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脏数据

设置脏数据脏数据是XCode实体类内置功能，每一个实体类属性set操作中都带有脏数据逻辑。 ? 实体类属性并非普通属性，而是带有OnPropertyChanging逻辑 ?...这里是脏数据的默认设置点，先比较新旧值是否一致，如果一致，显然不会设置脏数据。...最大的不同点在于：后者一定不会设置脏数据，仅仅是简单赋值；前面两个可能会设置脏数据，要求Password原值不等于"Stone"时才会设置脏数据。...* SetItem就是第一种强类型脏数据和第三种弱类型赋值两者优点的混合体！脏数据效果 ?...最终生成的update set语句，只包含带有脏数据的字段。最后的where部分，则由主键组成。使用脏数据脏数据最常见于数据验证Valid中，可以用来判断某个属性否则曾经被修改过 ?

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RDS表更新数据恢复

收到公司产品人员消息，让我恢复一个表的数据通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的，数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6，产品在update操作时候字段名称写错了...tab_xxxx set imgxx=REPLACE(zip_linkxx,"aaa","bbb.com") where img like "%bbb.bb%" 找操作人员询问了执行的语句，执行的大概时间点，要到rds...登录方式等 1.第一想到的恢复方法是通过binlog日志进行恢复登录rds控制台在备份恢复的日志备份中找binlog 发现binlog每4个小时备份一次，需要的日志没有下载列表 2.既然需要的日志，是不是可以通过全备进行恢复整个表...h'xx.xx.xx' --read-from-remote-server mysql-bin.001120 > mysql-bin.001120（这一步是在其他ecs服务器上执行的，要把ecs服务器加入到rds...nullable=1 is_null=0 */ ### @15=0 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */ 最后通过脚本处理解析的文件（之前写的脚本），生产回滚的语句，在数据库直接执行就可以了

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Hibernate 脏数据检查

脏数据检查：什么是脏数据？脏数据并不是废弃和无用的数据，而是状态前后发生变化的数据。...通常脏数据的检查有如下两种办法： A、数据对象监控：数据对象监控是通过拦截器对数据对象的setter方法进行监控来实现的，这类似于数据库中的触发器的概念，当某一个对象的属性调用了setter方法而发生了改变...在Hibernate中是采用数据版本比对的方法来进行脏数据检查的，我们结合下面的代码来讲解Hibernate的具体实现策略。...方法，在调用flush()方法时，会首先调用flushEverything()来进行一些预处理（如调用intercepter,完成级联操作等），然后调用flushEntities()方法，这个方法是进行脏数据检查的关键...脏数据检查是发生在显示保存实体对象时，所谓显示保存是指在代码中明确使用session调用save,update,saveOrupdate方法对实体对象进行保存，如：session.save(user);

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- Pandas 清洗“脏”数据（二）

概要了解数据分析数据问题清洗数据整合代码了解数据在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。...分析数据问题没有列头一个列有多个参数列数据的单位不统一缺失值空行重复数据非 ASCII 字符有些列头应该是数据，而不应该是列名参数清洗数据下面我们就针对上面的问题一一击破。 1....典型的处理缺失数据的方法：删：删除数据缺失的记录（数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）/[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据（一））赝品：使用合法的初始值替换，数值类型可以使用 0，...重复数据有的时候数据集中会有一些重复的数据。在我们的数据集中也添加了重复的数据。 ? 首先我们校验一下是否存在重复记录。...至少用这几次介绍的处理方法，应该可以对数据做很多清洗工作。更多关于数据清洗的内容可以关注知乎上的专栏“数据清洗” 知乎数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（二）

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- Pandas 清洗“脏”数据（三）

预览数据这次我们使用 Artworks.csv ，我们选取 100 行数据来完成本次内容。...统计日期数据我们仔细观察一下 Date 列的数据，有一些数据是年的范围（1976-1977），而不是单独的一个年份。在我们使用年份数据画图时，就不能像单独的年份那样轻易的画出来。...日期数据问题 Date 列数据，除了年份是范围外，还有三种非正常格式。...接下来我们会处理上面的每一个问题，使用 Pandas 将这些不规则的数据转换为统一格式的数据。问题一和二是有数据的只是格式上欠妥当，问题三和四实际上不是有效数据。...“数据清洗” 知乎数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（三）

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云数据库rds怎么用？云数据库rds的优势是什么？

云数据库rds属于关系型数据库，是比较稳定可靠，可弹性伸缩的在线数据库服务，支持多种引擎，可以提供备份，恢复，迁徙等方面的服务，所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用？...云数据库RDS的优势是什么？云数据库RDS使用步骤云数据库rds怎么用？...在创建完了云数据库之后才能进行使用，首先是点击云数据库RDS，进入RDS数据库的基本信息，就可以看到数据库的地域，可用区，还有一些基本配置信息。...当我们拥有了数据库和数据库账号之后，就可以通过这个账号去连接云数据库RDS了。云数据库RDS的优势了解了云数据库rds怎么用，接下来再来了解一下云数据库RDS的优势。...而且云数据库具有故障自动单点切换和自动备份的功能，这样就可以保证数据的安全。关于云数据库rds怎么用以及优势是什么，相信大家已经很了解了，希望这些内容对大家使用云数据库会有一些好的帮助。

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-Pandas 清洗“脏”数据（一）

虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏。很多数据集存在数据缺失，或数据格式不统一（畸形数据），或错误数据的情况。...不管是不完善的报表，还是技术处理数据的失当都会不可避免的引起“脏”数据。...下面我们通过使用 Pandas 提供的功能来清洗“脏”数据。准备工作首先，第一次使用 Pandas 之前，我们需要安装 Pandas。...有很多方式可能造成数据集变“脏”或被破坏：用户环境的不同、所使用语言的差异用户输入的差别在这里，我介绍了 Python 用 Pandas 清洗数据最一般的方式。...更多关于数据清洗的内容可以关注知乎上的专栏“数据清洗” 知乎数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）

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都是脏数据惹的祸

先来深入了解一下脏数据。 ---- 脏数据是怎么回事？...…… 因此，脏数据跟代码有关，脏数据的产生是因为没有做好防御工作！...脏数据带来的危害很难估量，有很大的不可预测性，对于脏数据的预防至关重要。那么，如何能够防范于未然呢？ ---- 如何预防脏数据的产生？...有那么多预防脏数据产生的方法，但相信脏数据的产生还是在所难免的。脏数据一旦产生，导致的系统行为也是不可预测的，可能无足轻重，也可能暴露非常严重的缺陷。该如何应对产生的脏数据呢？ ?...已经暴露的脏数据对于已经暴露的脏数据，首要的是对数据的快速修复，让系统恢复正常运转。对于专业的脏数据处理可以了解一下数据清洗（Data cleaning）技术。

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promethus监控RDS

一、概述线上有2台阿里云RDS，一台测试，一台生产。监控是默认每5分钟采集一次，如果要调整为更快，需要收费！.../mysqld_exporter --config.my-cnf="conf/test.cnf" --web.listen-address=":9104" & 生产RDS，也是类似步骤。...，就可以封装service服务了访问metrics curl http://localhost:9104/metrics curl http://localhost:9105/metrics 如果数据输出正常...、Grafana导入Dashboards 下载json文件 https://files.cnblogs.com/files/xiao987334176/MySQL%E7%9B%91%E6%8E%A7-rds.zip...等待一段时间，数据多了之后，效果如下： ? 每个图表，都有解释。其中要特别注意，连接使用率，高于80%，就表示RDS有异常了。

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部署RDS 服务

RDS 采用 c/s 模式三.远程数据服务四.部署windows RDS 服务 1.部署条件 2.部署类型 3.部署方案 4.角色服务五.配置 RDS 六.安装步骤 ---- 一.什么是RDS...RDS是关系型数据库服务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。...具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展 ---- 二.部署RDS 服务 1....微软公司的 RDS 远程桌面服务: 是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本. ... (RDS remote data services ) 远程数据服务为终端提供仿真程序的计算服务, windows 远程桌面服务用过 RDP 远程桌面协议向 pc

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Axios 请求取得脏数据

BG: 最近在开发一个项目的过程中，发现本机切换账户后，发送相同请求，竟然请求到了相同的数据，而后发现了这个小细节。...起初，我以为脏数据是由于后台缓存机制的问题，而后经过调试和搜寻发现，并非是后台缓存的问题。...而是前台数据请求的问题，经过查看两次发送的请求，发现首次发送成功，而第二次，则在 RequestHeader 中出现了 from disk cache 的信息，请求并未发送成功。...也就是说，前台自动查询了你以往的查询记录，而后从本地相同查询中取出了数据，并未发送至服务器重新获取；于是就出现了脏数据的情况。

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DDL-脏数据层的实现

在我们的项目中，经常会有一些数据会涉及到频繁更改。如果每次都从数据库中读取再修改，这样不仅浪费时间，而且还更加危险。那此时我们究竟该如何解决这个问题呢？此时，DDL(脏数据层)就出现了。...DDL全称是Dirty Data Layer，即脏数据层。针对那些在系统运行经常会更改的domain类，我们将其再做一次封装，组成一个类似map的形式。...清除正在持久化标志 */ void clearPersistingFlag(); //endregion //region persist state /** * 设置为脏数据状态...*/ void setDirtyState(); /** * 清除脏数据状态 */ void clearDirtyState(); /** * 当前持久化状态...addLong(String fieldName, long delta); //endregion //region manage dirty field /** * 标记脏数据字段

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云数据库(RDS)性价比小谈

概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了...，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。...100张*1000万条数据（表的数据量会影响到数据库性能，所以尽可能压多一些数据），总数据量size在240G左右，该数据规模能覆盖很大一部分企业的使用场景。...1评测背景（一）评测工具和性能指标 MySQL5.6 云数据库：MySQL5.6 测试工具：SysBench0.5（通用开源的数据库测试工具）数据量：100张*1000万条=250G数据数据库规格...3云数据库价格对比 MySQL： ?

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脏读

什么是脏读？脏读（Dirty Read）发生在一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据时。如果那个未提交的事务最终被回滚，那么第一个事务读取的数据就是“脏”的，因为它读取了从未最终存在过的数据状态。...为什么需要避免脏读？脏读需要被避免，因为它会导致数据的不一致性。如果一个事务依赖于另一个事务尚未提交的数据，它可能会做出错误的决策或计算。...脏读的实现原理？脏读是并发控制中的一个现象，其实现原理与数据库的事务隔离级别密切相关。...脏读的优点在大多数情况下，脏读并没有优点，因为它通常会导致数据的不一致性。然而，可以认为在某些非常特定的场景中，允许脏读可以提高数据库的并发性能。 6....总结脏读是一个应该在大多数数据库应用中避免的现象。通过设置适当的事务隔离级别，可以预防脏读，保持数据的一致性和完整性。

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拒绝“脏”数据——数据质量评估深入剖析

随着数据呈爆发式地增长，多数传统企业也开始走上了数字化转型的道路。与此同时，数据中蕴藏的商业价值也逐渐被人们挖掘出来。而大数据类的项目都有一个特点：都以数据为核心。...“数据即资产”的概念得到了人们的广泛认同，并且对数据的重视程度被提到前所未有的高度。然而，不是所有的数据都能成为资产，数据的价值与数据质量密切相关。...▼ 数据质量是分析和利用数据的前提，是获取数据价值的重要保障。业界比较通用的方式是基于完整性、一致性、及时性和准确性4个维度来评估数据质量。...此项主要明确企业所有系统中的数据是否一致，是否有重复数据。 2．完整性完整性是指数据信息不能存在缺失的情况。数据缺失的情况可能是整个数据记载缺失，也可能是数据中某个字段信息的记载缺失。...数据质量管理业务指标数据质量管理业务指标是从业务角度对企业数据进行评估，主要包括以下指标：（点击查看大图） 1．真实性真实性是指数据库中的实体必须与对应的现实世界中的对象一致，以样本数据的真实数据为衡量标准

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使用rds_dbsync同步Mysql数据至Greenplum

说明本文延续上一篇文章云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL最佳实践，继续介绍云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL的使用问题。...其中描述的问题及解决方法同样适用于腾讯云云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。背景在实际数据同步的场景中，大多的需求是迁移。...这种情况下，如果表的数量很多的话，那数据同步的成本是非常大的，因为目标端需要提前构建出全部的表结构。...这个时候我们可以视情况选择使用数据同步开源工具（rds_dbsync），该工具具有结构化导出的能力。...creating: rds_dbsync-master/ inflating: rds_dbsync-master/.dockerignore inflating: rds_dbsync-master

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脏牛漏洞

这个名叫Dirty COW，也就是脏牛的漏洞，存在Linux内核中已经有长达9年的时间，也就说2007年发布的Linux内核版本中就已经存在此漏洞。Linux kernel团队已经对此进行了修复。...Debian开发人员前天也宣布稳定版Debian GNU/Linux 8 “Jessei”系列内核重要更新——本次更新总共修复4个Linux内核安全漏洞，其中也包括了脏牛。

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【沙龙干货】RDS平台介绍

首先是背景，我们为什么要做RDS，在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统，可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙，每天忙于工单处理，大表DDL，集群搭建，扩容，数据迁移等等...首先第一个，工单审核，大表DDL，数据权限，都是与数据相关的需求，我们看另一部分，集群扩容，数据迁移，故障转移是与数据库相关的。...然后是RDS主体部分，主要由RDS主程序和、动态配置管理中心Lion，数据迁移工具Puma和数据访问层中间件zebra组成，其中zebra中间件是一个基于jdbc的数据库动态链接池。...RDS系统实现了DBA的一键集群搭建，扩容/缩容，备份还原，流量控制，动态迁库/拆库，以及单表拆分等功能。我们主要来看看动态数据迁移。 ?...而动态迁库/拆库主要分为四个步骤：1.种子数据的迁移；2.增量数据迁移；3.账号权限迁移；4.数据源切换。而增量数据迁移和数据源切换是关键点。

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RDS PostgreSQL 存在的限制

总结经过测试使用发现，RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令：1、需要 superuser 权限（参考角色属性）执行的 SQL 命令；2、需要访问 RDS 服务器文件系统的 SQL...这些角色的目的是允许管理员有一些可信但不是超级用户的角色来访问文件以及以运行数据库的用户在数据库服务器上运行程序。...由于这些角色能够访问服务器文件系统上的任何文件，因此在直接访问文件时它们会绕过任何数据库级别的权限检查并且它们可以被用来得到超级用户级别的访问，因此在把这些角色授予给用户时应当特别小心。...移除一个物化视图 ✔DROP OPERATOR移除一个操作符 ✔DROP OPERATOR CLASS移除一个操作符类 ✔DROP OPERATOR FAMILY移除一个操作符族 ✔DROP OWNED移除一个数据库角色拥有的数据库对象...锁定一个表 ✔MOVE定位一个游标 ✔NOTIFY生成一个通知 ✔PREPARE预备一个语句用于执行 ✔PREPARE TRANSACTION为两阶段提交准备当前事务 ✔REASSIGN OWNED更改一个数据库角色拥有的数据库对象的拥有关系

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容器化RDS｜调度策略

其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部署密度. 那么, RDS 需要怎样的调度策略呢?...PS : 里面还转门介绍了基于 CPI (Cycles Per Instruction)测量资源利用率的方式 AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS 是这样描述其 RDS 产品的: 可见,...本文尝试以数据库的视角, 从多个角度阐述 RDS 场景需要怎样的调度策略. 说明:○ ●为了实现更精细化的调度策略, Kubernetes(版本1.7) 调度器提供了 17 个调度算法....举个例子, RDS 集群有两个节点, 用户向 RDS 申请 2颗CPU和4GB内存以创建 MySQL实例, 两节点资源使用情况如下: 节点名称已用/总体(CPU核数) 已用/总体(内存) Node..., 我们的 RDS 已经实现了计算和存储分离的架构.

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