去中心化數據處理導致數據的冗餘

❶ 冗餘數據帶來的問題有哪些

1.資料庫會越來越龐大
2.數據查詢慢
3.取參照列的時候會出現矛盾
4.磁碟空間會越來越大
5.執行select * 的時候會發現性能很不好。

總結，冗餘數據有好有壞，這個看系統功能了。一般情況下的業務系統還是有冗餘列比較好。

❷ SQL server 為什麼會存在數據冗餘這種數據冗餘會導致哪兩類典型的問題

不是sql server會存在數據冗餘，所有的資料庫都會存在數據冗餘，數據冗餘大多是由於建庫的時候表之間的關系沒有充分考慮完全，這涉及到資料庫中範式的概念（目前最高的是NF範式，不過一般的設計符合第三範式就好）。
冗餘會導致：1、存儲空間的浪費。2、數據交互和資料庫訪問執行效率降低。

❸ 大數據處理技術之冗餘消除

我們在分析數據的時候，需要對數據進行整理，這樣就能夠方便數據分析工作。當然，數據加工是數據分析工作之前的工作，而在大數據處理中有很多數據整理的技術，其中最常見的就是冗餘消除，那麼什麼是數據冗餘呢？在這篇文章中我們就詳細地給大家解答一下這個問題。
首先我們說一下數據冗餘，其實數據冗餘就是指數據的重復或過剩，這是許多數據集的常見問題。數據冗餘無疑會增加傳輸開銷，浪費存儲空間，導致數據不一致，降低可靠性。所以許多研究提出了數據冗餘減少機制，比如說冗餘檢測和數據壓縮。這些方法能夠用於不同的數據集和應用環境，提升性能，但同時也帶來一定風險。舉一個例子，數據壓縮方法在進行數據壓縮和解壓縮時帶來了額外的計算負擔，因此需要在冗餘減少帶來的好處和增加的負擔之間進行折中。而由廣泛部署的攝像頭收集的圖像和視頻數據存在大量的數據冗餘。在視頻監控數據中，大量的圖像和視頻數據存在著時間、空間和統計上的冗餘。視頻壓縮技術被用於減少視頻數據的冗餘，許多重要的標准已被應用以減少存儲和傳輸的負擔。
而對於普通的數據傳輸和存儲，這就涉及到了一個技術，那就是數據去重技術，數據去重技術是專用的數據壓縮技術，用於消除重復數據的副本。在存儲去重過程中，一個唯一的數據塊或數據段將分配一個標識並存儲，這個標識會加入一個標識列表。當去重過程繼續時，一個標識已存在於標識列表中的新數據塊將被認為是冗餘的塊。該數據塊將被一個指向已存儲數據塊指針的引用替代。通過這種方式，任何給定的數據塊只有一個實例存在。去重技術能夠顯著地減少存儲空間，對大數據存儲系統具有非常重要的作用。
在上面的內容中我們給大家介紹了很多數據預處理的方法，其實還有一種方法就是對特定數據對象進行預處理的技術，比如說特徵提取技術，在多媒體搜索和DNS分析中起著重要的作用。這些數據對象通常具有高維特徵矢量。數據變形技術則通常用於處理分布式數據源產生的異構數據，對處理商業數據非常有用。
通過這篇文章我們不難發現數據處理的技術是十分的復雜，不過這些技術都是能夠更好地幫助我們進行數據冗餘消除工作。所以說我們在進行清除冗餘數據之前一定要多多掌握清除冗餘的方法。這樣才能夠為後續的數據分析工作做好基礎。

❹ 資料庫存在冗餘如何處理呢

重新整理數據表，優化關系型資料庫

希望你的問題能解決，望採納！

❺ 為什麼說冗餘數據會破壞資料庫的完整性影響的什麼原理和表現是什麼

數據完整性就是說存儲在資料庫中的所有數據值均正確的狀態.只要是所有數據均處在正確的狀態就說這個資料庫中的數據是完整的.而規范化其中之一要求就是要減少資料庫中數據的冗餘來增進數據的一致性.逆規范化,增加數據冗餘很好理解,
舉一個例子,比如員工姓名,但就姓名來說在不同的表中所表示的含義可能會不一樣.如果多個表中存在相同的列,比如員工姓名,此時員工姓名的信息就存在冗餘了,而這時對此信息的修改就要多增加註意了.如果更改一處的姓名,其它多處的信息也要修改,否則信息就會處於不一致狀態,這樣數據的完整性就收到了影響.

❻ 為什麼說數據不一致的根本原因是數據冗餘

因為讀出的數據是冗餘數據中的任意一條，冗餘數太多的話，得到兩次相同數據的概率還是很小的。

❼ 數據挖掘中，對屬性進行相關分析，太相關，屬性冗餘，要去除；不相關或弱相關，也要去除，如何界定

你對概念的理解有誤。
相關屬性，指的是屬性與輸出變數之間的影響關系；
屬性冗餘，指的是屬性之間的影響關系。
比如，預測房價。識別的屬性有房屋面積、地理位置、客廳面積、人口素質。
人口素質與房價沒有相互影響關系，我們認為人口素質為不相關屬性，需要去除；
房屋面積和客廳面積具有強相關性，我們認為這兩個屬性中的一個是冗餘的，需要去除。

❽ 什麼是資料庫中的數據冗餘如何消除數據冗餘

數據冗餘指數據之間的重復，也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘為企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。

數據冗餘會妨礙資料庫中數據的完整性(integrality)，也會造成存貯空間的浪費。盡可能地降低數據冗餘度，是資料庫設計的主要目標之一。關系模式的規范化理淪(以下稱NF理論)的主要思想之一就是最小冗餘原則，即規范化的關系模式在某種意義上應該冗餘度最小。

但是，NF理論沒有標準的概念可用，按等價原則，在有或沒有泛關系假設(universal relation assumption)等不同前提下，冗餘的定義可能有好幾種。

(8)去中心化數據處理導致數據的冗餘擴展閱讀

數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。

1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。

2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤，並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。

3、為簡化流程所造成額數據冗餘。

4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。

5、為方便處理而使同一信息在不同地點有不同的表現形式。

6、大量數據的索引，一般在資料庫中經常使用。

7、方法類的信息冗餘。

8、為了完備性而配備的冗餘數據。

9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。

10、為達到其他目的所進行的冗餘。

❾ 資料庫中數據冗餘會產生什麼問題

數據冗餘的缺點：

1、存儲空間的浪費。

2、數據交互和資料庫訪問執行效率降低。

但適當的數據冗餘又能加快查詢。數據冗餘究竟是好是壞還是要根據自己所做的項目進行合理的取捨。

當同一數據塊存儲在兩個或多個單獨的位置時, 就會發生數據冗餘。假設創建了一個資料庫來存儲銷售記錄, 並在每個銷售的記錄中輸入客戶地址。但是，有多個銷售到同一客戶，因此同一地址被多次輸入。重復輸入的地址是冗餘數據。

(9)去中心化數據處理導致數據的冗餘擴展閱讀

一定的冗餘可以提升性能

1、空間換時間

有一張字典表 city 其中有 id 和 cityName 兩個欄位，有一張業務表，其中有 id 、cityId、XXX、XXX…欄位。如果查詢業務表的話，就必須 join 一下 city 字典表，如果業務表很大很大，那麼就會查詢的很慢，這個時候我們就可以使用冗餘來解決這個問題。

直接將業務表中的 cityId 更換成 cityName，這樣我們在查詢業務表的時候就不需要去 join 那一張 city 的字典表了。這樣的方式顯然是不符合我們資料庫設計的範式的，但是這樣的冗餘或許很有必要。

2、查詢某一個狀態值數據

業務表中有一個欄位 status 用來存儲提交和未提交，假設這張表中未提交的數據相對於提交的數據是很少的，當用戶查詢所有未提交的數據的時候，就需要在全部的數據，然後篩選出未同意的數據。如果這張業務表非常的龐大，那麼這樣的查詢的效率就非常的慢。

這個時候我們就可以把這張業務表中的未同意的數據冗餘到一張新表中，這樣用戶查詢未提交的數據的時候就可以直接在這張未提交的表中查詢，查詢速度提交很多。

❿ 資料庫中數據冗餘，數據插入異常，數據刪除異常， 修改異常，數據異常分別該怎麼解釋

樓主好，可以給您一個個解釋：

數據冗餘：數據冗餘是指一個屬性存放在多個表中，比如員工手機號，可能存在於銷售人員的表中，也會存在考勤表中。這其實會影響數據的完整性和一致性。換句話說，也就是當有一個表有錯誤的時候，可能會導致整個功能的查詢都有問題
數據插入異常：是指插入的數據違反了資料庫對象的規定，而導致插入不正確的異常結果。打個比方，有一個表中有三列，分別標識三個屬性，而你插入的時候寫了四個屬性，數據就會插入不進去，這就是個簡單的插入異常。還或者某個欄位要求的是非空，而你插入了一個空值，這也會導致插入錯誤。
數據刪除異常：指的是當你需要刪除的時候，數據不能被刪除而導致的刪除錯誤。比如當表中有外鍵限制的時候，刪除數據就會出錯。
修改異常：指的是當你更新數據的時候，數據不能被更新而導致的錯誤。比如你去更新一個自增列，資料庫就會提示更新失敗，這種就為修改異常
數據異常：數據異常則是指資料庫中存在了不合邏輯的數據，或者無緣無故多出來的毫無關聯的數據問題。舉個例子，假設資料庫有個產品表，裡面有價格，還有個訂單表，裡面存放了產品對應的銷售數量，還有一個訂單金額表，裡面存在訂單金額，按常理邏輯計算，價格*產品數量=訂單金額，但如果你發現了有數據不符合這個邏輯的，那麼就出現了數據異常。數據異常通常與系統bug，或者資料庫寫的功能性東西有關。有些時候邏輯覆蓋不嚴密，則會產生數據異常
以上就是樓主疑問的所有解釋，請採納