，事务的ACID特性是其核心功能，确保了数据处理的可靠性和一致性。ACID分别代表原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性...
深入学习MySQL事务：ACID特性的实现原理
01-27
本文将首先介绍MySQL事务相关的基础概念，然后介绍事务的ACID特性，并分析其实现原理。MySQL博大精深，文章疏漏之处在所难免，欢迎批评指正。 事务（Transaction）是访问和更新数据库的程序执行单元；事务中可能包含...
数据库事务四大特征ACID
徐海兴的专栏
08-06 2828
数据库的事务，必须支持以下特征： 1. 原子性（Atomicity） 在一个事务内的操作，要么全部成功，要么全部失败。 2. 一致性（Consistency） 数据库从一个一致性状态，转移到另一个一致性状态。 3. 隔离性（Isolation） 多个并发的事务之间是相互隔离的 4.持久性（Durability） 数据一旦被提交了...
事务的ACID
IT乾坤的博客
07-19 2034
为什么叫做acid呢 因为下面这几个单词 1）原子性（Atomicity）原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。 2）一致性（Consistency）一个事务中，事务前后数据的完整性必须保持一致。 3）隔离性（Isolation）多个事务，事务的隔离性是指多个用户并发访问数据库时，一个用户的事务不能被其它用户的事务所干扰，多个并发事务之间数据要相互隔离。 ...
事务的acid属性是指_什么是事务的acid性质
weixin_36326528的博客
01-17 2070
匿名用户1级2017-05-03 回答ACID，是指在数据库管理系统(DBMS)中事务所具有的四个特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation，又称独立性)、持久性(Durability)。在数据库系统中，一个事务是指由一系列数据库操作组成的一个完整的逻辑过程。例如银行转帐，从原账户扣除金额，以及向目标账户添加金额，这两个数据库操作的总和构成一个...
事务ACID原则
2201_75717636的博客
07-16 671
要么都成功，要么都失败。 事务前后数据完整性要保持一致。 事务一旦提交则不可逆转，被持久化到数据库中！ 例如：如果在操作前（事务未提交），服务器宕机或断电，重启数据后，数据状态应为操作 前的。 如果在操作后（事务已提交），服务器宕机或断电，重启数据后，数据状态应为操作 后的。 多个用户访问数据库时，数据库为每个用户开启的事务，不能被其
事务的ACID特性
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wang386476890的专栏
03-31 3万+
事务的ACID特性是指： 原子性(atomic):事务具有原子性，事务要么全部执行，要么全部失败 一致性(consistency):数据库总是从一个一致性状态转换到另一个一致性状态，不会出现预期以外的结果。 隔离性(isolation):一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。 持久性(durability):一旦事务提交，所做的修改就会永久的保存到数据库。 原子性的实现原理是通过undo log进行事务的回滚 undo log属于逻辑日志，当发生回滚时，I...
事务ACID
qq_46480020的博客
10-23 685
事务的ACID特性总结，以及mysql创建事务
数据库事务ACID
weixin_42065178的博客
04-25 1791
数据库事务ACID
数据库事务的 ACID 四大特性
JiaHao汤
04-06 1208
事务有 ACID 四大特性，分别是 Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性），ACID 即四个英文单词的首字母。
数据库：事务ACID四大特性(图文详解)
喻师傅的学习笔记
07-15 4226
数据库事务的四大特性（图文详解）
数据库事务的 ACID 特性
X S的博客
01-24 2518
事务 概念：事务指的是满足 ACID 特性的一组操作，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。 ACID： 1. 原子性（Atomicity） 事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。 回滚可以用回滚日志来实现，回滚日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。 2. 一致性（Consistency） 数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。 3. 隔离性
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12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
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内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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