脏数据是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。在数据库技术中,脏数据在临时更新（脏读）中产生。事务A更新了某个数据项X，但是由于某种原因，事务A出现了问题，于是要把A回滚。但是在回滚之前，另一个事务B读取了数据项...
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2015-12-29 10:21:00
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脏页（内存页）干净页：内存和磁盘中的数据一致脏页：内存和磁盘中的数据不一致为什么会出现 脏页平时很快的更新操作，都是在写内存和日志。 他并不会马上同步到磁盘数据页,这时内存数据页跟磁盘数据页内容不一致,我们称之为脏页。这里面就涉及 mysql 的内存管理机制内存管理机制简述缓冲区中包含这三大类列表。分别为：LRUList、FreeList、FlushList。在数据库刚启动时，LRUlist中没有
背景：机房级掉电演练，机房1的Redis集群被下电，现网集群没有开启持久化，靠双活机房数据实时同步做数据可靠性方案，机房1的集群恢复后，需要先恢复机房2到机房1的实时同步（增量），然后通过脚本执行存量数据全量同步，由于机房1为空集群，所以为了提升全量数据同步性能，一般不要求加--replace参数，即对端已有数据会被丢弃不同步。问题：机房1主集群数据恢复后，业务请求从机房2的Redis集群切回到机
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2023-06-02 15:46:50
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分析redis的几个问题：1，redis的“脏快照”redis的持久化方式是后台线程慢慢写，则在写的过程中，如果外界进行了set，则redis写下的数据并不是一个干净的快照，而是一份数据可能不匹配的“脏快照”。举例来说：在SNS里面，AB各有10分，然后A扣了5分给B，，则A应该5分B应该15分，但是在redis的脏快照里面，可能是A5分B10分，总数不对。不要认为分数不重要，sns的用户整天就盯
1.什么是脏数据源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编导致A的修改被丢失。2....
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2019-07-29 10:29:43
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# 如何实现 MongoDB 脏数据
作为一名经验丰富的开发者，你需要教一位刚入行的小白如何实现 "MongoDB 脏数据"。MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，脏数据是指一些不符合预期的数据或者数据异常，可能是由于程序逻辑错误或者其他原因导致的。下面是一份完整的教程，包括整个过程的流程图和每一步所需的代码。
## 教程步骤
下面是实现 MongoDB 脏数据的步骤：
| 步
原创
2023-07-22 08:16:25
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今天做个测试，关于Spring整合Hibernate事务的测试，事务传播方式和隔离级别全部是默认方式。
public class UserServiceImpl implements IUserService {
public void saveOrUpdate(String id) {
extUserService.saveOrderupdate(id);
Us
原创
2010-12-19 18:44:38
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今天在使用hibernate向数据库中提交一份更新或者插入的时候，表面上是成功的执行了，而且刷新数据库也看见了数据元组中的项确实是改变了，但是当刷新Web页面使后台逻辑重新加载的时候，会时不时的发现bean的状态是外改动的状态，用统计学的方法统计了一下，正常与不正常的几率五五开。
原创
2021-12-01 17:03:37
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实现“mongodb 脏数据”的过程及代码示例
## 引言
在使用 MongoDB 进行数据存储和查询时，有时会出现一些脏数据，即一些无效、错误或冗余的数据。解决脏数据问题对于保持数据的一致性和可靠性非常重要。本文将介绍如何识别和清理 MongoDB 中的脏数据，并提供了相应的代码示例。
## 流程概述
实现“mongodb 脏数据”的过程可以分为以下几个步骤：
1. 连接到 MongoDB
引言：数据分析师的角色犹如一位大厨，原料有问题，大厨肯定烹饪不出色香味俱佳的大菜，数据有问题，数据分析师得出的结论自然也就不可靠。 先从脏数据的种类及处理方法谈起。◇脏数据的种类及处理方法 首先，我们来了解一下脏数据的种类，明白我们可能会面对哪些问题。 &nbs
1、脏读脏页只是在缓冲池中已经修改的页但是没有刷新到磁盘中，即数据库实例内存中的页和磁盘中的页事不一致的，当然在刷新到磁盘之前，日志都已经被写入到了重做日志文件中，而所谓的脏数据是指事务对缓冲池中行记录的修改，但并没有被提交对于脏页的读取，是非常正常的。脏页是因为数据库实例内存和磁盘异步造成的，这并不影响数据的一致性(或者说两者最终会达到一致性，当脏页刷新回到磁盘中)。并且因为脏页的刷新时异步的，
通过锁定机制可以实现事务的隔离性要求,使得事务可以并发地工作。锁提高了并发,但是却会带来潜在的问题。不过好在因为事务隔离性的要求,锁只会带来三种问题,如果可以防止这三种情况的发生,那将不会产生并发异常。1、脏读在理解脏读(Dirty Read)之前,需要理解脏数据的概念。但是脏数据和之前所介绍的脏页完全是两种不同的概念。脏页指的是在缓冲池中已经被修改的页,但是还没有刷新到磁盘中,即数据库实例内存中
什么是“脏”数据？通俗来说，它是因数据重复录入、共同处理等不规范操作而产生的混乱、无效数据。这些数据不能为企业带来价值，反而会占据存储空间，浪费企业的资源。因此，这些数据被称为“脏”数据，不仅没有价值，还会“污染”其他的数据。某些“脏”数据还可能给企业带来重大损失。曾经有一家保险公司，把客户的资料存储在数据库中，并进行了如下规定：在存入新的数据之前，要对数据库进行检索，以查看其中是否存在相关记录。
1 锁问题通过锁机制可以实现事务的隔离性要求，使得事务可以并发地工作。锁提高了并发，但是也有有潜在的问题。不过好在因为事务隔离性的要求，锁只会带来三种问题，如果可以防止这三种情况的发生，将不会产生并发异常。1.1 脏读先了解脏数据，脏页，脏读。脏页 指的是在缓冲池中已近被修改的页，但是还没有刷新到磁盘中,即数据库实例内存中的页和磁盘中的页数据是不一致的，当然在刷新到磁盘之前，日志都已经被
什么是脏数据，缓存中是否可能产生脏数据，如果出现脏数据该怎么处理？（1）背景介绍： 脏数据：从目标中取出的数据已经过期、错误或者没有意义，这种数据就叫做脏数据。脏读：读取出来脏数据就叫脏读。 （2）知识剖析：1、数据库中的并发事务处理问题：脏读：在并发访问的情况下，不同的事务对相同的数据进行操作，在事务A修改数据还未提交的时候，事务B对该数据进行读取，读出了事物A修改过后的数据
脏写和脏读都是在多个事务同时修改或读取同一行数据的情况下产生的问题。比如现在有事务1和事务2同时对一行数据进行修改，事务1将值改成1，而事务2将值改成了2，这时的值应该是2，但是就在这时，事务1发生了回滚，通过undo log，事务1将值回滚到原来的值0，而此时事务2一看我更新的2怎么突然变成0了，这就是脏写。 所谓脏写，就是刚才明明写了一个数据值，结果过了一会儿却没了，本质就是事
场景: 一条SQL语句，正常执行的时候特别快，但是有时不知道怎么回事，就会变得特别慢，并且这样的场景很难复现，不只是随机，而且持续时间还很短。原因: 只要了解WAL机制，就知道InnoDB在处理更新语句的时候，只做了写日志这个磁盘操作，这个日志叫作redo log(重做日志)，在更新内存写完redo log后，就返回更新成功。 所以总需要时间去将内存中的数据写入到磁盘中，这个过程的术语就叫作flu
从明细文件着手做分析，最痛恨的就是脏数据导致分析出错。例如1月的数据格式是有6个字段，结果到6月就只剩5个字段，到了9月又产生了11个字段。即使是同一个字段，不同周期的数据格式也不一致，例如2012-8-19 12:16 到了九月就成了2012-8-19 12:16:08 数据格式的问题纠结很久。所以说数据清洗很重要。上次分析的代码因解决格式问题更新如下： 1 data guanhui.buydetail;/*导入2012年莞惠网交易明细汇总*/ 2 infile 'E:\交易明细汇总.txt' firstobs=2; 3 input file & :$300. @@;
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2013-01-31 09:49:00
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SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED 查询金蝶数据库的时候，经常能查到这句sql，秒秒钟都在蹦，就是不知道是什么意思。 这句代码的意思是：避免数据脏读。 脏读：A在执行一个事务，还未完成，此时B读取了A，但最后A回滚事务，导致B数据读取的是错误
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2020-10-29 14:15:00
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上一讲介绍了缓存满了，通过内存淘汰机制来淘汰掉数据。如果有的数据一直滞留在缓存中，但又没有应用使用，时间长了，就可能会占据大部分的缓存空间。今天我们来学习一下缓存污染，以及如何解决缓存污染。缓存污染缓存污染，指留存在缓存中的数据，实际不会被再次访问了，但又占据了缓存空间。要解决缓存污染的关键点是能识别出只访问一次或者访问次数很少的数据。从能否解决缓存污染这一维度来分析Redis的8种缓存淘汰策略：
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2023-06-14 21:59:55
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