查询有重复关系的脏数据

最新推荐文章于 2025-05-28 15:24:09 发布
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SELECT *
    FROM relationship a,relationship b
    WHERE a.source_id=b.target_id
    AND a.target_id = b.source_id

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MySQL锁与脏读、不可重复读、幻读详解
悦分享
09-04 2529
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的 计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一 个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。本章我们着重讨论MySQL锁机制 的特点，常见的锁问题，以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议。
大数据领域数据清洗的常用算法解析
AI天才研究院
04-27 1089
随着企业数字化转型加速，数据规模呈指数级增长，但原始数据普遍存在“脏数据”问题（如缺失值占比超30%、异常值干扰模型训练等）。数据清洗作为数据预处理的核心环节，旨在通过算法修正数据错误、提升数据质量，为后续数据分析、机器学习提供可靠输入。本文聚焦大数据场景下的常用清洗算法，覆盖缺失值处理、异常值检测、重复数据识别等核心场景，兼顾理论解析与工程实践。背景介绍：明确数据清洗的重要性与目标；核心概念：定义数据质量问题类型与清洗流程；核心算法：详解缺失值、异常值、重复数据等场景的算法原理；
数据库的脏数据问题
budapest的专栏
10-31 1万+
脏读dirty   reads：当事务读取还未被提交的数据时，就会发生这种事件。举例来说：Transaction   1   修改了一行数据，然后   Transaction   2   在   Transaction   1   还未提交修改操作之前读取了被修改的行。如果   Transaction   1   回滚了修改操作，那么   Transaction   2   读取的数据就可以看作是
关联查询时用on筛选和用where筛选的区别
wb_snail的博客
02-02 4747
刚开始用left join是总是傻傻分不清楚筛选条件到底该放在on之后还是where之后，这里我们先说原理再通过例子方便大家理解 使用left join时，原理简单的可以描述为先将左边的主表结果集查询出来，然后遍历主表结果集，对于每一条主表数据都会根据on后的条件去查询从表，查到了就拿出从表中需要的数据，查不到就为空。也就是说on后的条件仅仅是针对从表数据进行筛选的。这样即使筛选不到也不影响最终...
mysql 脏数据查询_MySQL数据库02
weixin_32025789的博客
02-03 936
MySQL数据库前言：前面我们了解了什么是数据库，什么是MySQL数据库以及如何运用，接下来我们接着深入学习MySQL。(提前声明，以下所提供的事例不标准，仅供参考)数据库的备份与还原：备份：在cmd中输入mysqldump -u root -p 数据库名称 >备份路径还原：两种方法①：mysql -u root -p数据库名称 (这个实例，我事先删除了smbms的数据库并重新导入)②...
脏数据及处理
wenfei1997的博客
08-12 4953
** 秋招复习8/12** ## 什么是脏数据？怎么处理 ###1. 脏数据 从目标中取出来的 已经过期、错误、或者没有意义的数据。 脏读：读取出来的脏数据就叫脏读 ”脏数据“分类及处理方法 a.数据缺失：空值（缺一行 ）或者记录的一些值 处理方法： 1）不将空值纳入分析范围 2）补值：从数据库中重新导入数据或采用平均数、零、或者等比例随机数等补值。 b.数据重复:人工判断处理，保留数据中的一条。 c.数据错误 1)异常值：数值大于区间范围 处理方法： ...
常见的三种数据库的数据不一致问题：丢失修改、不可重复读、读脏数据及其应对策略
JakeMa1024的博客
05-08 1274
记住，数据库的世界没有绝对的“完美”，但通过合理的设计和工具，我们总能找到“鱼与熊掌兼得”的平衡点。下次遇到数据不一致的问题，不妨想想这些“三违”现象的解决方案，让你的代码不再“捉急”！比如，事务A第一次读取商品价格为99元，事务B修改价格为129元并提交后，事务A再次读取时价格变成了129元。比如，事务B修改了数据但未提交，事务A读取了这些数据，如果事务B最终回滚，事务A读到的就是无效数据。当两个事务（比如两个用户的操作）同时修改同一数据，后提交的事务会覆盖前一个事务的修改，导致前者的修改“凭空消失”。
数据治理——如何处理“脏数据”
无与伦比BLOG
12-21 1万+
       随着企业越来越懂得如何使用大数据，大数据不再只是任何人都能进入的沙箱，它是真正的工作负荷，需要围绕它进行治理控制。 一、“脏数据”分类以及处理方法        数据缺失：缺一些记录，或者一条记录里缺一些值（空值），或者两者都缺。原因可能有很多种，系统导致的或人为导致的可能性都存在。如果有空值，为了不影响分析的准确性，要么不将空值纳入分析范围，要么进行补值。前者会减少分析的样本量...
脏读幻读和不可重复读 数据库锁 隔离机制
热门推荐
song854601134的博客
06-06 6万+
一、脏读、不可重复读、幻读1、脏读：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。 例如： 张三的工资为5000,事务A中把他的工资改为8000,但事务A尚未提交。 与此同时， 事务B正在读取张三的工资，读取到张三的工资为8000。 随后， 事务A发生异常，而回滚了事务。张三的工资又回滚为5000。 最后， 事务B读取到的张三工资为8000的数据即为脏数据，事务B做了一次脏读。2、不可重复读：是指在一个事务内，多
数据库、数据仓库、数据湖有什么不同
kcarly的专栏
01-26 3451
数据库适合事务处理和实时交互；数据仓库适合数据分析和决策支持；数据湖适合探索性分析和大规模数据分析。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的技术方案，或者将它们结合使用，以实现最佳的数据管理和分析效果。数据库、数据仓库和数据湖各有其独特的优势和适用场景。在实际应用中，企业可以根据具体需求选择合适的方案，或者将它们结合使用以实现最佳效果。例如，对于需要处理大规模原始数据的场景，可以选择数据湖；对于需要高效分析和决策支持的场景，则可以选择数据仓库；而对于需要事务处理和实时查询的场景，则可以选择数据库。
联邦学习 + 脏数据+Approaches to address the data skew problem in federated learning
柯同学要谦虚
10-24 2139
Menu联邦学习脏数据脏数据的种类及处理方法数据缺失数据重复数据错误数据不可用 联邦学习 脏数据 脏数据的种类及处理方法 数据缺失 缺一些记录，或者一条记录里缺一些值（空值），或者两者都缺。原因可能有很多种，系统导致的或人为导致的可能性都存在。如果有空值，为了不影响分析的准确性，要么不将空值纳入分析范围，要么进行补值。前者会减少分析的样本量，后者需要根据分析的计算逻辑，选择用平均数、零、或者等比...
49 一个事务多次查询一条数据读到的都是不同的值，这就是不可重复读？l.pdf
04-15
总的来说，文档通过讨论不可重复读的概念，向读者展示了一个事务在多次查询时，由于其他事务的更新导致读到的数据不一致的情形。它强调了不同隔离级别的重要性，以及开发者在实际开发过程中如何根据业务需求来选择...
mysql插入前查询重复问题解决方案
Codewarning
04-18 4558
文章目录需求使用场景举例的表结构解决方案1.添加唯一约束2.分两条sql语句,先查询再判断是否插入3.insert语句里加入not exists解决4.使用存储过程,编写触发器 需求 在插入数据前先查询是否已经存在该数据,存在则不插入,不存在再插入 使用场景 用户注册前查询是否重名 举例的表结构 表名 userInfo 主键 id 无符号自增 其他 userName 用户名,不允许重名 password 密码 解决方案 1.添加唯一约束 ​ 将userName设为唯一约
数据库事务隔离问题详解：脏读、不可重复读与幻读
hixiaoyang的博客
05-28 756
本文系统讲解了数据库事务隔离中的三类典型问题：脏读、不可重复读和幻读。首先介绍事务的ACID特性和四种隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、可串行化），然后分别详细阐述三类问题的定义、产生场景和危害，对比它们之间的区别，并提供相应的解决方案。文章还通过对比表格展示不同隔离级别下三类问题的出现情况，最后给出数据库选择建议和面试回答技巧。现代数据库通过MVCC、锁机制等技术实现事务隔离，理解这些底层机制有助于深入掌握事务隔离问题。
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
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LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
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读脏数据
03-08
在默认情况下，大多数关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL，默认采用可重复读隔离级别来防止脏读现象的发生。然而，在较低级别的隔离模式下——比如读已提交（Read Committed）或者更宽松的情况下，应用程序确实...
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