领域事件模型(四) CQRS模式

CQRS是一种设计模式,它将系统操作分为命令和查询两大类。命令用于修改数据,如增删改,而查询则只负责数据检索,不改变状态。通过这种方式,可以对查询进行性能优化,如使用读取专用数据库或缓存。单数据库CQRS中,命令和查询在同一数据库操作,而在双数据库CQRS中,写操作和读操作分别在不同的数据库上进行,以实现更好的读写性能。

CQRS

将系统中的操作分为两类,即「命令」(Command) 与「查询」(Query)。命令则是对会引起数据发生变化操作的总称,即我们常说的新增,更新,删除这些操作,都是命令。
而查询则和字面意思一样,即不
会对数据产生变化的操作,只是按照某些条件查找数据。这样可以根据查询的需求来优化查询模块的性能,例如使用读取专用的数据库或缓存来提高查询性能。

单数据库 CQRS

Command 在域中执行用例,从而修改实体的状态,然后通过 ORM 将实体保存到数据库中。

Query 直接通过数据访问层执行,数据访问层要么是使用各种 ORM,要么通过存储过程。

双数据库 CQRS

命令端使用针对写操作优化的数据库。查询端使用针对读取操作优化的数据库。

				if (apiType.getIsQuery()) {
                    //如果是查询类接口
                    data = this.queryHandle(originalRequestInfo, apiType);
                } else {
                    //如果是命令类接口
                    data = this.commandHandle(originalRequestInfo, apiType);
                }
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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