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Enregistrement W2112527958 · doi:10.1145/1538909.1538913

Snapshot isolation and integrity constraints in replicated databases

2009· article· en· W2112527958 sur OpenAlexaff
Yi Lin, Bettina Kemme, Marta Patiño-Martı́nez, José Enrique Armendáriz-Íñigo

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Database Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeFederación Española de Enfermedades Raras
Mots-clésComputer scienceSerializabilityCorrectnessReplicaData integritySnapshot (computer storage)DatabaseIsolation (microbiology)Distributed computingRollbackConcurrency controlTwo-phase lockingDistributed databaseFault toleranceDatabase transactionDistributed transactionTransaction processingProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Database replication is widely used for fault tolerance and performance. However, it requires replica control to keep data copies consistent despite updates. The traditional correctness criterion for the concurrent execution of transactions in a replicated database is 1-copy-serializability. It is based on serializability, the strongest isolation level in a nonreplicated system. In recent years, however, Snapshot Isolation (SI), a slightly weaker isolation level, has become popular in commercial database systems. There exist already several replica control protocols that provide SI in a replicated system. However, most of the correctness reasoning for these protocols has been rather informal. Additionally, most of the work so far ignores the issue of integrity constraints. In this article, we provide a formal definition of 1-copy-SI using and extending a well-established definition of SI in a nonreplicated system. Our definition considers integrity constraints in a way that conforms to the way integrity constraints are handled in commercial systems. We discuss a set of necessary and sufficient conditions for a replicated history to be producible under 1-copy-SI. This makes our formalism a convenient tool to prove the correctness of replica control algorithms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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