MySQL 架构 - MySQL 存储引擎 -小结

本文总结了MySQL各种存储引擎的特性,包括事务支持、锁的颗粒度等关键信息,并指出了每种引擎的最佳应用场景。

存储引擎总结

下面的图表总结了MySQL流行的存储引擎的事物和锁相关的特性。MySQL版本的那一列给出了要使用引擎的最低版本,对于一些引擎和MySQL版本你可能要自己编译服务器。这一列All值的意思就是高于MYSQL3.23的所有版本。

 

 

存储引擎MySQL版本事物锁的颗粒度关键的应用禁忌     
MyISAMAllNo表,并发插入SELECT,INSERT,大批量读取混合读写
MyISAM Merge AllNo表,并发插入分段存储,数据仓库过的全局查找
Memory(HEAP)AllNo中间计算,静态查找数据大数据集,持久性
InnoDBAllYes行级,MVCC事物处理没有
Falcon6.0Yes行级,MVCC事务处理没有
Archive4.1 Yes行级,MVCC日志,聚合分析随机存取,更新,删除
CSV4.1No日志,外部数据的大批量读取随机存取,索引
Blackhole4.1Yes行级,MVCC记录或者复制归档除了指定用途
Federated5.0N/AN/A分布式数据源除了指定用途
NDB Cluster5.0Yes行级高可用性典型的用途
PBXT5.0Yes行级,MVCC事务处理,日志集群索引
soildDB5.0Yes行级,MVCC事务处理没有
Maria(计划中)6.xYes行级,MVCC替代MyISAM没有
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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