事务特性及隔离级别

一、事务特性

1. 原子性

事务的原子性即需保证事务是一个原子操作,要么全部成功一起提交,要么全部失败一起回滚,一个事务不可能之完成其中的一部分

2. 一致性

事务的一致性,即数据库总是从一个一致性状态转换到另一个一致性状态,即不论发生异常或者是机器故障等,事务若没有最终提交,事务中所已经执行语句也不会对数据库产生影响

3. 隔离性

一个事务提交成功之前所作的操作,对其他事务是不可见的

4. 持久性

一旦事务成功提交,其对数据库数据所做的修改就会永久保存到数据库中

二、隔离级别
1. 未提交读(READ UNCOMMITTED)

事务中所执行的操作,即使未提交,也对其他事务可见(事务可以读取其他事务未提交的事件,成为脏读)

2. 提交读(READ COMMITTED)

一个事务中,看不到其他事务未提交前的所做的修改,但其他事务一旦提交,本事务中就会对其修改可见。因此,当你在一个事务中执行相同的查询操作,可能会得到不同的查询结果(中间有修改所查数据的事务提交成功),称为不可重复读

3. 可重复读(REPEATABLE READ)

可重复读是mysql中默认的隔离级别,决解了脏读的问题,该级别保证一个事务中多次相同查询的结果不变。但又产生了新的问题“幻读”,即其他事务在本事务查询范围内又重新插入数据,此时就会产生幻读,即查询结果会多出新插入数据。Innodb通过mvcc决解了这个问题

4. 可串行化(SERIALIZABLE)

最高的隔离级别,事务串行化执行,决解了幻读的问题,但对性能产生了极大的影响

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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