通过例子理解事务的4种隔离级别

3、★☛基于STM32的手机通过wifi控LED灯√♠★ 3、基于STM32的手机通过wifi控LED灯 文章目录3、基于STM32的手机通过wifi控LED灯1、Introduce介绍1.1、课题背景及其意义1.2、 国内外的研究状况2、方案的设计2.1、控制方案的确定2.2、控制方式的选择2.2.1、 单片机芯片的选择方案一方案二方案三方案四2.2.2、无线遥控模块的选择方案一方案二方案三3、硬件电路的设计3.1、系统的功能分析及体系结构设计3.1.1、系统功能分析3.1.2、系统总体结构3.2、模块电路的设计3.2.1、 STM32单片机核心电路设计3.2. 阅读详情

 

SQL标准定义了4种隔离级别,包括了一些具体规则,用来限定事务内外的哪些改变是可见的,哪些是不可见的。

低级别的隔离级一般支持更高的并发处理,并拥有更低的系统开销。

 

首先,我们使用 test 数据库,新建 tx 表,并且如图所示打开两个窗口来操作同一个数据库:

 


第1级别:Read Uncommitted(读取未提交内容)

(1)所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果
(2)本隔离级别很少用于实际应用,因为它的性能也不比其他级别好多少
(3)该级别引发的问题是——脏读(Dirty Read):读取到了未提交的数据

#首先,修改隔离级别
set tx_isolation='READ-UNCOMMITTED';
select @@tx_isolation;
+------------------+
| @@tx_isolation   |
+------------------+
| READ-UNCOMMITTED |
+------------------+

#事务A:启动一个事务
start transaction;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |    1 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务B:也启动一个事务(那么两个事务交叉了)
       在事务B中执行更新语句,且不提交
start transaction;
update tx set num=10 where id=1;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |   10 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务A:那么这时候事务A能看到这个更新了的数据吗?
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |   10 |   --->可以看到!说明我们读到了事务B还没有提交的数据
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务B:事务B回滚,仍然未提交
rollback;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |    1 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务A:在事务A里面看到的也是B没有提交的数据
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |    1 |      --->脏读意味着我在这个事务中(A中),事务B虽然没有提交,但它任何一条数据变化,我都可以看到!
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

 


第2级别:Read Committed(读取提交内容)

(1)这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)
(2)它满足了隔离的简单定义:一个事务只能看见已经提交事务所做的改变
(3)这种隔离级别出现的问题是——不可重复读(Nonrepeatable Read):不可重复读意味着我们在同一个事务中执行完全相同的select语句时可能看到不一样的结果。
     |——>导致这种情况的原因可能有:(1)有一个交叉的事务有新的commit,导致了数据的改变;(2)一个数据库被多个实例操作时,同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit

#首先修改隔离级别
set tx_isolation='read-committed';
select @@tx_isolation;
+----------------+
| @@tx_isolation |
+----------------+
| READ-COMMITTED |
+----------------+

#事务A:启动一个事务
start transaction;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |    1 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务B:也启动一个事务(那么两个事务交叉了)
       在这事务中更新数据,且未提交
start transaction;
update tx set num=10 where id=1;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |   10 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务A:这个时候我们在事务A中能看到数据的变化吗?
select * from tx; --------------->
+------+------+                |
| id   | num  |                |
+------+------+                |
|    1 |    1 |--->并不能看到!  |
|    2 |    2 |                |
|    3 |    3 |                |
+------+------+                |——>相同的select语句,结果却不一样
                               |
#事务B:如果提交了事务B呢?         |
commit;                        |
                               |
#事务A:                         |
select * from tx; --------------->
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |   10 |--->因为事务B已经提交了,所以在A中我们看到了数据变化
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

 


第3级别:Repeatable Read(可重读)

(1)这是MySQL的默认事务隔离级别
(2)它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时,会看到同样的数据行
(3)此级别可能出现的问题——幻读(Phantom Read):当用户读取某一范围的数据行时,另一个事务又在该范围内插入了新行,当用户再读取该范围的数据行时,会发现有新的“幻影” 行
(4)InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control)机制解决了该问题

#首先,更改隔离级别
set tx_isolation='repeatable-read';
select @@tx_isolation;
+-----------------+
| @@tx_isolation  |
+-----------------+
| REPEATABLE-READ |
+-----------------+

#事务A:启动一个事务
start transaction;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |    1 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务B:开启一个新事务(那么这两个事务交叉了)
       在事务B中更新数据,并提交
start transaction;
update tx set num=10 where id=1;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |   10 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+
commit;

#事务A:这时候即使事务B已经提交了,但A能不能看到数据变化?
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |    1 | --->还是看不到的!(这个级别2不一样,也说明级别3解决了不可重复读问题)
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

#事务A:只有当事务A也提交了,它才能够看到数据变化
commit;
select * from tx;
+------+------+
| id   | num  |
+------+------+
|    1 |   10 |
|    2 |    2 |
|    3 |    3 |
+------+------+

 


第4级别:Serializable(可串行化)

(1)这是最高的隔离级别
(2)它通过强制事务排序,使之不可能相互冲突,从而解决幻读问题。简言之,它是在每个读的数据行上加上共享锁。
(3)在这个级别,可能导致大量的超时现象和锁竞争

#首先修改隔离界别
set tx_isolation='serializable';
select @@tx_isolation;
+----------------+
| @@tx_isolation |
+----------------+
| SERIALIZABLE   |
+----------------+

#事务A:开启一个新事务
start transaction;

#事务B:在A没有commit之前,这个交叉事务是不能更改数据的
start transaction;
insert tx values('4','4');
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
update tx set num=10 where id=1;
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

 


          

参考文章

            https://www.cnblogs.com/snsdzjlz320/p/5761387.html

rk3568 适配以太网(mac 2 mac) MDIO(Management Data Input/Output)是一种管理数据输入/输出协议,用于在以太网交换机和PHY(物理层收发器)之间进行通信。在Android中,MDIO总线用于控制网络接口的PHY芯片,例如通过MDIO总线访问PHY芯片的寄存器。这些寄存器包含了一些关于网络连接状态、链路速度和其他计算机网络相关信息的数据。MDIO总线通常由网络接口控制器(NIC)使用,以便在OS中管理PHY芯片。在Android设备上,MDIO总线通常由内核驱动程序管理,并且可以通过 /sys/bus/mdi 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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phpduang
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