DBMS中串行和非串行日程表的计算

在数据库管理系统（DBMS）中，日程表是指在给定时间内执行的数据库事务序列。在一个单一的数据库中，可能会有多个事务同时进行或者相互竞争资源。在这种情况下，DBMS需要确定每个事务的执行顺序以确保数据的准确性和一致性。DBMS中的日程表分为串行和非串行两类。

串行日程表

在串行日程表中，每个事务按特定的顺序依次执行。在任何给定的时间，只有一个事务可以访问数据库中的数据。这保证了数据的完整性和一致性，但是也降低了系统的性能。

非串行日程表

在非串行日程表中，多个事务可以并发地访问数据库中的数据。这提高了系统的性能，但是可能导致脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）和幻象读（phantom read）等问题。为了避免这些问题，DBMS采用了多种技术，如锁定（locking）、封锁（blocking）、多版本并发控制（MVCC）等。

计算日程表

DBMS中计算日程表的过程称为调度。调度的目标是生成一组执行事务的操作序列，并确保数据的完整性和一致性。调度算法通常基于以下两个因素：

• 事务之间的依赖关系
• 资源的互斥关系

通常使用的调度算法包括：

• 串行调度算法（SSA）
• 具有优先级的调度算法（PDSA）
• 基于锁的调度算法（LDSA）
• 时间戳调度算法（TSA）

代码片段

以下是用Python语言实现基于时间戳的调度算法的代码片段：

def timestamp_schedule(transactions):
    # 为每个事务分配时间戳
    for t in transactions:
        t.timestamp = get_current_timestamp()

    # 按时间戳排序
    sorted_transactions = sorted(transactions, key=lambda t: t.timestamp)

    # 初始化已提交事务集合
    committed_transactions = set()

    # 生成执行序列
    execution_sequence = []
    while len(committed_transactions) < len(transactions):
        for t in sorted_transactions:
            if t not in committed_transactions and can_execute(t, committed_transactions):
                execution_sequence.append(t)
                committed_transactions.add(t)
                break

    return execution_sequence

在这个代码片段中，get_current_timestamp()函数用于获取当前的时间戳，can_execute(t, committed_transactions)函数用于检查事务t是否可以执行。