Microsoft SQL Server 2008事务管理与特性解析

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"事务是数据库系统中的关键概念,尤其在Microsoft SQL Server 2008这样的分布式关系型数据库管理系统中,事务扮演着确保数据一致性和备份恢复的重要角色。本章将探讨事务的特性、类型和管理,帮助用户理解SQL Server 2008中的事务处理机制。" 在数据库管理中,事务是执行一系列操作的基本单元,这些操作要么全部成功,要么全部回滚,以保持数据的一致性。事务具有四个主要特性,通常被称为ACID属性: 1. 原子性(Atomicity):事务中的所有操作被视为单个不可分割的操作,即使其中一部分失败,整个事务也会被回滚,确保数据库状态的完整性。 2. 一致性(Consistency):事务完成后,数据库必须处于一致状态,即所有事务遵循的业务规则都得到满足。 3. 隔离性(Isolation):在事务执行期间,其操作与同一时间执行的其他事务隔离开,防止数据冲突和不一致。 4. 持久性(Durability):一旦事务提交,其结果就会永久保存,即使系统崩溃,也能从持久化存储中恢复。 SQL Server 2008提供了多种事务类型,包括: 1. 显式事务:程序员通过显式的BEGIN TRANSACTION、COMMIT TRANSACTION和ROLLBACK TRANSACTION语句来控制事务的开始、结束和回滚。 2. 隐式事务:每次SQL语句执行时自动开始和结束事务,除非显式开启了一个新的事务。 3. 自动提交事务:默认情况下,每个SQL语句都会作为一个单独的事务,执行成功后立即提交,如果失败则回滚。 事务管理涉及到事务的隔离级别设置,如读未提交(Read Uncommitted)、读已提交(Read Committed)、可重复读(Repeatable Read)和串行化(Serializable)。不同的隔离级别决定了事务在并发执行时如何处理读写冲突,以平衡数据一致性与性能。 在SQL Server 2008中,为了确保事务的安全和高效,系统还提供了事务日志,用于记录事务的所有更改,以便在系统崩溃或异常情况下进行恢复。此外,数据库管理员(DBA)需要监控和管理事务,包括监控事务的执行时间、大小和并发度,以及调整事务处理策略,以优化系统性能。 理解和掌握事务的特点、类型及其管理是使用SQL Server 2008等数据库系统的关键,它直接影响到系统的稳定性和数据的准确性。通过深入学习和实践,用户可以更好地利用数据库的强大功能,构建出高效且可靠的信息系统。

4 Experiments This section examines the effectiveness of the proposed IFCS-MOEA framework. First, Section 4.1 presents the experimental settings. Second, Section 4.2 examines the effect of IFCS on MOEA/D-DE. Then, Section 4.3 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on 19 test problems. Finally, Section 4.4 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on four real-world application problems. 4.1 Experimental Settings MOEA/D-DE [23] is integrated with the proposed framework for experiments, and the resulting algorithm is named IFCS-MOEA/D-DE. Five surrogate-based MOEAs, i.e., FCS-MOEA/D-DE [39], CPS-MOEA [41], CSEA [29], MOEA/DEGO [43] and EDN-ARM-OEA [12] are used for comparison. UF1–10, LZ1–9 test problems [44, 23] with complicated PSs are used for experiments. Among them, UF1–7, LZ1–5, and LZ7–9 have 2 objectives, UF8–10, and LZ6 have 3 objectives. UF1–10, LZ1–5, and LZ9 are with 30 decision variables, and LZ6–8 are with 10 decision variables. The population size N is set to 45 for all compared algorithms. The maximum number of FEs is set as 500 since the problems are viewed as expensive MOPs [39]. For each test problem, each algorithm is executed 21 times independently. For IFCS-MOEA/D-DE, wmax is set to 30 and η is set to 5. For the other algorithms, we use the settings suggested in their papers. The IGD [6] metric is used to evaluate the performance of each algorithm. All algorithms are examined on PlatEMO [34] platform.

2023-05-24 上传