什么是数据库系统的事务

实 时 事 务 模 型

----1 ． 系 统 模 型与 传 统 数 据 库 系 统 相 类 似， 实 时 数 据 库 系 统 的 *** 作 也 是 以 事 务 的 形 式 出 现。 事 务 就 是 包 含 在BEGIN/COMMIT/ABORT 之 间 的 *** 作 序 列。 系 统 以 事 务 为 单 位 分 配CPU、 数 据 等 资 源， 进 行 优 先 级 的 分 配、 调 度 处 理 等。

---- 实 时 数 据 库 系 统 中 的 事 务 与 传 统 事 务 有 很 大 的 不 同， 其 事 务 可 以 有 定 时 限 制（ 典 型 地 为 截 止 期）， 系 统 追 求 的 目 标 不 是 系 统 的 吞 吐 量， 而 是 单 个 事 务 定 时 限 制 的 满 足， 以 使 满 足 定 时 限 制 的 事 务 比 率 最 大； 传 统 事 务 的 原 子 性、 一 致 性、 隔 离 性 及 永 久 性 在 实 时 环 境 下 变 得 太 严 格 或 不 可 能； 要 求 采 用" 识 时" 机 制 来 处 理 事 务 的 调 度 或 并 发 控 制， 而 不 是 传 统 的 先 来 先 服 务 方 式。

----2 ． 结 构 模 型

---- 传 统 数 据 库 中 事 务 就 是 一 个 平 坦 的 *** 作 序 列， 事 务 的 执 行 要 么 顺 利 执 行 到 提 交， 要 么 夭 折 而 不 在 系 统 的 任 何 部 分 留 有 痕 迹。 在 实 时 应 用 环 境 下 则 不 同：

应 用 语 义 有 时 显 式 地 要 求 结 构 上 的 一 个 事 务 为 另 一 个 事 务 的 子 事 务。 例 如， 在CAD 工 程 中， 一 个 工 程 事 务 划 分 成 若 干 个 设 计 事 务， 而 每 一 设 计 事 务 又 可 分 成 若 干 个 子 任 务 而 分 配 给 各 设 计 者。

实 时 应 用 中 被 触 发 的 活 动 依 应 用 要 求 可 以 是 触 发 它 的 事 务 的 子 事 务。 在 过 程 控 制、 自 动 化 等 领 域 这 种 情 形 很 普 遍。

在 分 布 式 应 用 环 境 中， 一 个 事 务 可 能 要 分 出 若 干 在 不 同 节 点 上 执 行 的 代 理 事 务， 它 们 分 工 合 作 且 都 作 为 原 事 务 的 子 事 务。

在 工 程 应 用 中， 普 遍 存 在 长 寿 事 务 或 开 端 事 务。 这 种 事 务 会 造 成 系 统 资 源 需 求 的 瓶 颈。 为 此， 可 将 这 种 事 务 划 分 成 若 干 逻 辑 相 对 独 立 的 子 事 务， 以 便 当 其 结 束 时 能 提 前 释 放 占 用 的 资 源。

---- 所 以， 实 时 应 用 要 求 系 统 提 供 事 务 嵌 套 机 制。 包 含 其 他 事 务 的 事 务 称 为" 父 事 务"， 被 包 含 的 事 务 称 为 " 子 事 务"， 没 有 父 事 务 的 事 务 为" 根 事 务"。 事 务 之 间 可 以 形 成 嵌 套 关 系。

实 时 事 务 的 特 征

----1 ． 定 时 性

---- 实 时 应 用 中 事 务 的 定 时 性 来 源 于 两 方 面： 一 是 外 部 环 境 显 式 给 出 的 反 应 时 间 要 求， 如 截 止 期 等； 二 是 由 于 系 统 中 的 数 据 随 时 间 变 化 而 转 嫁 来 的。

---- 定 时 性 包 括 了 两 方 面 的 含 义：

---- 定 时 限 制 事 务 的 执 行 具 有 显 式 的 时 限， 如 期 限、 截 止 时 间 等。 这 是 由 于 控 制 系 统 要 随 时 紧 紧 地 跟 踪 被 控 系 统 而 引 起 的， 它 要 求RTDB 必 须 有 时 间 处 理 机 构。 时 限 还 可 有 软 硬 之 分。

---- 定 时 正 确 性 事 务 能 按 合 适 的 时 间 要 求 正 确 执 行。 这 是 由 于 要 求 数 据 对 于 控 制 系 统 的 各 种 决 策 活 动 随 时 有 效 而 引 起 的， 它 要 求 权 衡 定 时 限 制 与 数 据 一 致 性 等 多 方 面 因 素， 提 供 合 适 的 调 度 算 法。

---- 实 时 事 务 有 不 同 的 定 时 限 制， 其 中 最 重 要 的 有：

---- 截 止 时 间 实 时 事 务 完 成 的 最 后 期 限。 它 可 以 有 硬、 软 之 分， 具 有 硬 截 止 时 间 的 事 务（ 称 为 硬 实 时 事 务）， 必 须 在 其 截 止 时 间 以 前 完 成， 否 则 将 带 来 灾 难 性 的 后 果， 故 到 达 其 截 止 时 间 还 不 能 完 成 的 硬 实 时 事 务 必 须 夭 折。 具 有 软 截 止 时 间 的 事 务（ 称 为 软 实 时 事 务）， 应 该 在 其 截 止 期 完 成， 但 超 过 其 截 止 时 间 也 还 有 一 定 意 义（ 尽 管 不 断 下 降）， 故 软 实 时 事 务 到 达 其 截 止 时 间 后 不 必 立 即 夭 折 它。

---- 到 达 时 间 事 务 在 系 统 中 生 成 的 时 间。 它 可 以 是 可 预 报 的， 也 可 以 是 不 可 预 报 的。 可 预 报 的 到 达 时 间 可 显 式 地 给 出 或 者 作 为 一 个 导 出 函 数， 如 周 期 事 务 的 到 达 时 间 是 可 预 报 的。 不 可 预 报 的 到 达 时 间 是 指 当 相 应 事 务 到 达 系 统 时 才 能 知 道， 非 周 期 事 务 的 到 达 时 间 就 是 不 可 预 报 的。

---- 期 望 执 行 时 间 估 算 的 最 坏 情 况 执 行 时 间。 由 于 各 种 不 可 预 报 性 因 素， 它 很 难 做 到 准 确， 估 算 的 最 坏 情 况 执 行 时 间 可 能 与 实 际 情 况 相 差 很 大。 然 而， 为 了 合 理 地 得 到 事 务 的 截 止 时 间 及 适 当 地 调 度 以 使 其 满 足， 又 必 须 事 先 较 准 确 地 估 算 其 执 行 时 间。

----2 ． 语 义 相 关 性

---- 实 时 数 据 库 事 务 之 间 存 在 着 各 种 关 系， 包 括 结 构 关 系、 数 据 与 通 信 关 系、 时 间 关 系 等， 这 些 关 系 带 来 了 事 务 间 的 各 种 相 关 性。

----(1) 结 构 相 关

---- 它 来 自 于 复 杂 事 务 模 型 的 结 构 特 征， 用 来 建 模 复 杂 事 务 内 部 并 发 事 务 行 为 的 一 种 约 束。 不 同 的 复 杂 事 务 模 型 有 不 同 的 结 构 相 关 性， 但 它 们 可 以 通 过 事 务 间 的" 执 行 依 赖 性" 来 定 义， 实 时 嵌 套 事 务 中 基 本 的 事 务 依 赖 有：

子 事 务 对 父 事 务 的 开 始 依 赖（BD）： 子 事 务 开 始 前 父 事 务 已 经 开 始；

父 事 务 对 子 事 务 的 提 交 依 赖(CD）： 父 事 务 提 交 前 子 事 务 已 经 结 束（ 提 交 或 夭 折）；

子 事 务 对 父 事 务 的 夭 折 依 赖（AD）： 父 事 务 夭 折 则 子 事 务 一 定 夭 折。

----(2) 数 据 相 关

---- 数 据 相 关 就 是 不 同 事 务 间 的 共 享 数 据 联 系， 但 此" 共 享" 概 念 比 传 统 的 具 有 更 广 的 意 义： 实 时 嵌 套 事 务 中 的 子 事 务 共 享 父 事 务 数 据， 子 事 务 提 交 时 其 对 数 据 库 的 更 改 委 托 给 父 事 务， 只 有 父 事 务 提 交 时 才 能 真 正 地 写 入 数 据 库。

----(3) 功 能 替 代/ 结 果 补 偿

---- 一 个 实 时 应 用 常 常 由 若 干 任 务 组 成， 而 一 个 任 务 有 时 可 以 通 过 不 同 途 径 来 实 现。 一 个 应 用 建 模 为 一 个 事 务， 一 个 任 务 则 建 模 为 一 组 功 能 等 价 的 子 事 务， 称 为 该 任 务 的 替 代 集。 若 一 个 任 务 的 替 代 集 中 的 子 事 务 之 一 能 成 功 执 行， 则 该 任 务 是 可 完 成 的。 若 对 应 一 个 事 务 的 所 有 任 务 可 完 成， 则 该 事 务 是 成 功 的（ 可 提 交）。 功 能 替 代 导 致 了 事 务 执 行 路 径 的 不 确 定 性， 即 一 个 事 务 成 功 执 行 的 路 径 依 赖 于 执 行 过 程 中（ 子 事 务） 失 败 的 发 生， 且 即 使 某 些 子 事 务 失 败 了， 事 务 仍 可 能 顺 利 提 交。 这 还 体 现 了 实 时 事 务 的 健 壮 性， 即 有 的 事 务（ 任 务） 不 能 失 败。

---- 由 于 前 面 所 述 的 事 务 的 结 构 复 杂 性 和 功 能 替 代 性， 因 此， 事 务 的 执 行 经 历 不 确 定， 一 个 子 事 务 的 执 行 直 到 提 交 时 还 不 能 确 定 它 是 否 需 要。 若 一 个（ 子） 事 务 提 交 后， 发 现 它 是 不 需 要 的， 该 怎 么 办 ？ 另 一 方 面， 一 个 实 时 事 务 可 以 物 理 改 变 现 实 世 界 的 状 态， 换 句 话 说， 事 务 可 以 启 动 各 种 活 动， 这 些 活 动 在 它 提 交 前 就 已 经 影 响 了 现 实 世 界， 因 而 当 这 种 事 务 夭 折 时， 不 能 进 行 传 统 意 义 下 的" 还 原"（Undo）。 于 是 需 要 一 种" 补 偿" 活 动 来 抵 消 它 所 有 的 影 响， 这 种 补 偿 活 动 也 是 事 务。 对 于 一 个（ 子） 事 务， 若 存 在 能 抵 消 它 提 交 后 所 产 生 的 所 有 影 响 的（ 子） 事 务， 则 称 其 为 是 可 补 偿 的， 否 则 是 不 可 补 偿 的。 当 然， 不 是 每 一 个（ 子） 事 务 都 是 可 补 偿 的， 不 可 补 偿 的（ 子） 事 务 在 知 道 它 确 实 是 需 要 的 以 前， 一 定 不 能 提 交。

实 时 事 务 分 类

---- 实 时 事 务 可 以 从 不 同 的 侧 面 进 行 分 类。

----1 ． 按 关 键 性 分 类

---- 也 就 是 按 事 务 时 限（ 截 止 期） 的 性 质， 即 事 务 超 截 止 期 对 系 统 带 来 的 影 响 分 类。 而 这 种 时 限 的 性 质 可 以 很 好 地 用 价 值 函 数 来 建 模， 于 是 我 们 有：

---- 硬（ 截 止 期/ 实 时） 事 务 超 截 止 期 会 导 致 恶 果（ 价 值 函 数 取 大 且 可 能 不 断 增 加 的 负 值）。 它 对 应 于 安 全 危 急 性 活 动。

---- 软（ 截 止 期/ 实 时） 事 务 超 截 止 期 仍 有 一 定 的 价 值， 且 价 值 不 断 下 降， 直 到 某 一 时 刻（ 称 为 最 终 有 效 时 间） 降 到 零， 此 后 保 持 为 零（ 不 会 为 负）。

---- 固（ 截 止 期/ 实 时） 事 务 一 旦 到 达 截 止 时 间， 其 价 值 立 即 降 为 零， 此 后 固 定 为 零（ 也 不 会 为 负）。 显 然， 它 是 软 实 时 事 务 在 最 终 有 效 时 间 与 截 止 时 间 重 合 情 况 的 特 例。

----2 ． 按 功 能 分 类

---- 一 个 实 时 数 据 库 系 统 以 两 种 方 式 直 接 与 现 实 世 界 交 互 作 用， 一 是 关 于 现 实 世 界 状 态 或 事 件 的 信 息 被 记 录 到 数 据 库 中， 二 是 事 务 可 以 启 动 各 种 影 响 现 实 世 界 的 活 动。 这 就 给 予 我 们 一 种 如 下 事 务 分 类：

---- 数 据 接 收 事 务 记 录 现 实 世 界 的 状 态 或 发 生 的 事 件 到 数 据 库 中。 它 是 简 单 的 只 写 事 务； 为 了 保 持 数 据 库 的" 外 部 一 致" 和 跟 踪 记 录， 它 应 是 短 的、 周 期 的， 且 应 是 被 立 即 执 行（ 不 能 等 待 和 阻 塞） 的 硬 实 时 事 务。 为 了 保 证 其 定 时 限 制 的 满 足， 它 可 能 会 引 起 对 数 据 库 一 致 性 的 破 坏。

---- 数 据 处 理 事 务 类 似 传 统 数 据 库 的 事 务。 它 用 来 恢 复 已 违 反 了 一 致 性（ 可 能 由 于 数 据 接 收 事 务 的 结 果） 的 数 据 库 的 状 态。 这 种 事 务 可 看 作 维 护 正 常 运 行 的 监 控 器， 它 可 能 是" 长 寿" 的。

---- 控 制 事 务 引 起 现 实 世 界 中 有 关 活 动 的 执 行。 像 数 据 接 收 事 务 一 样， 这 种 事 务 是 很 短 的， 尽 管 所 引 起 的 现 实 活 动 可 能 要 执 行 很 长 时 间。 它 通 常 也 是 硬 实 时 的。 这 种 事 务 还 可 以 作 为 数 据 处 理 事 务 的 子 事 务 而 被 调 用， 而 它 本 身 也 可 以 触 发 子 事 务， 比 如 以 一 子 事 务 来 检 测 所 引 起 的 现 实 活 动。

实 时 事 务 的 正 确 性

----1 ． 正 确 性 概 念 及 内 涵 实 时 事 务 与 传 统 事 务 的 本 质 区 别 就 在 于 其 有 定 时 限 制， 因 此， 事 务 处 理 必 须 同 时 满 足 一 致 性 要 求 和 定 时 限 制。 虽 然 实 时 事 务 的 正 确 性 与 传 统 事 务 一 样， 也 包 括 数 据 库 状 态 正 确 性 和 事 务 执 行 正 确 性 两 个 方 面， 但 其 含 义 与 内 容 有 很 大 的 不 同。 数 据 库 状 态 正 确 性 包 含 内 部 一 致 和 时 间 一 致， 事 务 执 行 正 确 性 则 包 含 其 结 果 正 确 性、 行 为 正 确 性、 结 构 正 确 性 和 时 间 正 确 性。

----2 ． 正 确 性 标 准

---- 传 统 数 据 库 中 的 原 子 性 和 可 串 行 化 包 含 了 事 务 正 确 性 的 所 有 概 念。 而 实 时 嵌 套 事 务 正 确 性 的 内 容 更 为 丰 富， 实 现 的 手 段 也 就 更 为 复 杂。 传 统 可 串 行 化 标 准 在 实 时 环 境 下 太 严 格 或 不 适 合， 限 制 了 系 统 中 事 务 执 行 的 并 发 度， 对 于 满 足 事 务 定 时 限 制 是 不 利 的。 我 们 开 发 了 一 种 新 颖 的 准 一 致 性 可 串 行 化 并 发 控 制 策 略， 事 务 执 行 给 系 统 带 来 的 不 一 致 被 限 定 在 一 定 的 范 围 内， 并 在 一 定 的 时 机 恢 复 数 据 库 到 一 致 状 态。 而 实 时 事 务 的 时 间 正 确 性 需 要" 识 时" 协 议 实 现， 结 构 正 确 性 需 要 事 务 管 理 检 查 事 务 间 的 结 构 相 关 性 来 实 现。

实 时 事 务 处 理

----1 ． 实 时 事 务 优 先 级 分 配

---- 实 时 事 务 的 调 度 和 并 发 控 制 都 是 基 于 事 务 的 优 先 级 进 行 的， 因 此， 如 何 分 配 事 务 的 优 先 级 是 一 个 重 要 的 问 题。

---- 常 见 的 事 务 优 先 级 分 配 算 法 有 以 下 几 种：

---- 最 早 放 行 最 优 先（Earliest Release First） 该 策 略 将 最 高 优 先 级 指 派 给 具 有 最 早" 放 行"（Release） 时 间 的 事 务。 所 谓 放 行 时 间 就 是 事 务 可 以 开 始 执 行 的 最 早 时 间， 与 此 相 联 的 有 事 务 到 达（Arrive） 时 间、 事 务 接 纳（Admission） 时 间。

---- 截 止 期 最 早 最 优 先（Earliest Deadline First） 即 具 有 最 早 截 止 期 者 优 先 级 最 高。

---- 可 达 截 止 期 最 早 最 优 先（Earliest Feasible Deadline First） 具 有 最 早 的 可 达 截 止 期 者 优 先 级 最 高。 所 谓 一 个 事 务t 的 截 止 期 是 当 前 时 间" 可 达 到" 的， 乃 指 τ ＋（E －P） ≤d。 这 里 τ 为 当 前 时 间，E、P 分 别 为 事 务T 的 执 行 时 间 估 算 和 已 执 行 时 间， d 为 其 截 止 期。

---- 空 余 时 间 最 短 最 优 先（Least Slack First） 事 务t 的 空 余 时 间S=d －（ τ ＋E －P）， 即 推 迟T 的 执 行 而 仍 然 满 足 其 截 止 期 的 可 推 迟 时 间 量 估 算。

---- 价 值 最 高 最 优 先（Highest Value First） 每 一 事 务 都 有 一 价 值 函 数， 其 值 最 大 者 最 优 先。 问 题 是 如 何 合 理 地 构 造 价 值 函 数， 一 个 例 子 是：

---- V（t）=c（w1（ τ － τS） －w2d ＋w3P －w4S）

---- 其 中 τ、d、P、S 的 意 义 同 上，c、 τs 分 别 为 t 的 危 急 度、 开 始 时 间，wi 为 加 权 因 子。

---- 价 值 密 度 最 大 最 优 先（Greatest Value Density First） 价 值 密 度 函 数 为：

---- 即 事 务 完 成 时 的 期 望 价 值 与 实 现 该 价 值 所 需 计 算 量 的 比 最 大 者 优 先 级 最 高。 显 然， 对 于 期 望 价 值 一 样 的 事 务， 该 策 略 偏 向 较 短 者， 因 为 它 每 单 位 消 耗 时 间 所 获 得 的 价 值 更 大。 与 上 面 的HVF 策 略 一 样， 这 里 也 有 如 何 设 计 价 值 函 数 的 问 题。

----2 ． 实 时 事 务 并 发 控 制 和 调 度

---- 在 实 时 应 用 环 境 中， 如 果 处 理 不 当， 可 能 造 成" 优 先 级 颠 倒"， 即 优 先 级 高 的 事 务 等 待 优 先 级 低 的 事 务， 这 对 实 现 事 务 的 定 时 限 制 是 不 利 的。 为 此， 我 们 提 出 了 以 下 几 种 改 进 方 案：

----(1) 优 先 级 继 承

---- 优 先 级 继 承 的 基 本 思 想 是： 当 发 生 优 先 级 颠 倒 时， 将 占 有 者tH 的 优 先 级 提 高 到 与tR 的 一 样（ 即 继 承tR 的 优 先 级），tH 继 续 执 行 直 到 结 束（ 提 交 或 夭 折）。 在tH 因 某 种 原 因（ 如 成 为 死 锁 的 牺 牲 者） 而 重 启 动 时， 它 恢 复 原 来 的 优 先 级。 让tH 继 承 tR 优 先 级 是 为 了 让 它 尽 快 完 成， 因 为tH 的 进 展 也 意 味 着tR 的 进 展。 这 种 策 略 称 为 优 先 继 承（PI）。

----(2) 高 优 先 级 夭 折

---- 这 种 策 略 的 思 想 是， 当 发 生 优 先 级 颠 倒 时， 夭 折 低 优 先 级 的tH 而 让 高 优 先 级 的tR 执 行。 该 策 略 称" 高 优 先" 法（HP）。

---- 这 种 策 略 可 以 消 除 死 锁， 但 它 的 问 题 是：

对 那 些 已 执 行 时 间 很 长 而 还 需 执 行 的 时 间 已 很 短 的tH， 夭 折 的 代 价 很 大。 尤 其 是 当dH（ 截 止 时 间） －ct（ 当 前 时 间） 与tH 的" 剩 余 执 行 时 间 估 算"el(tH) 相 差 不 大 时， 重 启 动 必 然 导 致 其 超 截 止 时 间， 而 且 浪 费 大 量 系 统 资 源， 使 整 个 系 统 性 能 下 降。

若 采 用 像LSF 这 样 的 动 态 优 先 级 分 配 策 略， 则 被 夭 折 而 重 启 动 的tH 可 能 马 上 会 有 比tR 更 高 的 优 先 级。 为 此， 当 重 启 动 的tH 再 次 与 tR 冲 突 时，tR 可 能 又 被tH 夭 折， 这 样 就 导 致 循 环 夭 折。

>

与商业智能相关的词汇有例如数据仓库，数据装载（ETL），数据挖掘（Data Mining）， 客户关系管理（CRM），SAS，PeopleSoft, SAP等。理清他们之间的关系才能准确制订个人职业发展规划。

到上个世纪九十年代，以数据存储为目的的联机分析处理系统（OLTP）已经发展得相当成熟，关系型数据库的应用已经非常普及，大型企业或部门积累了大量原始数据。这些数据是按照关系型结构存储，在更新，删除，有效存储（少冗余数据）方面表现出色，但在复杂查询方面效率却十分低下。为充分利用已有数据，提供复杂查询，提供更好的决策支持，出现了数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库与数据库（这里的数据库指关系型数据库）的区别在于，数据仓库以方便查询（称为主题）为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载（ETL）成为数据仓库系统一个主要的日常工作。

在数据仓库发展的同时，一项从大量数据中发现隐含知识的技术也在学术领域兴起,这就是数据挖掘。数据挖掘也称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD），就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。最初的数据挖掘应用一般需要从组织数据做起，经历算法设计（建模），挖掘，评价，改进等步骤。其中组织整理数据占据大部分时间，大约占到整个数据挖掘项目80%的时间。

数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物，是从海量数据中提取有用知识的热门技术。传统的交易型系统，九十年代兴起的互连网技术及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下，产生了大量的数据。但与之相配合的数据分析和知识提取技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠”这样一种奇怪的现象。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。目前数据挖掘技术在零售业的货篮数据（Basket data）分析、金融风险预测、产品产量、质量分析、分子生物学、基因工程研究、Internet站点访问模式发现以及信息搜索和分类等许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(>

、数据库中的主数据文件一定属于主文件组吗？

答：是；因为所有数据库都至少包含一个主文件组，所有系统表都分配在主文件组中，所以一定属于主文件组。

2、数据文件和日志文件可以在同一个文件组吗？为什么？

答：不可以；因为主数据文件存在于主文件组，日志文件不属于任何文件组。

3、删除了数据库，其数据文件和日志文件是否已经删除？

答：是的，全部已删除；

4、TRUNCATE TABLE：删除内容、释放空间但不删除定义。

通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。

（自增长列重新开始计算）

DELETE TABLE：删除内容不删除定义，不释放空间。

每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。（所以delete以后的数据有办法可以恢复的；自增长列接着之前的递增）

DROP TABLE：删除内容和定义，释放空间。

理论知识不一定靠谱，关键自己要实践。

简单来说，储存引擎分为两大类。针对事务处理(OLTP)和针对分析型(OLAP)。

事务性处理优化架构的数据库通常面对用户，为具体的程序设计。在使用中往往磁盘的寻道时间会是负载的瓶颈。更具体细分的一哈，主要分为两大流派：

日志结构流派，具体的有BitCask、SSTables、LSM-tree等都属于此类;

原地更新流派，B-tree类型是这一类的代表。像我们熟悉的关系型数据库和非关系型数据库。mysql,mongodb等等。

分析型的不面向最终用户，一般是业务分析师使用。需要在短时间扫描百万条记录，磁盘带宽通常是瓶颈。数据库有c-store等。面向列储存是这种数据库工作负载比较流行的解决方案。

希望是你期望的答案~~~~~~~

数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列 *** 作，要么完全地执行，要么完全地不执行。

事务处理可以确保除非事务性单元内的所有 *** 作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关 *** 作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。

事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

相关属性：

原子性（Atomic）（Atomicity)

事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。通常，与某个事务关联的 *** 作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些 *** 作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理 *** 作子集的可能性。

一致性（Consistent）(Consistency)

事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）都必须是正确的。某些维护一致性的责任由应用程序开发人员承担，他们必须确保应用程序已强制所有已知的完整性约束。例如，当开发用于转帐的应用程序时，应避免在转帐过程中任意移动小数点。

隔离性（Insulation）(Isolation)

由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。这称为隔离性，因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务，以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。当事务可序列化时将获得最高的隔离级别。在此级别上，从一组可并行执行的事务获得的结果与通过连续运行每个事务所获得的结果相同。由于高度隔离会限制可并行执行的事务数，所以一些应用程序降低隔离级别以换取更大的吞吐量。

持久性（Duration）(Durability）

事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。

以上就是关于什么是数据库系统的事务全部的内容，包括:什么是数据库系统的事务、数据库事务是什么、求一些"数据仓库和数据挖掘"的案例等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！