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我也要
在一个庞大的数据库操作的事务处理中，出于对数据完整性的需求，我们常常会需要将autoCommit设置为false，等到异常抛出时全部rollback或者无异常时再统一commit。
然而在这样的情况下是不可以使用这种机制的。即业务要求执行数据操作时必须进行DDL的创建，比如create一个临时表，drop一个过程等等。如果将其和DML放在同一个事物中将酿成错误。
前一段时间在解决客户问题的时候，便发现代码中蹊跷地出现这样一个情况，在同一个事务中，一部分SQL被commit，一部分被rollback了。Debug之后才发现在该事务中夹杂了一个DDL语句，DDL是自动执行commit语句而不需要显式声明的，因此在它之前的所有SQL会自动跟着提交，而后面的DML依然处于缓冲状态。
这样一个浅显的错误，并不是每一个程序员都能避免的。读程序一般要比写程序来的吃力，可是也有旁观者清的优越性。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
MYSQL 事务（资料）
mysql事务： 就是把mysql的多条操作语句视为一个整体单元，多条语句中全部执行成功才视为成功，若其中一条语句失败就视为多个语句组成的操作整体失败。这种批量操作叫做事务。 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据 在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。 事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。 事务用...
MySQL：TCL事务控制语言
TCL事务控制语言事务transaction事务的四个特性ACID事务的隔离级别 事务transaction 事务是一个最小的工作单元，不可再分。 只有DML语句才会有事务这一说，其它语句和事务无关！insert、delete、update 因为操作一旦涉及到数据的增删改，那么就要考虑数据的安全问题。 在事务的执行过程中，每一条DML的操作都会记录到“事务性活动的日志文件”中。 在事务的执行过程中，我们可以提交事务，也可以回滚事务。 提交事务：commit; 语句 清空事务性活动的日志文件，将数据全部彻底
使用execute immediate执行ddl语句时要考虑的问题
作者: 三十而立时间：2009年9月16日 22:31:48本文出自 “inthirties（三十而立）”博客，转载请务必注明作者和保留出处http://blog.youkuaiyun.com/inthirties/archive/2009/09/16/4559726.aspx 执行ddl语句的时候，会提交当前事务，所以会破坏事务的完整性，ddl语句之后rollback已经不能rollback前面的数据
批量执行 DDL 和 DML
package com.enhance.jdbc; import java.io.FileInputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Statement; import java.util.Properties; public class Batc
Oracle编程基础（DDL(数据定义语言)、DML(数据操作语言)、ORACLE函数）
针对Oracle编程的三个方面：DDL(数据定义语言)、DML(数据操作语言)、ORACLE函数，做了较为全面的总结，是一篇实用型的工具性文章，供您参考... ...
day05_DDL、DML、DCL操作
DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：用于检索或者修改数据。 DML包括： SELECT：用于检索数据； INSERT：用于增加数据到数据库； UPDATE：用于从数据库中修改现存的数据 DELETE：用于从数据库中删除数据。 DDL（Data Definition Language，数据定义...
Oracle的DDL和DML
Oracle知识点整理（二）前言SQLSQL的分类Oracle的数据类型NUMBERCHARVARCHAR/VARCHAR2DATESQL操作创建表查看表结构删除表修改表修改表名修改表的结构新增字段修改字段删除字段新增数据修改数据删除数据 前言 这一章主要介绍一下SQL中的DDL和DML,以Oracle为例。 SQL SQL:Structured Query Language 结构化查询语言 SQL是在关系型数据库上执行数据操作、检索、维护所使用的标准语言。 所有的数据库都使用相同或相似的语言。 SQL
Oracle的基本语法——DDL & DML
一、DDL和DML的区别 DDL和DML都是数据库语言，DDL是数据库模式定义语言（Data Definition Language），主要包括创建、修改数据库表。DML是数据操纵语言（Data Manipulation Language），主要包括insert 、update、delete等。 二、DDL语句 1.创建数据库表 要指明表的名称、列的名称、列的数据类型、列的宽度、...
mysql ddl 事务_MySQL的事务性DDL工作流程
对于很多人来说,MySQL Achilles的脚跟是隐式提交.根据the Book第7段第7段以下命令可以并且将中断事务> ALTER TABLE>开始>创建指数> DROP DATABASE> DROP INDEX> DROP TABLE> RENAME TABLE> TRUNCATE TABLE>锁定表>解锁表格> SET AU...
oracle DML与DDL
DML是对数据库对象的操作，例如对数据库表的增删改查等等。注意：在数据库中视图本身是不存储对象的，是引用数据库表的查询，可以理解为是数据库表联合查询的一个超链接或者认为是一种快捷方式，一旦引用的表的数据发生变化，那么视图中的结果集也会发生变化，而且视图效率较低，视图存在的意义是将复杂查询封装，方便程序员的查询使用。数据库对象：表(table)，索引(index)，视图(view)，触发器（Trigger），存储过程（procedure），用户（user），函数（function）。（删除符合条件的数据）。
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