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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的并发控制方法及系统，包括：将待执行事务进行初始化，并标记状态为执行中；判定执行中的事务是否存在未执行操作，若存在则查询操作执行策略继续执行，判断是否进行提前校验并执行对应操作；若不存在则根据当前事务的提交策略进行事务校验并提交；对事务累积的读操作进行正确性验证；查询事务的提交策略，根据提交策略和本事务建立的事务依赖关系进行等待操作直到事务依赖关系满足预设条件，对事务的读操作的集合进行正确性校验。本发明允许事务根据机器学习的训练结果进行任意行为的数据库操作，充分匹配不同应用场景的特点，最大程度提升系统的灵活性。
主权项：1.一种基于机器学习的并发控制方法，其特征在于，包括：初始设定步骤：将待执行事务进行初始化，并标记状态为执行中；操作执行步骤：判定执行中的事务是否存在未执行操作，若存在未执行操作，则查询操作执行策略，执行未完成的操作，判断是否进行提前校验并执行对应操作；若不存在未执行操作，则根据当前事务的提交策略进行事务校验，并进行提交操作；提前校验步骤：对事务累积的读操作进行正确性验证，验证的读写集包括上一次提前校验成功至本次校验的读操作的集合；事务校验步骤：查询事务的提交策略，根据提交策略和本事务建立的事务依赖关系进行等待操作直到事务依赖关系满足预设条件，对事务的读操作的集合进行正确性校验；通过结合机器学习策略与实际数据库事务执行环境，对事务状态进行并发控制；还包括：操作策略查询步骤：事务在数据库中搜索到即将进行操作的数据地址，将该操作的操作标识符以及数据的热度元数据信息作为机器学习模型的推理输入，机器学习模型将本次操作的执行策略交付给事务，包括等待策略以及操作的执行方法；提交策略查询步骤：事务将该事务的类型信息作为机器学习模型的推理输入，机器学习模型将本事务的提交策略交付给事务，包括事务提交前的等待策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于机器学习的并发控制方法及系统
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