臟數據是指在數據庫或數據集中存在錯誤、不一致或不完整的數據。這些數據可能是由于人為錯誤、系統故障或其他原因導致的。臟數據可能會對數據分析、決策和業務流程產生負面影響，因此需要進行數據清洗和修復。

臟讀（dirty read）是數據庫中的一種并發控制問題。當一個事務讀取了另一個事務尚未提交的數據時，就發生了臟讀。這意味著事務讀取到的數據可能是不一致或無效的，因為另一個事務可能會回滾或修改這些數據。臟讀可能導致錯誤的決策和不一致的數據分析結果。

為了避免臟數據和臟讀問題，數據庫管理系統通常提供了事務和并發控制機制。事務是一組數據庫操作的邏輯單元，要么全部執行成功，要么全部回滾。通過使用事務，可以確保數據的一致性和完整性。并發控制機制可以協調多個并發事務的執行順序，以避免臟讀和其他并發問題。

對于臟數據問題，可以采取以下措施來解決：

1. 數據清洗：通過數據清洗技術，如去重、糾錯、填充缺失值等，來修復臟數據。

2. 數據驗證：在數據輸入和處理過程中，進行數據驗證和校驗，以確保數據的準確性和完整性。

3. 數據監控：定期監控數據質量，及時發現和修復臟數據問題。

4. 數據備份和恢復：定期備份數據，并建立恢復機制，以防止數據丟失或損壞。

對于臟讀問題，可以采取以下措施來解決：

1. 事務隔離級別：設置合適的事務隔離級別，如讀已提交（Read Committed）或可重復讀（Repeatable Read），以避免臟讀問題。

2. 鎖機制：使用鎖機制來控制并發事務對數據的訪問，確保數據的一致性和完整性。

3. 樂觀并發控制：通過版本控制或時間戳等機制，實現樂觀并發控制，避免臟讀和其他并發問題。

臟數據是指存在錯誤、不一致或不完整的數據，而臟讀是數據庫中的一種并發控制問題，指一個事務讀取了另一個事務尚未提交的數據。為了解決這些問題，可以采取數據清洗、數據驗證、數據監控、事務隔離級別、鎖機制和樂觀并發控制等措施。