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
【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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