48、数据库事务管理与并发控制详解

数据库事务管理与并发控制详解

1. 引言

数据库事务反映了现实世界中的交易,如购买产品、注册课程或向支票账户存款等。这些事务通常包含多个步骤,像更新客户账户、调整产品库存以及更新卖家的应收账款等。为防止数据完整性问题,事务的所有部分都必须成功完成。因此,执行和管理事务是数据库系统的重要活动。

2. 事务概述
  • 事务定义 :在数据库术语中,事务是任何对数据库进行读取或写入的操作。它可以是一个简单的 SELECT 语句以生成表内容列表,也可以是一系列相关的 UPDATE 语句来更改各个表中属性的值,还可以是一系列 INSERT 语句向一个或多个表中添加行,或者是 SELECT UPDATE INSERT 语句的组合。例如,向客户销售产品并允许客户赊账的销售事务,至少包括开具新的客户发票、减少产品库存数量、更新账户交易记录以及更新客户余额等部分。
  • 事务特性 :事务是一个逻辑工作单元,必须全部完成或全部中止,不允许有中间状态。也就是说,像前面提到的销售这样的多组件事务,不能部分完成。例如,只更新库存或只更新应收账款是不可接受的。事务中的所有SQL语句都必须成功完成,如果任何一条SQL语句失败,整个事务将回滚到事务开始前的数据库原始状态。成功的事务会将数据库从一个一致状态转换到另一个一致状态,一致的数据库状态是指所有数据完整性约束都得到满足的状态。
3.
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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