DML 语句与undo

 

  当我们发出一条DML,(比如 update t set col1='A' where col1='B') 语句时,

  其执行过程大概可以如下概括: 

 1: 在SGA 内存的share pool 里寻找相同的解析计划,找到就直接重用;如果没有,则生成新的执行计划。(所谓 解析计划简单理解就是针对SQL语句所引用的表进行表数据分布,表数据量以及列上的索引等相关信息的搜集)

 2: 假设根据执行计划,得出col1='B' 的记录存放在10号数据文件的54号数据块里。

 3: 服务器进程在buffer cache 里找一个可用undo数据块,如果没有发现,则到undo表空间里找一个可用的undo块,并调入buffer cache。(找不到就尝试获取其他undo segment里的 expired 状态的 extends; 如果仍然没有得到,undo表空间里的数据文件启用了自动扩展,则数据文件进行自动扩展;如果不能自动扩展,就尝试使用其它undo segment里的 InActive 状态的extends,如果以上步骤均无法获得可用空间,则报错啦,undo表空间不足!)  假设获得的undo数据块号为24,位于11号undo数据文件里。

4: 将改变前的值,也就是B放入11号undo数据块。

5: 由于undo数据块发生了变化,于是产生重做记录,假设重做记录号为120。

  行号  事务id    file#  block#  row  colum value

  120    T1      24       11        10    col1     B

6: 在buffer cache 时找到54号数据块。 如果没有发现,则从10号数据文件里调入。

7:将改变后的值,也就是A放入54号数据块。

8: 由于数据块发生变化,于是产生重做记录,假设重做记录号为121。

  行号  事务id    file#  block#  row  colum value

  121    T1      10       54        10    col1     A

9: 控制权返回给用户,如果在SQL*Plus里执行DML,则表现为光标返回。

10: 当用户发出commit命令时,触发LGWR进程,将120与121这两个重做记录写入联机日志文件,并将54号

数据块和11号数据块头部所记录的事务状态标记设置为已提交。然后控制权返回给用户,如果在SQL*Plus里执行DML,则表现为光标返回。

11: 这个时候,54号数据块以及11号undo块并不一定被DBWn写入数据文件。只有在脏数据块的数量达到一定程度才会被写入。

  

 

注意: 事务只要被提交或回滚,那么事务所使用的undo块数据就可以被覆盖。对于上面的例子来说,当第10步,用户发出commit命令后,11号undo块里的数据就可以被其它事务所覆盖。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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