58、内存中 OLTP 技术详解

内存中 OLTP 技术详解

1. 执行环境

内存优化表的事务执行环境与传统 SQL 事务有所不同。内存中 OLTP 系统是一个独特的“引擎中的引擎”,具有以下特性:
- 内存常驻 :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考虑全内存访问。当然,需要有足够的内存来存储所有内存优化数据。
- 无锁隔离语义 :对内存优化表的事务采用无锁隔离语义,通常这是有利的,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。查询处理使用与传统查询相同的 SQL Server 层和标准查询引擎,但直接在内存中 OLTP 环境中访问数据。在这种环境下,适应内存中 OLTP 环境所需的工作量最少,因为不需要将存储过程移植到更具限制性的原生编译表面区域。
- 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. 查询互操作

查询互操作执行环境适用于临时 SQL 查询、传统存储过程、触发器、用户定义函数等。使用查询互操作时,只需编写针对一个或多个内存优化表的 T - SQL 查询。适应这种环境的工作量相对较小,因为无需将存储过程移植到更严格的原生编译环境。

2.1 隔离级别
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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