根据sqlserver支持的四种事物隔离级别,分别开两个客户端,按照4种问题的现象描述构造sql语句,很容易重现的。自己动手实践一下,对事物的理解很有帮助。建议楼主自己做。
就是事务完整性受到了破坏
一般现在主流的数据库比如oracle,db2都会通过锁机制来减少脏数据的产生
就是不同session之间由于某个seesion对表进行 *** 作而影响其他session的查询结果
数据意味着什么
在计算机这门科学中被经常谈论到的是对资源的管理。最典型的资源就是时间、空间、能量。数据在以前并没有被认为是一种资源,而是被认为成一种使用资源的事物。现在观念中,数据已被广泛认为是一种资源,是我们可以利用并从中获得价值和知识的一种资源。将数据资源进行分析挖掘,从而使我们做出适时的、节约成本、高质量的决定和结论。
为什么要整理数据
企业认识了数据的价值,但是数据本身存在的一些特点,使得每个企业又对其头疼不已。这里想提到的其中一个特点Variety(杂)- 数据来源多种多样,数据的形式更是千奇百怪。
当与各种数据打交道的时候,通常会发现,数据本身真的不是那么友好。打个比方,如果企业想直接从业务数据库提取数据用来分析,会面临的问题是,业务数据库通常是根据业务 *** 作的需要进行设计的,遵循3NF范式,尽可能减少数据冗余,但同时也带来的负担是,表与表之间关系错综复杂。
在分析业务状况时,储存业务数据的表,与储存想要分析的角度表,很可能不会直接关联,而是需要通过多层关联来达到,这为分析增加了很大的复杂度,同时因为业务数据库会接受大量用户的输入,如果业务系统没有做好足够的数据校验,就会产生一些错误数据,比如不合法的身份z号,或者不应存在的Null值,空字符串等。
此外,随着NoSQL数据库的进一步发展,有许多数据储存在诸如MongoDB等NoSQL数据库中,多种多样的数据储存方式,也给取数带来了困难,没法简单地用一条SQL完成数据查询。就更别提机器的源日志和靠爬虫扒到的数据了。
所以整理数据的目的就是从以上大量的、结构复杂、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据和数据结构。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据,为后面做数据分析减少分析障碍。
什么是数据清洗
如何去整理分析数据,其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理,脏在这里意味着数据的质量不够好,会掩盖数据的价值,更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称,一个相关项目的进展,80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解,而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题,只能靠人脑对数据进行重新审查和校验,找到问题所在,并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。
MicroStrategy通过长期思考和解决企业面对的众多复杂应用场景,深入开发各种辅助功能帮助用户去深度体验连接数据和整理数据,使其模型可以支持一站式连接各种类型数据资源,包括各类型文本文件,超过 70 个 RDBMS、多维表达式 (MDX) 多维数据集源、Hadoop 系统和云端数据源。MicroStrategy凭借开箱即用数据连接和本机驱动,同时也提供将不同数据源数据进行融合,清除用户和数据源之间的障碍。
LRU(Least Recently Used)算法—最近最少使用原则。ORACLE采用LRU保持内存中的数据块是最近使用的,使尽可能减少I/O,提高数据库的性能;
LRU 列表(LRU List)—是数据缓冲区的管理列表区。登记了数据缓冲区空闲块和保持块的地址和状态标识(Free自由、Pinned保持、Drity脏);
脏列表(DIRTY List)—数据缓存区中被修改过的数据块地址列表区。当数据缓冲区中的块被修改,则被标志为“脏”块。DBWR的主要任务是把“脏”数据缓冲块写入磁盘,使缓冲区保持“干净”。
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