50、数据库事务管理与并发控制全解析

数据库事务管理与并发控制全解析

1. 死锁控制技术

在数据库操作中,死锁是一个常见且棘手的问题。为了有效应对死锁,有三种基本技术可供使用:
- 死锁预防 :当一个事务请求新锁时,如果存在死锁的可能性,该事务将被中止。被中止后,事务的所有更改将被回滚,获取的所有锁也会被释放,然后事务会被重新调度执行。这种方法通过避免导致死锁的条件来发挥作用。
- 死锁检测 :数据库管理系统(DBMS)会定期检查数据库中是否存在死锁。如果发现死锁,“受害者”事务将被中止(回滚并重新启动),而其他事务则继续执行。
- 死锁避免 :事务在执行之前必须获取其所需的所有锁。这种技术通过要求依次获取锁来避免冲突事务的回滚,但串行锁分配会增加操作响应时间。

选择哪种死锁控制方法取决于数据库环境。例如,如果死锁概率较低,建议使用死锁检测;如果死锁概率较高,则建议使用死锁预防;如果响应时间不是系统的优先考虑因素,可以采用死锁避免。目前,所有的DBMS都支持事务数据库中的死锁检测,而一些DBMS会针对其他类型的数据(如数据仓库或XML数据)混合使用预防和避免技术。

死锁控制技术 原理 适用场景
死锁预防 可能死锁时中止事务,回滚更改并释放锁,重新调度 死锁概率高
【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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