如何验证订阅服务器中的数据（复制 Transact-SQL 编程）

最新推荐文章于 2025-04-01 13:53:25 发布
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分类专栏： 数据库的发布订阅
本文介绍如何使用SQL Server的存储过程来验证复制数据的一致性，包括事务发布和合并发布的不同验证方法，以及如何通过合并代理参数进行验证。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

通过复制，可以使用复制存储过程以编程方式验证订阅服务器中的数据与发布服务器中的数据是否匹配，使用的过程取决于复制拓扑的类型。

验证事务发布中所有项目的数据

  1. 在发布服务器上，对发布数据库执行 sp_publication_validation (Transact-SQL)。 指定 @publication 并为 @rowcount_only 指定以下值之一：

    • 1 - 只检查行计数（默认值）

    • 2 - 行计数和二进制校验和。

    注意注意

    执行 sp_publication_validation (Transact-SQL) 时，将对发布中的每个项目都执行 sp_article_validation (Transact-SQL)。 若要成功地执行 sp_publication_validation (Transact-SQL)，必须对发布的基表中的所有列拥有 SELECT 权限。

  2. （可选）如果分发代理尚未运行，请为每个订阅都启动分发代理。 有关详细信息，请参阅如何同步请求订阅（复制编程）和如何同步推送订阅（复制编程）。

  3. 检查代理输出以获取验证结果。 有关详细信息，请参阅验证已复制的数据。

验证事务发布中单个项目的数据

  1. 在发布服务器上，对发布数据库执行 sp_article_validation (Transact-SQL)。 指定 @publication、为 @article 指定项目名称并为 @rowcount_only 指定以下值之一：

    • 1 - 只检查行计数（默认值）

    • 2 - 行计数和二进制校验和。

    注意注意

    若要成功执行 sp_article_validation (Transact-SQL)，必须对发布的基表中的所有列拥有 SELECT 权限。

  2. （可选）如果分发代理尚未运行，请为每个订阅都启动分发代理。 有关详细信息，请参阅如何同步请求订阅（复制编程）和如何同步推送订阅（复制编程）。

  3. 检查代理输出以获取验证结果。 有关详细信息，请参阅验证已复制的数据。

验证订阅事务发布的单个订阅服务器的数据

  1. 在发布服务器的发布数据库中，使用 BEGIN TRANSACTION (Transact-SQL) 打开一个显式事务。

  2. 在发布服务器上，对发布数据库执行 sp_marksubscriptionvalidation (Transact-SQL)。 为 @publication 指定发布，为 @subscriber 指定订阅服务器的名称，并为 @destination_db 指定订阅数据库的名称。

  3. （可选）对每个要验证的订阅都重复步骤 2。

  4. 在发布服务器上，对发布数据库执行 sp_article_validation (Transact-SQL)。 指定 @publication、为 @article 指定项目名称并为 @rowcount_only 指定以下值之一：

    • 1 - 只检查行计数（默认值）

    • 2 - 行计数和二进制校验和。

    注意注意

    若要成功执行 sp_article_validation (Transact-SQL)，必须对发布的基表中的所有列拥有 SELECT 权限。

  5. 在发布服务器的发布数据库中，使用 COMMIT TRANSACTION (Transact-SQL) 提交事务。

  6. （可选）为每个要验证的项目都重复步骤 1 到步骤 5。

  7. （可选）如果分发代理尚未运行，请启动分发代理。 有关详细信息，请参阅如何同步请求订阅（复制编程）和如何同步推送订阅（复制编程）。

  8. 检查代理输出以获取验证结果。 有关详细信息，请参阅如何在订阅服务器上验证数据 (SQL Server Management Studio)。

验证合并发布的所有订阅中的数据

  1. 在发布服务器上，对发布数据库执行 sp_validatemergepublication (Transact-SQL)。 指定 @publication 并为 @level 指定以下值之一：

    • 1 - 只验证行计数。

    • 3 - 行计数二进制校验和验证。

    这样会标记所有订阅以便验证。

  2. 启动每个订阅的合并代理。 有关详细信息，请参阅如何同步请求订阅（复制编程）和如何同步推送订阅（复制编程）。

  3. 检查代理输出以获取验证结果。 有关详细信息，请参阅如何在订阅服务器上验证数据 (SQL Server Management Studio)。

验证订阅合并发布的所选订阅中的数据

  1. 在发布服务器上，对发布数据库执行 sp_validatemergesubscription (Transact-SQL)。 指定 @publication，为 @subscriber 指定订阅服务器的名称，为 @subscriber_db 指定订阅数据库的名称，并为 @level 指定以下值之一：

    • 1 - 只验证行计数。

    • 3 - 行计数二进制校验和验证。

    这样会标记所选订阅以便验证。

  2. 启动每个订阅的合并代理。 有关详细信息，请参阅如何同步请求订阅（复制编程）和如何同步推送订阅（复制编程）。

  3. 检查代理输出以获取验证结果。

  4. 为每个要验证的订阅重复步骤 1 到步骤 3。

注意注意

通过在运行 复制合并代理 时指定 -Validate 参数还可以在同步结束时验证对合并发布的订阅。

使用合并代理参数验证订阅中的数据

  • 通过以下方式之一从命令提示符下启动订阅服务器（请求订阅）或分发服务器（推送订阅）上的合并代理。

    • 为 -Validate 参数指定值 1（行计数）或 3（行计数和二进制校验和）。

    • 为 -ProfileName 参数指定 rowcount validation 或 rowcount and checksum validation。

    有关详细信息，请参阅如何同步请求订阅（复制编程）或如何同步推送订阅（复制编程）。

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### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务，一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块（patches），这些小块被线性映射为向量，并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中，原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象，则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如，对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像，如果选择每边切成16个部分的话，那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后，每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT)，通常包括以下几个组成部分： - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量； - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列； - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块； 最后，在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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