26、时态仅日志对象数据库系统中的对象与日志管理

时态仅日志对象数据库系统中的对象与日志管理

1. 对象操作

在时态仅日志对象数据库系统中,对象的创建、更新和删除操作都会产生新的对象描述符(OD)。
- OD 管理
- 对于大多数短事务,它们生成的 OD 通常在安装到对象索引(OIDX)之前不会从主内存中丢弃。只有在需要进行崩溃恢复时,才会使用与对象一起写入日志的 OD。在一个检查点间隔内提交的事务产生的所有 OD,应在下一个检查点间隔结束前安装到 OIDX 中。
- 长事务(包括传统的长存活事务和生成大量数据的“大事务”)会产生大量的 OD。如果要求所有 OD 在插入 OIDX 之前都驻留在 OD 缓存中,事务的最大大小将受限于 OD 缓存的大小。此外,持续时间超过一定数量检查点间隔的事务,在崩溃恢复时需要处理从该事务开始写入日志时起创建的所有日志,这会耗费大量时间并使清理操作更加复杂。
- 为了解决长事务的问题,允许将未提交事务的 OD 插入到预缓存(PCache)中。由于 PCache 节点经常被读写,且大多数事务会提交,因此这种方法造成的 PCache 空间浪费较低。但不允许未提交事务的 OD 从 PCache 迁移到事务索引(TIDX),因为这会使提交处理、恢复操作复杂化且成本较高。对于非常长的事务,可以自适应调整 PCache 的大小,以确保其大小不会限制事务大小。
- 未提交事务的 OD 管理
- 为避免其他事务访问未提交事务的 OD,且由于未提交事务的 OD 包含事务 ID(TID)而非时间戳,PCache 节点使用两个二叉树来区分已提交和未提交事务的 OD。一个是已提交树,用于存储已提交事务的 OD;另一个是未提交树

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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