1、丢失修改：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了（覆盖了）T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。不可重复读：不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。
2、丢失修改、不可重复读和读脏数据是数据库事务处理中常见的概念，它们代表了不同的问题场景，可能对数据的完整性和一致性造成威胁。以下是对这三个概念的详细解释。丢失修改（Lost Update）通常发生在两个或多个事务并发执行时，它们读取同一数据项，并基于该数据项的值进行更新。
3、并发操作带来的数据不一致性包括丢失修改、脏读、不可重复读等。丢失修改 当两个或多个事务选择同一数据，并且基于最初选定的值修改该数据时，会发生丢失修改问题。
4、并发操作可能会导致数据不一致性，包括丢失修改、不可重复读和读取“脏”数据。为避免这种情况，我们需要采用并发控制技术。目前最常用的是封锁技术，也可以使用其他方法，例如在分布式数据库系统中可以使用时间戳方法。
5、解析：在数据库中使用并发执行的动机本质上与操作系统中使用多道程序的动机是一样的。当多个事务并发执行时，即使每个事务都单独地正确执行，数据库的一致性也可能被破坏。事务的并发执行可能出现的3个主要问题是：丢失更新、对未提交更新的依赖和不一致的分析，即包括丢失更新、不可重复读和读脏数据。
1、数据清洗是什么意思数据清洗是指把一些杂乱无章的，和不可用的数据清理掉，留下正常的可用数据，从而提高数据质量。数据清理主要从数据的准确性、完整性、一致性、唯一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。
2、数据清洗是一个涉及数据审查和校验的过程，它旨在删除重复的数据、纠正错误，并提供数据的一致性。这一步骤在数据分析的整个流程中是不可或缺的。 数据清洗的技术 数据清洗过程中，可能会运用数理统计、数据挖掘或预定义的规则等技术和方法，将不规范的数据转化为符合质量要求的数据。
3、数据清洗是大数据技术中至关重要的一环，它是数据预处理流程中的最后一步。这一过程涉及识别并修正数据集中的错误，包括检查数据的一致性，处理无效值和缺失值等问题。与问卷审核不同，数据清洗通常由计算机自动完成，而不是人工进行。
4、数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。数据清洗是大数据技术中的数据预处理要完成的任务。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
5、数据清除，简单来说，就是从系统、设备或存储设备中彻底消除所有信息的过程。这一操作在多个领域中发挥关键作用，如维护个人隐私权益、遵循数据保护法规以及确保设备的再利用。在执行数据清除前，选择正确的清理方式至关重要。
1、脏数据是指数据中存在错误、重复、不完整或格式不正确的信息。详细解释如下： 脏数据的定义 脏数据，顾名思义，是指那些不干净、不符合标准的数据。这些数据可能是由于各种原因，如人为输入错误、系统错误或数据本身的质量问题等而产生。
2、脏数据是指那些不符合数据质量标准和规范的异常数据。这些数据可能对数据处理和分析造成负面影响，如错误分析或数据不一致等。以下是对脏数据的 脏数据的定义 脏数据是指那些包含错误、重复、不完整或不规范格式的数据。这些数据可能源于各种原因，如人为输入错误、系统故障或数据采集过程中的问题。
3、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。
4、脏数据是指数据中存在错误、重复、缺失或不规范的记录和信息。脏数据的具体解释 数据中的错误：这是最常见的一种脏数据形式。可能是由于人为操作失误、设备故障或数据源本身的问题，导致数据中出现错误的值或信息。例如，在一个员工薪资数据库中出现薪资为负数或极度异常的高数值等情况。
5、脏数据，顾名思义，是指在数据库中存在的一种不准确、不一致或非法的数据状态。它源于源系统中的错误，如超出范围、无实际意义的数据，或是编码不规范、业务逻辑模糊等。
6、脏数据是指数据中存在错误、不完整、重复或格式不正确的信息。脏数据是数据处理和分析中的一个重要概念。详细解释如下： 错误的信息 脏数据中最常见的一类是包含错误信息的数据。这些数据可能是由于人为输入错误、设备故障或数据源本身的问题而产生。
