Microsoft SQL Server 2008:锁机制与事务管理

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"使用锁_微软SQL Server 2008的事务与保护机制" 在数据库管理系统中,锁是实现事务处理的关键机制,它确保了数据的一致性和完整性。微软的SQL Server 2008是一个分布式关系型数据库管理系统,其锁机制在保障数据安全和事务处理上扮演着重要角色。 在《使用锁》这一主题中,作者提到锁是保护事务和数据的一种方法,就像日常生活中的物理锁一样,用于防止未经授权的访问和修改。在Microsoft SQL Server系统中,锁的运用是确保多用户环境下数据一致性的重要手段。在高并发环境中,当多个用户同时操作数据库时,锁能防止数据冲突,确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID属性)。 SQL Server 2008提供了多种类型的锁,包括共享锁(S锁)和排他锁(X锁)。共享锁允许一个或多个事务读取一行数据,而排他锁则允许一个事务独占数据进行读写操作。此外,还有更新锁(U锁)、意向锁(IS、IX)等,它们是为实现不同级别的锁定粒度和事务隔离级别服务的。 事务隔离级别是SQL Server中设置锁行为的重要部分,通常有四种级别: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锁的持续时间和并发控制的严格程度。例如,读已提交级别允许事务读取已经提交的数据,但可能遇到脏读问题;而串行化级别则提供了最高的隔离级别,避免了幻读和不可重复读,但可能牺牲一定的并发性能。 在SQL Server 2008中,管理锁的机制包括显式锁和隐式锁。显式锁是通过T-SQL语句如`SELECT ... WITH (LOCK)`来申请,而隐式锁则是由SQL Server自动在执行查询时根据事务隔离级别决定是否应用。数据库管理员可以通过监控锁等待和死锁情况,调整事务策略和锁的配置,以优化系统性能。 此外,SQL Server 2008还提供了一些高级特性,如行版本控制和快照隔离,这些机制可以在不影响其他事务的情况下提高并发性能。行版本控制允许事务看到数据的一个特定版本,而不是实时状态,从而避免了某些类型的锁竞争。快照隔离则为每个事务创建了一个数据的快照,使得事务内部的操作看起来是独占的,即使其他事务也在同时进行操作。 锁机制在SQL Server 2008中是保证数据安全和事务正确执行的核心组件。理解并熟练掌握锁的使用,对于数据库管理员来说至关重要,因为这直接影响到数据库系统的稳定性和性能。

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