事务的前世今生

JDBC事务:最基本的选择只有0和1,也就是commit和rollback,我们只有一个数据库,无非是对某个table的增删改查。


JTA事务: 开发了新的系统,新系统有自己的新数据库,又要访问原始数据库,还需要访问第三方的数据源,越来越复杂了,遇到了传说中的分布式事务,于是我们开始引入JTA。


CMT事务: 基于上面的情况,JTA事务的实现还是很麻烦,有聪明的开发商发明了聪明的容器,帮我们处理很多相似的重复的编码,很多相通的脏活累活都让容器去管理了,很EJB。


Spring声明式事务: EJB还是太蠢了,我只要个盒子(容器)。 Spring 来了,只要声明一下,就可以轻松的拥有事务。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
### 数据库发展历程及重要事件 #### 面向对象数据库的兴起 1980年代至1990年代见证了面向对象编程范式的崛起,这一时期也催生了面向对象数据库的概念和发展。1986年,首款面向对象数据库GemStone/S问世[^1]。这类数据库系统试图将面向对象的设计理念融入到数据存储和管理中。 #### 数据库发展史的重要里程碑 为了更好地理解数据库技术的历史演变,在2023年的6月16日,“鲲鹏开发者峰会—云和恩墨数据库技术创新论坛”发布了国内首份全面展示数据库发展历程的地图——「数据库发展史一览图」。这份文档经过精心编制,汇集了大量的历史资料,有助于从业者和技术爱好者深入了解行业变迁[^2]。 #### 关键人物贡献:Jim Gray与事务处理理论 在数据库研究领域内,Jim Gray做出了不可磨灭的贡献。他专注于解决各类数据库共同面临的核心挑战,比如并发控制和故障恢复等问题,并首次定义了现代数据库事务处理的关键特性——ACID原则(原子性、一致性、隔离性和持久性)。这些成就被记录在其著作《Transaction Processing: Concepts and Techniques》当中,为后续的研究提供了坚实的理论基础[^3]。 #### 实时搜索能力的进步 随着信息技术的日新月异,特别是互联网服务对于快速响应的要求越来越高,实时搜索成为了搜索引擎优化中的一个重要分支。它强调的是让查询结果尽可能贴近当前时刻的状态,从而满足用户的即时信息获取需求。这种趋势反映了整个行业向着更高效能的方向迈进的步伐[^4]。 #### 大规模分布式架构的应用 到了新世纪初期,由于网络普及带来的海量数据积累问题日益突出,传统集中式关系型数据库遇到了瓶颈。面对这种情况,业界探索出了诸如分片这样的解决方案来增强系统的横向伸缩能力和整体表现力,使得像MySQL或PostgreSQL这样原本局限于单一服务器上的产品也能适应更大规模的数据集处理任务[^5]。 ```python # Python代码示例用于说明如何连接并操作一个简单的SQL数据库 import sqlite3 connection = sqlite3.connect('example.db') cursor = connection.cursor() create_table_query = ''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, email TEXT UNIQUE); ''' insert_user_query = 'INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)' select_all_users_query = 'SELECT * FROM users' try: cursor.execute(create_table_query) cursor.executemany(insert_user_query, [('Alice', 'alice@example.com'), ('Bob', 'bob@example.com')]) results = cursor.execute(select_all_users_query).fetchall() finally: connection.close() ```
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