并发性

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一次封锁法要求事务一次性获取所有所需数据的锁，否则将阻塞事务执行。 这种方法虽然简单易行，但存在显著缺陷： 并发度降低: 由于事务需要锁定所有后续操作所需的数据，即使这些数据在当前阶段并未被使用，也会导致其他事务长时间等待，降低系统整体并发处理能力。 封锁范围扩大: 一次性锁定所有数据必然扩大封锁范围，加剧资源竞争，进一步影响系统吞吐量。

这份认证指南详细讲解了DB2 9数据并发性，帮助考生备考730考试。

第9章讲述了大连东软信息学院计算机系数据库课程组的事务与并发性。

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

Oracle RAC 环境中，为了保证数据的一致性，采用了多种并发控制机制。根据资源类型的不同，主要分为 Cache Fusion 和 Non-Cache Fusion 两种机制。 Cache Fusion 主要用于管理数据库缓存中的数据块，其核心是将每个数据块映射为一个 PCM 资源，并利用 DLM（分布式锁管理器）进行全局锁的申请和释放。进程只有在获得 PCM 锁之后，才能访问对应的数据块。此外，Cache Fusion 还需要解决数据块版本控制问题，确保进程能够访问到最新的数据。 Non-Cache Fusion 用于管理非缓存资源，例如数据文件头等。与 Cache Fusion 不同，Non-Cache Fusion 并不需要进行数据块的版本控制，其并发控制机制与单实例数据库类似，主要依赖于锁和闩锁。

Matlab开发：神经多发性的运动皮层追踪。Fraser和Schwartz的算法用于长期记录同一神经元在运动皮层中的活动。

应用系统的并发控制级别设置影响系统的并发程度和吞吐量。在同一时刻，它决定了对相关数据进行修改的可能性。不同的应用系统对并发错误的容忍程度也有所不同，例如银行系统通常对金钱错误毫不妥协，而网上论坛可能允许某些错误的发生。

在数据库事务处理与并发控制过程中，我们可以通过以下案例来说明并发异常的问题。假设有两个事务同时执行，事务1和事务2。初始时刻，数据库中数值为1。事务1读取A的值并将其加上40，然后写回数据库，使得A的值变为140，并提交事务。而事务2在事务1提交后读取A的值为140，并将其加上50，最后将结果190写回数据库并提交事务。这种并发执行导致最终数据库中A的值不符合预期，展示了并发控制的必要性。

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