mysql中的事务

本文深入解析了事务的概念,探讨了其在确保数据一致性和完整性的关键作用,详细讲解了原子性、一致性、隔离性和持久性等特性,并通过转账场景阐述了为何及如何使用事务。

1 事物的概念

  • 事务指逻辑上的一组操作,组成这组操作的各个单元,要么全部成功,要么全部失败。也就是说把一组操作全部封装起来了。
  • 在不同的环境中,都可以有事务。对应在数据库中,就是数据库事务。

2 为啥使用事物

  • 可以从转钱这个操作来说,当A需要转钱给B1000元时,有两个步骤,A账户减少1000元,B账户增加1000元,当第一个步骤操作成功,但第二个步骤操作失败呢,在这种情况下我们就需要使用事物,将这两个操作封装起来,用来避免上面的问题。

3 事物的基本特性

  • 原子性:事物的若干个操作,要木全部操作成功,要木就全部不执行。(不是真的没执行,而是一旦中间某个步骤执行出错,就把前面已经执行完毕的步骤回滚回去,)
  • 一致性:执行事物前后,数据始终处于一种合法的状态,例如转账操作,减账户余额的时候,不可以把账户减成负数。
  • 持久性:事物一旦执行完毕,此时对于数据的修改就是持久生效的(写入磁盘)。(数据存到内存不是持久的,重启就没了)
  • 隔离性:我不太清楚,涉及到”并发执行事物“

4 语句

start transaction;(开启事物,表示接下来的操作都是在同一个事务中)
一些语句。
commit;(事物结束,开始正式执行)

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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