MySQL的MVCC控制机制

在MySQL中,MVCC的实现是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。也就是说,不管需要执行多长时间,每个事务看到的数据都是一致的。根据事务开始时间的不同,每个事务对同一张表,同一时刻看到的数据可能不一样。
不用存储引擎的MVCC的实现不尽相同,典型的有乐观(optimistic)并发控制和悲观(pessimistic)并发控制。下面我们通过InnoDB存储引擎来说明,MySQL的MVCC是如何工作的。InnoDB的MVCC,是通过每条记录后面保存两个隐藏列来实现的。这两个列,一个保存行的创建时间,另一个保存行的过期时间(删除时间)。当然存储的不是实际的时间,而是系统版本号(system version number)。每开始一个事务,系统版本号都会自动递增。下面我们看一下在REPEATABLE READ隔离级别下,InnoDB MVCC是如何操作的。SELECT InnoDB 会根据以下两个条件检查每行记录 a. InnoDB只查找版本早于当前事务版本的行数(也就是,行的系统版本号小于或等于事物的系统版本号),这样可以确保事务读取的行,要么是事务开始前已经存在,要么是事务自身插入或者修改的。 b. 行的删除版本要么未定义,要么大于当前事务版本号。这样可以确保事务读取到的行,在事务开始前没有被删除。INSERT InnoDB为新插入的每一行保存当前的系统版本号作为行版本号。DELETE InnoDB为删除的每一行保存当前的系统版本号作为删除版本号。UPDATE InnoDB为新插入的每一行保存当前的系统版本号作为行版本号,同时保存当前版本号直到原来的行作为删除标识。保存两个额为的系统版本号,大多数的读操作都可以不加锁。这样的设计使得读数据操作变得更简单,性能很好,并且也能保证只会读取到符合标准的行。不足之处是每行记录都需要额外的存储空间,需要做更多的行检查工作,以及一些额为的维护工作。MVCC只在 REPEATABLE READ和READ COMMITTED两种隔离级别下工作。其他两种隔离级别都与MVCC不兼容,因为READ UNCOMMITTED总数读取最新的数据行,而不符合当前事务版本的数据行。而SERIALIZABLE则会对所有读取的行都加锁。

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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