51、数据库事务管理、并发控制与性能调优全解析

数据库事务与性能调优全解

数据库事务管理、并发控制与性能调优全解析

1. 事务管理基础

事务是访问数据库的一系列操作,是一个逻辑工作单元,要么全部执行,要么全部不执行,能使数据库从一个一致状态转变到另一个一致状态。一致的数据库状态需满足所有数据完整性约束。

事务具备四个主要特性:
- 原子性 :事务的所有部分必须全部执行,否则事务将被中止。
- 一致性 :保证数据库的一致状态得以维持。
- 隔离性 :一个事务使用的数据在该事务完成前,其他事务不能访问。
- 持久性 :事务提交后,其所做的更改不可回滚。

SQL 通过 COMMIT ROLLBACK 语句支持事务。 COMMIT 用于将更改保存到磁盘, ROLLBACK 用于恢复数据库的上一个状态。事务由多个 SQL 语句或数据库请求组成,每个数据库请求会引发多个 I/O 数据库操作。事务日志会记录所有修改数据库的事务,用于恢复( ROLLBACK )操作。

2. 并发控制

并发控制用于协调事务的同时执行。并发执行事务可能导致三个主要问题:
- 丢失更新 :一个事务的更新被另一个事务覆盖。
- 未提交数据 :一个事务读取了另一个未提交事务的数据。
-

【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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