数据库

本文深入探讨数据库事务的ACID特性,分析未隔离产生的问题如脏读、不可重复读和幻读,介绍四种隔离级别及其实现原理。同时,详细讲解索引的优缺点、类型(包括普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引等),以及B+树作为索引的实现方式。最后,对比InnoDB和MyIASM两种MySQL引擎的特点。

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1  数据库事务特性(ACID)

Atomicity  原子性:

事务内操作要么都执行,要么都不执行

Consistency  一致性:

事务执行前后,数据库的完整性不能被破坏,执行器总金额2000,执行后也是2000

Isolation  隔离性:

事务操作的字段在事务结束前不能被修改

Durability  持久性:

一个事务不应该影响其他事务的执行效果

 

2.1 未隔离产生的问题

脏读

一个事务读取到了另一个事务修改但是未提交的数据

不可重复读

在事务内读取表中的数据,多次读取结果不一样

幻读

在一个事务中读取到了其他事务插入的数据   举例:在插入数据前,为了防止主键冲突,查询了表中是否存在id=1的数据,不存在后再插入。若在查询不存在后,其他事务插入了id=1的数据,第一个书事务执行失败,发生了幻读

 

2.2 事务的隔离级别:

未提交读

最低隔离级别,什么都不能避免

提交读

如果是一个读事务(线程),则允许其他事务读写,如果是写事务将会禁止其他事务访问该行数据,避免了脏读

可重复读

在一个事务中多次读取数据的过程中不允许其他事务访问该数据

序列化

事务只能一个一个进行,不能并行执行

3 索引

索引的优点:查询速度快

索引的缺点:要维护索引的结构,增删改性能差

索引都是由B+树实现的

使用B+树的原因:

1)数据库数据一般存在磁盘,数据量大的时候,数据无法一次读入内存,B+树可以每次读取一个节点,分段进行查找

2)B+树叶子节点是一串连续的指针,便于数据库常用的查取多个相连的数据

 

索引的分类:

普通索引

 

唯一索引

不能重复

主键索引

不能为空且不能重复(一个表只能由一个主键索引)

全文索引

 

   聚集索引

索引数据的逻辑位置和物理位置相同,索引存的就是数据

非聚集索引

索引的逻辑位置和物理位置不同,索引存的是指向数据物理地址的指针

 

mysql引擎:

InoDB

支持事务,支持行锁,支持外键,不支持全文搜索,不保存行数,启动慢。使用场合:处理大数据量容量数据库系统,并发性高

MYIASM

mysql默认引擎,表锁,不支持行锁,不支持事务,不支持外键,保存表行数。使用场合:不需要事务的支持,读操作远多于写操作

 

乐观锁和悲观锁

乐观锁

每次使用数据的时候都认为在使用时间数据不会变动,所以不加锁。但是在执行写入操作的时候会判断这段时间数据有没有被修改,一般通过一个version字段实现,每次写入成功version+1,写入的时候判断version是否和之前读的一致

悲观锁

每次使用的时候都认为在使用的时候数据会被改变,所以每次使用都加锁,用完才释放

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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