19、数据库系统中的死锁处理

数据库系统死锁处理详解

数据库系统中的死锁处理

1. 引言

数据库管理系统用于管理大量企业数据,能提供集成访问、安全存储以及高效便捷的数据访问。如今,多数数据库产品采用 2 阶段锁定协议(2PL)来确保事务同步,该协议在保证并发事务隔离性的同时,能提供良好的性能。然而,使用锁定协议同步并发事务可能导致事务间的等待条件,若出现循环等待条件,则会引发死锁,使所有涉及的事务停滞,这是非常不理想的情况。

死锁的发生是随机且罕见的事件。若数据库系统缺乏合适的死锁处理机制,可能会偶尔出现死锁,导致系统无法响应请求。接下来将介绍数据库事务处理的基础、数据库死锁问题以及处理死锁的算法。

2. 数据库事务处理

2.1 数据库访问方式

程序员在开发数据库应用时,可使用高级描述性查询语言(如 SQL)方便高效地访问数据库。也可通过通用编程语言(如 C、C++ 或 Java),利用特定接口(如 JDBC 或嵌入式 SQL)访问数据库。

在任何情况下,程序都通过读写操作访问数据库。为抽象数据库管理系统的内存组织和管理特性,引入了读写模型。该模型规定程序通过对原子数据的读写操作访问数据库,页面大小、块大小和物理主存大小在概念讨论中无关紧要。除读写操作外,事务还可执行提交或中止操作,每个事务的最后操作必为提交或中止。提交表示事务成功完成,修改的数据将存入数据库;中止表示事务终止,其修改将被撤销。

2.2 事务的 ACID 属性

正确的并发执行且能处理系统故障的操作称为事务,事务具有 ACID 属性:
- 原子性 :每个事务要么完全执行,要么完全不执行,不允许部分执行。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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