一些常见的分布式数据库管理系统有哪些?

一些常见的分布式数据库管理系统有哪些?

ACID事务是一组属性,用于保证在分布式数据库中可靠地处理数据库事务。ACID这个首字母缩写代表原子性、一致性、隔离性和持久性。这些属性确保即使在发生故障、错误或并发操作时,事务也能保持可靠的状态。例如,考虑一个银行应用程序,其中资金需要从一个账户转移到另一个账户;ACID属性确保整个交易要么成功完成,要么在出现问题时没有任何影响。

原子性保证事务的所有部分要么都成功完成,要么都不进行。在我们的银行示例中,资金应该要么从一个账户中扣除并添加到另一个账户,要么如果出现问题则不进行任何操作。一致性确保数据库从一个有效状态转变到另一个有效状态,且所有规则都得到强制执行,例如维护账户余额。如果一次转账会导致某个账户余额为负,一致性就确保该事务会被中止。隔离性意味着事务彼此独立进行。这在分布式数据库中尤为重要,因为它确保并发事务不会相互干扰,从而保持数据的完整性。

最后,持久性意味着一旦事务被提交,即使在系统故障的情况下,这一状态也将持续存在。这可以通过考虑在我们的银行示例中,在成功转账后所做的更改应当持久存在并且可恢复,无论任何崩溃。在分布式数据库中,由于数据分散在多个节点之间,实现这些ACID属性可能更加复杂,但它们对于维护数据完整性和应用程序中准确事务至关重要。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
如何为非结构化数据生成嵌入?
“非结构化数据的嵌入是通过将原始数据(如文本、图像或音频)转换为机器学习算法易于处理的数值格式的过程生成的。这一转变使数据能够表示为连续向量空间中的向量,类似的项彼此更靠近。例如,在自然语言处理(NLP)中,单词或句子被转换为固定长度的向量
Read Now
监督训练和无监督训练之间的区别是什么?
神经网络通过近似决策函数在强化学习 (RL) 中发挥关键作用,通常在具有复杂或高维状态和动作空间的环境中。在RL中,代理通过与环境交互并接收奖励或惩罚形式的反馈来学习。神经网络用于对代理的策略或价值函数进行建模。 例如,在深度Q学习中,使
Read Now
AutoML是如何解决过拟合问题的?
“AutoML 主要通过促进泛化的技术来解决过拟合问题,并确保模型在未见数据上表现良好。过拟合发生在模型过于精确地学习训练数据时,捕捉到噪声而不是潜在模式。AutoML 工具通常采用交叉验证、正则化和超参数调优等策略来应对这一问题。例如,交
Read Now

AI Assistant