数据库隔离级 ( Isolation level )

本文详细解释了数据库系统中四种不同的事务隔离级别:Serializable、Repeatable Reads、Read Committed 和 Read Uncommitted,包括每种级别的特点及可能出现的问题,如幻读、重复读取不一致和脏读等。

专业术语:
phantom reads[幻读] - Repeatable Reads Level:事务A的两次范围查询之间,事物B在范围插入了数据,导致事务A两次查询结果不一致(因为范围锁range-locks)

non-repeatable reads[重复读取不一致] - Read Committed Level:事务A对某一行进行两次查询,在这两次查询之间,事物B对这一行的数据进行了修改,导致事务A的两次查询结果不一致

dirty reads[脏读] - Read Uncommitted Level:事务A对某一行进行两次查询,在这两次查询之间,事物B对这一行的数据进行了修改,但是未提交而是回滚,导致事务A的第二次查询读取了错误的数据


隔离级:

Serializable [串行]

This is the highest isolation level.

With a lock-based concurrency control DBMS implementation, serializability requires read and write locks (acquired on selected data) to be released at the end of the transaction. Also range-locks must be acquired when a SELECT query uses a ranged WHERE clause, especially to avoid the phantom reads phenomenon (see below).

When using non-lock based concurrency control, no locks are acquired; however, if the system detects a write collision among several concurrent transactions, only one of them is allowed to commit. Seesnapshot isolation for more details on this topic.

Repeatable reads [重复读]

In this isolation level, a lock-based concurrency control DBMS implementation keeps read and write locks (acquired on selected data) until the end of the transaction. However, range-locks are not managed, so the phantom reads phenomenon can occur (see below).

Read committed [读提交]

In this isolation level, a lock-based concurrency control DBMS implementation keeps write locks (acquired on selected data) until the end of the transaction, but read locks are released as soon as theSELECT operation is performed (so the non-repeatable reads phenomenon can occur in this isolation level, as discussed below). As in the previous level, range-locks are not managed.

Read uncommitted [读未提交]

This is the lowest isolation level. In this level, dirty reads are allowed (see below), so one transaction may see not-yet-committed changes made by other transactions.

 

MySQL参数配置:

SET [GLOBAL | SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL
{
    REPEATABLE READ
  | READ COMMITTED
  | READ UNCOMMITTED
  | SERIALIZABLE
}

 

感觉其实看懂了还是非常好理解的,只是不太好描述~

 

参考文献:

[wiki]:http://en.wikipedia.org/wiki/Isolation_(database_systems)

[MySQL]:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/dynindex-isolevel.html

转载于:https://www.cnblogs.com/istrong/archive/2012/09/13/2684136.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar联分类器(或MTCNN轻量模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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