26、深入理解事务:概念、模型与隔离机制

深入理解事务:概念、模型与隔离机制

事务基础

事务是一种用于控制对同一数据集进行读写访问的机制。当数据处于变化状态时,可能会出现不一致的情况,因此在数据状态从“变化中”转变为“已提交”或“已回滚”之前,其他读写操作需要等待。

在单数据库节点的事务中,原子性在存储级别实现。当事务提交时,数据库会将事务的写入操作持久化(通常记录在预写日志中),并在磁盘日志中追加提交记录。磁盘驱动器的控制器在确保写入操作完成方面起着关键作用。一旦事务提交,就无法撤销,因为提交后的数据可能已被其他事务可见并依赖。

事务的 ACID 属性

事务需要具备 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性才能符合规范,以下是对这些属性的详细解释:
- 原子性 :事务的结果要么全部提交,将所有写入操作作为一个工作单元持久化;要么全部回滚,撤销所有写入操作。硬件层面的支持使得无论是单个字还是多个字的写入,都能作为一个工作单元处理。
- 一致性 :该属性确保事务无论提交还是回滚,都能使数据保持一致状态。这意味着数据要符合数据库的约束和规则,维护一致性需要资源管理器和应用程序共同努力。例如,在为两位旅客同时预订航班最后一个座位的事务中,只有一个座位被分配给其中一位旅客,且系统显示该座位不再可供另一位旅客预订,这样的事务才是一致的。
- 隔离性 :保证一个事务的进行不会影响其他事务对数据的访问。隔离性可以进行更精细的控制,具体机制将在后续介绍。
- 持久性 :事务提交后,对数据所做的任何更改都必须永久记录。数

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值