数据库快照

数据库快照是 SQL Server 2005 的一项新功能，它提供源数据库在特定时间点的只读静态视图。多个快照可以存在于同一个源数据库上，并且始终驻留在相同的服务器实例中。 通过数据库快照，用户可以访问数据库在过去某个特定时刻的数据。例如，如果在今天中午 12:00 创建了数据库 test01 的快照，那么用户可以在之后任何时间访问 test01 数据库在创建快照时的状态。

利用Oracle快照DBLink技术，可以有效解决数据库表同步的难题。通过这种方法，可以确保不同数据库间数据的及时更新和一致性。

Oracle 的可更新快照机制扩展了只读快照功能，允许快照可更新，并采用对称复制机制传播快照更新。快照可以是主表副本或主表中基于值选择标准的行子集。快照刷新在指定的时间间隔或手动触发时进行，并将主表中的更改应用到快照。多个快照刷新在同一事务中完成，确保数据完整性。

在 InnoDB 中，快照读的行为受事务隔离级别影响： 所有事务都能读取到自身写入（更新、插入、删除）的行记录。 读已提交（RC）: 快照读始终读取最新的已提交数据快照。 可重复读（RR）: 事务首次读取数据的时间点为 T，后续读取操作将无法看到 T 时间点之后其他已提交事务写入的数据，确保同一事务多次读取结果一致。

L2快照数据在603000项目中的应用越来越受到重视。这些数据提供了宝贵的见解，帮助项目团队更好地理解市场动态和用户需求。

Statspack报告实际上是对比两个数据库快照得出的结果。针对OLTP系统，专家建议采集快照的时间间隔为15～30分钟，类似于医生测量体温的时间选择。过短可能导致信息不完整，过长则可能造成数据偏差。因此，优化Statspack报告的快照时间间隔至关重要。

删除快照的SQL语法为：DROP SNAPSHOT snapshotname；其中，snapshotname是要删除的快照的名称。例如，要删除名为KC_COUNT的快照，可以执行以下语句：DROP SNAPSHOT KC_COUNT；

该存储库包含了用于论文《快照压缩成像的等级最小化》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2019）的MATLAB代码。代码实现了快照压缩成像的解压缩过程，以及相关实验数据。请注意，实际数据代码尚未经过测试，但保留了原始研究结果。详细的数据源信息请参阅自述文件。图1展示了使用DeSCI重构Kobe视频，并与其他先进方法如GMM-TP（TIP'14）、MMLE-GMM（TIP'15）、MMLE-MFA（TIP'15）以及GAP-TV（ICIP'16）进行比较，使用了一次测量来编码8个视频帧，并重建了4个快照测量结果。图2展示了使用DeSCI重建的toy高光谱图像的光谱，对32个光谱帧进行了编码，toy高光谱图像来源于CAVE多光谱图像。

3.6 数据仓库中的快照数据仓库服务于各种应用和用户，如顾客系统、市场系统、销售系统和质量控制系统。尽管数据仓库的应用和类型各异，但每个数据仓库内部都有一种称为“快照”的数据结构。图3-34展示了数据仓库快照的基本组成形式。快照源于特定事件的发生。触发快照的事件多种多样，包括记录离散活动的信息，如填写支票、打电话、收到货物、完成订单、购买保险单等。这些离散活动是随机发生的，需要记录下来。另一类触发快照的事件是规定的时间点，如日末、周末、月末等，这些时间点是可预测的。快照由四个基本部分组成：键码（KEY）、时间单元、与键码相关的初始数据和作为快照过程一部分捕获的二次数据。键码用来识别记录和初始数据，时间单元根据时间元素生成，通常指快照描述事件发生的时刻，初始数据是与键码直接相关的非键码数据，如产品销售、价格、条件、地点和代理。二次数据表示快照生成时捕获的外来信息，如成交时的股市价格或优惠利率。数据仓库中的数据记录是一种时刻的快照，包含不同类型的数据。