13、SQL Server 事务、锁与数据转换服务全解析

SQL Server 事务、锁与数据转换服务全解析

一、分布式事务处理

1.1 分布式事务的提交机制

分布式事务的 BEGIN TRANSACTION 语句与本地事务差别不大,但提交阶段有所不同。为减少网络故障的影响,分布式事务的提交采用两阶段提交。
- 准备阶段(Prepare phase) :分布式事务协调器(DTC)向所有涉及的资源管理器发送准备提交的消息。资源管理器收到消息后,保存事务状态,并向 DTC 报告成功或失败。
- 提交阶段(Commit phase) :只有当所有参与方都报告成功时,DTC 才会发送提交消息,各资源管理器尝试提交事务并向 DTC 报告结果。若有任何资源管理器报告失败,所有事务将回滚;否则,事务完成。

1.2 启动分布式事务

可以显式启动分布式事务,示例代码如下:

BEGIN DISTRIBUTED TRANSACTION tWithdrawal

也可以在链接服务器上启动事务,语法与本地事务相同,由 DTC 处理具体实现细节。

1.3 事务回滚

BEGIN TRANSACTION 语句之后的任何时间,可以使用 SAVE TRANSACTION <name> 语句设置回滚点。使用保存点名称执行 ROLLBACK 命令时,会回滚到该保存点,

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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