17、SQL Server 事务策略规划全解析

SQL Server 事务策略规划全解析

1. 现有事务隔离级别的并发效应总结

在深入探讨之前,先回顾一下各隔离级别可能出现的并发副作用,具体内容如下表所示:
| 隔离级别 | 脏读 | 不一致分析 | 幻读 |
| — | — | — | — |
| Read Uncommitted | 是 | 是 | 是 |
| Read Committed | 否 | 是 | 是 |
| Read Committed Snapshot (单语句) | 否 | 是 | 是 |
| Repeatable Read | 否 | 否 | 是 |
| Snapshot | 否 | 否 | 否 |
| Serializable | 否 | 否 | 否 |

2. 设计锁定粒度级别

在 SQL Server 中,有多种方式可自定义锁定粒度级别。除了使用事务隔离级别,还能借助锁定提示和索引锁定行为定制来实现。

2.1 使用锁定提示

“提示”并非只是建议,它可“强制”查询优化器按指定方式运行。不过,由于查询优化器在多数情况下表现出色,使用提示时需谨慎,要先测试其是否真能提升查询性能。在以下情形中,锁定提示可能会发挥重要作用:
- 提升性能。
- 比使用隔离级别更精细地控制锁定粒度。
- 降低特定查询的隔离级别,避免锁定问题。

从语法角度看,提示可分为连接提示、查询提示和表提示;从功能角度,可分为锁定提示、连接提示、索引提示、编译提示、并行提示等。这里主要关注锁定提示,它能比隔离级别更精细地控制查询优化器的锁定行为,但只有在必要时才应干

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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