6、长事务带来的挑战

长事务带来的挑战

1. 引言

事务既是一个概念,也是一种不断发展的机制。与传统的短事务不同,长事务通常涉及与数据库进行长达数分钟、数小时甚至数天的交互。长事务的应用范围越来越广泛,可能涉及无共享(shared - nothing)、共享磁盘(shared - disk)或共享一切(shared - everything)等方式,甚至可能同时包含多种方式。

长事务常常包含多个版本的数据。处理长事务的机制必须能够以保证数据库和事务层面的一致性和完整性的方式,跨异构数据库执行操作。这需要满足以下两个方面:
- 在分布式数据库环境中保证全局并发控制和恢复。
- 通过适当的范式支持不同的事务模型和隔离级别。

事务完整性以事务为数据库一致性的单位,确保在出现不一定一致的临时情况时,其影响不仅能以可靠的方式处理,而且对普通用户不可见。这为模拟在线用户与数据库的交互提供了便利,但也表明对复杂事务的支持与自20世纪60年代末以来为借记/贷记类型应用提供的支持有很大不同。借记/贷记是一种短事务类型,强调数据库管理系统(DBMS)处理的读写方面,即快速访问数据库并快速退出。

在复杂事务环境中,通常需要访问多个数据库,这些数据库往往具有不同的数据结构,并且运行在不兼容的操作系统(OS)和DBMS上,分布在广泛的拓扑结构中,且事务执行的组织只能部分控制它们。

2. 事务处理的扩展方面

简单事务不一定只是借记/贷记类型。例如,一个简单事务可能包含以下步骤:
1. 从柜员处接收消息。
2. 查询客户账户。
3. 更新客户账户。
4. 更新柜员表。
5. 更新分行表。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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