27、守护独立性与约束保持快照隔离

守护独立性与约束保持快照隔离

1. 快照隔离概述

1.1 事务模型

在快照隔离(SI)中,事务对数据对象进行读写操作。每个事务都有开始时间和结束时间,结束时其写入操作会提交到数据库。若一个事务的开始时间处于另一个事务的开始和结束时间之间,则这两个事务是并发的。

在 SI 里,事务 T 总是在事务开始时获取的数据库私有副本(即快照)上操作。运行期间,它看不到其他事务的更新,其他事务也看不到它的更新。当 T 结束时,其更新必须提交到全局数据库,提交遵循“先提交者获胜”(FCW)规则。若与 T 并发且已提交的其他事务 T’ 写入了 T 也写入的数据对象 Γ,则 T 不允许提交。

1.2 实际中的变体

在实际应用中,情况比上述模型复杂,主要有两个原因:
- 冲突解决规则 :实际中常用“先更新者获胜”(FUW)规则。若并发事务 T’ 写入了 T 后续要写入的数据对象 Γ,则 T 会被阻塞,直到 T’ 提交(此时 T 中止)或 T’ 中止(此时 T 可继续)。尽管 FCW 和 FUW 实现不同,但冲突定义相同,即并发事务不能同时写入同一数据对象,且无写冲突时结果相同。因此,研究冲突和约束违反时,可使用 FUW 代替 FCW。
- 约束执行 :在大多数 SQL 实现中,主键和唯一性约束会立即执行,除非声明检查可延迟。外键约束通常也会立即执行。在更基础的研究中,这些“实现细节”会被忽略。完整性约束不仅包括常见的数据库依赖(如键和外键依赖),还包括触发器和应用程序中指定的规则。

2. 约束保持及其特征

2.1

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
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