12、数据库扩展与事件聚合技术详解

数据库扩展与事件聚合技术

数据库扩展与事件聚合技术详解

1. 多领导复制

多领导复制和无领导复制是用于扩展写入和数据库存储大小的技术。与单领导复制不同,它们需要处理竞态条件。

1.1 多领导复制原理

在多领导复制中,有多个节点被指定为领导者,写入操作可以在任何一个领导者上进行。每个领导者必须将其写入操作复制到所有其他节点。

1.2 一致性问题及解决方法

这种复制方式在操作顺序很重要的情况下会引入一致性和竞态条件。例如,当一个领导者正在更新某一行,而另一个领导者正在删除同一行时,最终结果应该是什么?使用时间戳来排序操作是行不通的,因为不同节点上的时钟无法完美同步。即使服务器时钟定期与同一源进行同步,它们之间也会有几毫秒甚至更大的差异。如果在小于这个差异的时间间隔内向不同服务器发出查询,就无法确定操作的顺序。

数据库一致性是指数据库事务将数据库从一个有效状态转换到另一个有效状态,保持数据库的不变性。常见的一致性理解包括:
1. 对多个副本执行相同的查询应返回相同的结果,即使这些副本位于不同的物理服务器上。
2. 影响相同行的不同物理服务器上的数据操作语言(DML)查询(如 INSERT、UPDATE 或 DELETE)应按发送顺序执行。

我们可以接受最终一致性,但特定用户可能需要接收对他们来说有效的数据状态。例如,用户 A 查询计数器的值,将计数器加 1,然后再次查询该计数器的值,用户 A 应该收到加 1 后的值。而其他查询该计数器的用户可能会得到加 1 之前的值,这称为写后读一致性。

1.3 竞态条件情况

DML 查询在不同物理服务器上影响相同行时可能会导致

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至目标优化或类型负荷协调调度的研究。
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