59、In-Memory OLTP 技术详解

In-Memory OLTP 技术详解

1. 执行环境

In-Memory OLTP 系统的事务执行环境与传统 SQL 事务有所不同,它是一个独特的“引擎中的引擎”,具有以下特性:
- 内存优化表始终驻留在内存中,这意味着事务不会因 I/O 操作而停滞,优化器的成本计算也会有所不同,同时需要足够的内存来存储所有优化后的数据。
- 对内存优化表的事务采用隔离语义,完全无锁。这通常是有利的,但也有一些情况需要注意。

根据查询的执行方式,有两种不同的执行环境:
- 查询互操作(Query Interop) :用于临时 SQL 查询、传统存储过程和其他 T-SQL 模块。可以从其他模块(如触发器、用户定义函数等)引用内存优化表。这种环境下,适应 In-Memory OLTP 环境的工作量最小,因为不需要将存储过程移植到更严格的原生编译环境。
- 原生编译过程(Natively Compiled Procedures) :具有最高的性能提升和执行效率,但在 T-SQL 表面区域和事务语义方面有更多限制。

2. 隔离级别

In-Memory OLTP 目前提供有限的隔离级别,默认隔离级别是快照(Snapshot),支持可重复读(Repeatable Read)和可串行化(Serializable)隔离级别。不支持未提交读(Read Uncommitted)、已提交读(Read Committed)和已提交读快照(Read Committed Snapshot)隔离级别。任何涉及内存优化表的事务必须在支持的隔离级别下运行。

在传统 SQ

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 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DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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