MySQL事务机制

      事务是MySQL数据库用户保证一组sql操作的完整性的一种机制,确保一组操作能够全部成功或者全部失败,不会出现中间状态。MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比如在人员管理系统中,删除一个人员,即需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等。此时,便可将这些数据库操作语句构成一个事务。因此事务机制在业界有着广泛的运用。

附件-MySQL事务机制.pdf

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2018/11/02/mysql%e4%ba%8b%e5%8a%a1%e6%9c%ba%e5%88%b6/

赞 (0)
adminadmin
上一篇 2018年10月22日 上午10:02
下一篇 2018年11月6日 下午3:21

相关推荐

  • 贝叶斯网络

    贝叶斯网络又称信度网络,是Bayes方法的扩展,是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后,已经成为近几年来研究的热点.。

    2020年6月21日
    4.2K
  • 联邦学习的参数更新方法

    联邦学习在为解决数据交换时的信息隐私安全及数据孤岛问题时被提出,现广泛应用的为横向联邦与纵向联邦,本次学术报告介绍了联邦学习的基本思路,并基于横向联邦说明了两种经典的参数更新和合并…

    2021年10月11日
    4.3K
  • Bias-Variance trade-off

    背景 熟悉模式识别的童鞋都很清楚,在模式识别领域内存在许多的学习算法和技术。面对纷繁的算法,我们必然会产生疑问:究竟哪一个算法才是“最好的”。值的强调的是每个算法都有相应的先验假设…

    2016年1月21日
    4.1K
  • APT攻击行为表示

    本报告介绍了APT攻击行为的基本概念,展示了APT攻击行为表示的方法原理,并分别讲述了面向恶意流量数据场景下的攻击行为检测技术和面向开源威胁情报场景下的攻击行为提取方法,最后简要梳…

    2024年5月19日
    3.6K
  • 流式数据漂移应对方法

    该报告针对流式数据中的概念漂移问题,提出了两种应对方法:PUDD利用预测不确定性实现早期漂移检测,比传统错误率更敏感;CALIPER在漂移发生后基于数据自身判断何时累积足够数据以触…

    2026年5月7日
    2.5K
  • 基于度量学习的小样本学习方法介绍

    Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力,它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习。…

    2020年11月2日
    5.0K
  • 表格数据生成:GAN模型的演进与未来

    表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据,同时也能避免隐私问题,研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣,以及GAN在表格数据领域的创新思路。

    2023年8月15日
    3.8K
  • 代码变更表示学习技术

    代码变更表示学习技术通常将代码变更进行结构化或序列化的中间表示,并将中间表示输入到表示学习模型以获取代码变更中更细粒度的特征,是众多软件工程任务的重要环节之一。本次报告介绍了2类任…

    2023年10月23日
    3.4K
  • Glibc内存管理1

          内存管理是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效,快速的分配,并且在适当的…

    2019年6月13日
    3.9K
  • 差分隐私原理及应用

    大数据时代隐私泄露成为了一个严重的问题,大量的个人信息在网上传播。另一方面大数据时代对数据的可用性也有一定的要求。因此当前如何在保障用户的隐私的同时,提供一定的可用性成为一个关键问…

    2020年5月17日
    5.1K