在一个项目中,关于新客的检测,如果查询到积分记录就是老客,因为检测的之前先积分,因为使用的是事务,造成本地代码没提交前已经有该会员的积分记录,而到数据库中却查询不到记录.造成永远都是老客,解决的方法是先检测再积分这样就能检测准确的结果.…

脏数据监测: 在一个事务中,加载的数据,除了返回给用户之外,会复制一份在session中,在事务提交时,会用session中的备份和用户的数据进行比对,如果用户的数据状态改变, 则用户的数据即为:脏数据.此时,hibernate会按照脏数据的的数据状态同步数据库. 细节:适用范围==只能检测,事务中自己加载的数据.如果要更新的数据和事务无关,则需要明确的session.update();否则,session.update()可以省略. 延迟加载: 在一个事务中,查询时,不是所有属性都立即查询,有…

事务有很多种,看了一些关于事务的问题,这里做下笔记····· 事务时单个的工作单位.如果某一事务成功,则在该事务中进行的所有数据更改均会提交,成为数据库中永久的组成部分.若果事务遇到错误,则必须取消或回滚,所有数据均被更改清除. 属性: 1.原子性:事务是一个完整的操作,事务的各元素师不可分的. 2.一致性:事务开始时和完成时,数据必须处于一致的状态. 3.隔离性:对数据进行修改的所有并发事务是彼此隔离的. 4.持久性:事务完成后,它对系统的影响是永久的. 1.连接相关SqlTransactio…

微软自带的TransactionScope(.Net Framework 2之后)是个好东东,提供的功能也很强大. 首先说说TransactionScope是什么,并能为我们做什么事情.其实看Transaction(事务)这个单词,我想大家已经能猜到个大概.不同于SqlTransaction的事务,因为现在做的项目都有不同的分层架构,如果不在数据库操作层里面做的话,那么使用TransactionScope是一种理想的方式,它是一个轻量级的事务类.所谓事务,就好比两个串联的开关,控制着一个灯泡,这…

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.…

需求: 一个表的唯一约束被禁用期间,有脏数据进来,当启用约束时失败. 环境: -bash-4.1$ uname -a Linux dbtest1 2.6.32-279.el6.x86_64 #1 SMP Wed Jun 13 18:24:36 EDT 2012 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux SQL> select * from v$version; BANNER ---------------------------------------------------…

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 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…

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.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述…

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.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea…

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 729+) 什么是脏数据 在XCode中,每次执行实体类更新entity.Update时,都希望只更新修改过的字段,而不是u…