脏数据

最新推荐文章于 2023-05-15 10:27:31 发布

转载最新推荐文章于 2023-05-15 10:27:31 发布 · 370 阅读

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，但由于某种原因，事务A出现了某种问题，于是要把A回滚。但在回滚之前，另一个事务B读取了数据项X的值（A更新后的），A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的数据就是数据项X的一个“临时”的值，就是脏数据！

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wangbaokangfeifei

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

事务不当使用导致脏数据

遇见未知的自己

06-16

750

一.问题背景 1.遇到的问题后台系统存储试题信息，同时使用了mysql和mongo，后台试题做了更改，会先写入到mysql, 同时mysql查询更新的试题信息，发送mq消息，更新mongo的信息。出现的问题：后台更改了试题信息，mysql库中存储的是更新后的信息；mongo中也确实走了mq消息，但是从mysql中查询出来的信息,一直是未更改之前的，所以mongo中更新过去，一直是更新前的消息，有点纳闷。 2.代码片段 // 更新试题信息方法 @Tra...

【Flink metric（3）】chunjun是如何实现脏数据管理的

hiliang521的博客

06-24

1653

chunjun metric（二）之脏数据管理模块

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

模拟场景测试脏数据

weixin_30617695的博客

11-07

264

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X的值(A更新后)，A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的就是数...

【脏数据】什么是脏数据：脏数据的种类、类型

04-17

2万+

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。然而，一些数据员偷懒，擅自跳过搜索环节，直接存入了新的数据，导致数据的重复录入。久而久之，系统运行越来越.

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？

IT修真院：初学者转行到互联网的聚集地

05-17

2万+

这里是修真院后端小课堂，每篇分享文从【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】八个方面深度解析后端知识/技能，本篇分享的是：【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？】大家好，我是IT修真院上海分院第10期的学员许东杰，一枚正直纯洁善良的java程序员，今天给大家分享一下，修真院官网java（职业...

脏数据存在的几种形式

01-06

脏数据处理技术在数据挖掘过程中，脏数据的处理是最重要的数据处理过程之一。脏数据的存在形式主要有以下几种：缺失值、异常值、数据的量纲差异和多重共线性。一、缺失值缺失值是指在数据集中某些记录的某些...

asp.net 脏字典过滤问题用正则表达式来过滤脏数据

01-01

//脏数据字典表，如：脏数据一|脏数据二|脏数据三 public static string dirtyStr=””; public ValidDirty() { if (HttpRuntime.Cache[“Regex”]==null) { dirtyStr=ReadDic(); //用于检测脏字典的正则表达式 ...

saferdd:用于在Apache Spark中处理脏数据的工具

05-02

"懒惰的人处理脏数据现实的方式" 这句话可能意味着SafeRDD采用了一种延迟计算策略，即只有在真正执行操作时才会检测和处理脏数据，这与Spark的惰性计算特性相吻合。这种方式可以提高处理效率，避免在数据预处理阶段...

分页查询时,由于数据的插入,删除等操作,显示脏数据(即重复数据)的问题的解决思路

失意渔翁

08-19

3228

问题描述: 对于分页查询,传统的写法是这样的: select * from user limit 0, 4 order by id; 这样存在的问题是若数据库的数据不断的更新, (默认倒序显示到前台),则前台点击下一页时则会显示出已经显示过的重复的数据(脏数据), 原因是不断新插入(或删除)的数据导致数据的动态变化,MySQL的limit 的每次执行,都实时的得到了最新的查询结...

PostgreSQL 数据库线上环境脏数据处理：删除重复数据、表某一列设置默认值、给已有表数据某一列填充数据。

jinchunzhao的博客

07-27

866

一、环境 PostgreSQL 9 二、准备数据 /* Navicat PGSQL Data Transfer Source Server : localhost_postgresql Source Server Version : 90617 Source Host : localhost:5432 Source Database : odc_test Source Schema : public Target S...

Oracle第二节-数据库中的“脏数据”是什么意思?

shanshan3003的专栏

05-15

1014

对于分页时,若数据库的数据不断更新,不让前台显示脏数据(同一条数据重复显示)的处理方式

qq_33626745的博客

07-18

3419

1.分页时排序,记录下当时排序的依据,例如分页时以id(id为自增长)倒序排列,记录下最大的id,下次分页查询时,以这个记录下的id作为限定条件查询数据,缺点是用户无法获得实时更新的数据,除非刷新网页. 2.对上面的的改进(在下拉式分页上使用效果较好),在前端实时显示最新的数据(需要在后台写代码进行数据的推送),前端将最新的数据拼接到页面的下面,用户下拉到页面的底端时再查询下一页数据,此时因为最

数据的分页处理

八行书

08-29

2343

当页面中要显示的内容过多需要分多页显示、或是数据量过大内存吃不消时，需要分页处理。原理：每次从数据库中取出一定量的数据，通过jsp页面显示实现： ①写一个类封装分页的页面 ②从数据库中取出一个页面的数据，将信息封装到分页页面对象中 ③根据情况，将分页的页面对象设置到request对象、session对象或servletContext对象属性中，供jsp页面调用

（一）脏数据的产生

weixin_30359021的博客

07-13

3392

脏读（脏数据、脏页）、不可重复读、幻读

baolingye的博客

10-06

3955

一、脏读（读到未提交的数据）在理解脏读之前，需要理解脏数据的概念。 脏数据是指事务对缓冲池中行记录的修改，并且还没有提交。注意脏数据和脏页是完全不同的两种概念，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的页和磁盘中的页的数据不一致。脏页的读取是非常正常的，脏页是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，脏页最终会被刷新到磁盘中。脏读指的是在不...

脏数据的处理例子

u012762054的博客

08-14

1万+

故事起因：多人同时操作一个工作单据，保存时间有先后，后保存的数据覆盖了前面保存的数据。网上找到文章都是讲并发处理的原理，没人提到数据丢失后的处理。这是个真实的案例，对于数据量很少的单据可以随时丢弃脏数据，但是如果是软件管理系统里含有大量数据的表单，直接丢弃就不好了。见下图货代海运信息录入资料图举例说明，我们在给一个供应链客户做的一张工作单，里面涉及的服务同时有两种（海运和陆运）...

datax脏数据

最新发布

05-30

### DataX中脏数据的处理方法及解决方案 DataX在处理脏数据时，提供了多种模式和配置选项，以确保数据传输过程中能够有效识别、过滤和处理脏数据。以下是关于DataX中脏数据处理的相关内容： #### 1. 脏数据定义与处理机制在大量数据传输过程中，由于类型转换错误、格式不匹配等原因，可能会导致部分数据无法正常传输，这些数据被DataX认为是脏数据。DataX可以实现对脏数据的精确过滤、识别、采集和展示，并提供多种处理模式[^1]。 #### 2. 配置脏数据处理方式 DataX支持通过配置文件来指定脏数据的处理方式。常见的配置项包括： - **`dirtyPath`**：指定脏数据的存储路径。例如，可以通过设置`dirtyPath`将脏数据写入到指定的文件中。 - **`maxDirtyCount`**：设置允许的最大脏数据数量。当脏数据数量超过此值时，任务会终止。 - **`writeMode`**：指定写入模式，例如覆盖或追加。以下是一个示例配置文件片段，展示了如何配置脏数据处理： ```json { "setting": { "speed": { "channel": 5 }, "errorLimit": { "record": 100, "percentage": 0.01 } }, "dirtyPath": "/path/to/dirty/data" } ``` 上述配置中，`errorLimit`用于限制脏数据的数量或百分比，超出限制后任务将停止执行[^1]。 #### 3. 脏数据的过滤与预处理为了避免脏数据的产生，可以在数据源端进行预处理。例如，通过SQL语句过滤掉不符合条件的数据。这种方法可以减少传输过程中的错误，从而提高性能[^2]。 #### 4. 容错机制与重试策略 DataX在设计上具备较强的容错能力，尤其是在3.0版本中，进一步完善了框架和插件的稳定性。它支持线程级别、进程级别（暂未开放）以及作业级别的多层次局部/全局重试机制，确保任务在遇到网络闪断、数据源不稳定等问题时仍能稳定运行[^3]。 #### 5. 数据转换功能 DataX还提供了丰富的数据转换功能，可以在数据传输过程中完成脱敏、补全、过滤等操作。此外，用户还可以通过自定义Groovy函数实现更复杂的数据转换逻辑，从而减少脏数据的产生。 ### 示例代码以下是一个简单的DataX JSON配置示例，展示了如何配置脏数据路径和错误限制： ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "password", "column": ["id", "name"], "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"], "table": ["test_table"] } ] } }, "writer": { "name": "streamwriter", "parameter": { "print": true } } } ], "setting": { "errorLimit": { "record": 100, "percentage": 0.01 }, "dirtyPath": "/tmp/dirty_data" } } } ``` #### 注意事项 - 如果脏数据过多，可能导致内存溢出问题。此时可以通过增加内存分配或优化SQL查询来解决。 - 推荐在数据源端进行预处理，以减少传输过程中的错误。