49、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. 事务日志的重要性与处理机制

事务日志是数据库的关键部分,通常以一个或多个文件形式存在,与实际数据库文件分开管理。当系统故障发生后,数据库管理系统(DBMS)会将所有已提交但在故障前未物理写入数据库的事务写入日志。若在事务终止前发出回滚操作,DBMS 仅会为该特定事务恢复数据库,以维护先前事务的持久性,即已提交的事务不会回滚。

事务日志易受磁盘满和磁盘崩溃等常见问题影响,为降低系统故障后果,部分实现支持在多个不同磁盘上存储日志。以下是一个事务日志的示例表格:
| TRL_ID | TRX_NUM | PREV PTR | NEXT PTR | OPERATION | TABLE | ROW ID | ATTRIBUTE | BEFORE VALUE | AFTER VALUE |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 341 | 101 | Null | 352 | START | *Start Transaction | | | | |
| 352 | 101 | 341 | 363 | UPDATE | PRODUCT | 1558 - QW1 | PROD_QOH | 25 | 23 |
| 363 | 101 | 352 | 365 | UPDATE | CUSTOMER | 10011 | CUST_BALANCE | 525.75 | 615.73 |
| 365 | 101 | 363 | Null | COMMIT |
*

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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