57、分布式数据库管理系统的透明特性与事务处理

分布式数据库管理系统的透明特性与事务处理

1. 分布式数据库概述

分布式数据库系统的管理涉及数据的碎片化、同步和集成。大多数数据库供应商都支持不同程度的数据碎片化、复制和集成,对分布式数据库的支持可看作是一个从同质到完全异质的连续频谱。在这个频谱的任何一点上,分布式数据库管理系统(DDBMS)都会受到一定限制,例如:
- 远程访问可能仅提供只读权限,不支持写操作。
- 单个事务中对可访问的远程表数量有限制。
- 对可访问的不同数据库数量有限制。
- 对可访问的数据库模型有限制,如可能仅支持关系数据库,不支持网络或层次数据库。

2. 分布式数据库的透明特性

分布式数据库系统应具备一些理想的透明特性,使系统的复杂性对最终用户隐藏,让用户感觉在使用集中式数据库管理系统。主要的透明特性如下:
| 透明特性 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 分布透明性 | 使分布式数据库看起来像一个单一的逻辑数据库,用户无需知道数据的分区、地理分布和复制情况。 |
| 事务透明性 | 确保数据库事务能维护分布式数据库的完整性和一致性,只有当所有涉及的数据库站点都完成其事务部分时,事务才会完成。 |
| 故障透明性 | 即使网络节点出现故障,系统仍能继续运行,丢失的功能会由其他网络节点接管。 |
| 性能透明性 | 系统的性能表现如同集中式数据库管理系统,不会因网络使用或平台差异而出现性能下降,还能找到访问远程数据的最具成本效益的路径。 |
| 异构透明性 | 允许将多个不同的本地数据库管理系统(关系型、网络型和层次型)集成在一个通用或全局模式下,DDBMS负责将全局模式的数据请

【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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