23、事务:概念与特性解析

事务:概念与特性解析

1. 数据库事务发展背景

2000年代后期,非关系型(NoSQL)数据库开始流行。它们旨在通过提供新的数据模型选择,以及默认包含复制和分区功能,来改进传统的关系型数据库。然而,事务成为了这一变革的主要牺牲品,新一代数据库要么完全摒弃事务,要么重新定义事务,使其保证力度远不如以往。

当时,围绕分布式数据库出现了一种流行观点,认为事务与可扩展性相悖,大型系统为了保持良好性能和高可用性必须放弃事务。但另一方面,数据库厂商有时又将事务保证视为处理“重要应用”和“有价值数据”的必要条件。实际上,这两种观点都过于极端。事务和其他技术设计选择一样,有其优势和局限性。为了理解这些权衡,我们需要深入了解事务在正常操作和各种极端情况下能提供的保证。

2. ACID的含义

事务提供的安全保证通常用著名的缩写ACID来描述,即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。这一概念由Theo Härder和Andreas Reuter在1983年提出,旨在为数据库中的容错机制建立精确的术语。

但在实践中,不同数据库对ACID的实现并不相同。例如,隔离性的含义就存在很多歧义。如今,当一个系统声称“符合ACID标准”时,很难确切知道它能提供哪些保证,ACID在很大程度上已成为一个营销术语。

不符合ACID标准的系统有时被称为BASE,即基本可用(Basically Available)、软状态(Soft state)和最终一致性(Eventual consistency)。这比ACID的定义更加模糊,其唯一合理的定义似乎就是“非ACID”,几乎可

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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