去中心化数据处理导致数据的冗余

❶ 冗余数据带来的问题有哪些

1.数据库会越来越庞大
2.数据查询慢
3.取参照列的时候会出现矛盾
4.磁盘空间会越来越大
5.执行select * 的时候会发现性能很不好。

总结，冗余数据有好有坏，这个看系统功能了。一般情况下的业务系统还是有冗余列比较好。

❷ SQL server 为什么会存在数据冗余这种数据冗余会导致哪两类典型的问题

不是sql server会存在数据冗余，所有的数据库都会存在数据冗余，数据冗余大多是由于建库的时候表之间的关系没有充分考虑完全，这涉及到数据库中范式的概念（目前最高的是NF范式，不过一般的设计符合第三范式就好）。
冗余会导致：1、存储空间的浪费。2、数据交互和数据库访问执行效率降低。

❸ 大数据处理技术之冗余消除

我们在分析数据的时候，需要对数据进行整理，这样就能够方便数据分析工作。当然，数据加工是数据分析工作之前的工作，而在大数据处理中有很多数据整理的技术，其中最常见的就是冗余消除，那么什么是数据冗余呢？在这篇文章中我们就详细地给大家解答一下这个问题。
首先我们说一下数据冗余，其实数据冗余就是指数据的重复或过剩，这是许多数据集的常见问题。数据冗余无疑会增加传输开销，浪费存储空间，导致数据不一致，降低可靠性。所以许多研究提出了数据冗余减少机制，比如说冗余检测和数据压缩。这些方法能够用于不同的数据集和应用环境，提升性能，但同时也带来一定风险。举一个例子，数据压缩方法在进行数据压缩和解压缩时带来了额外的计算负担，因此需要在冗余减少带来的好处和增加的负担之间进行折中。而由广泛部署的摄像头收集的图像和视频数据存在大量的数据冗余。在视频监控数据中，大量的图像和视频数据存在着时间、空间和统计上的冗余。视频压缩技术被用于减少视频数据的冗余，许多重要的标准已被应用以减少存储和传输的负担。
而对于普通的数据传输和存储，这就涉及到了一个技术，那就是数据去重技术，数据去重技术是专用的数据压缩技术，用于消除重复数据的副本。在存储去重过程中，一个唯一的数据块或数据段将分配一个标识并存储，这个标识会加入一个标识列表。当去重过程继续时，一个标识已存在于标识列表中的新数据块将被认为是冗余的块。该数据块将被一个指向已存储数据块指针的引用替代。通过这种方式，任何给定的数据块只有一个实例存在。去重技术能够显著地减少存储空间，对大数据存储系统具有非常重要的作用。
在上面的内容中我们给大家介绍了很多数据预处理的方法，其实还有一种方法就是对特定数据对象进行预处理的技术，比如说特征提取技术，在多媒体搜索和DNS分析中起着重要的作用。这些数据对象通常具有高维特征矢量。数据变形技术则通常用于处理分布式数据源产生的异构数据，对处理商业数据非常有用。
通过这篇文章我们不难发现数据处理的技术是十分的复杂，不过这些技术都是能够更好地帮助我们进行数据冗余消除工作。所以说我们在进行清除冗余数据之前一定要多多掌握清除冗余的方法。这样才能够为后续的数据分析工作做好基础。

❹ 数据库存在冗余如何处理呢

重新整理数据表，优化关系型数据库

希望你的问题能解决，望采纳！

❺ 为什么说冗余数据会破坏数据库的完整性影响的什么原理和表现是什么

数据完整性就是说存储在数据库中的所有数据值均正确的状态.只要是所有数据均处在正确的状态就说这个数据库中的数据是完整的.而规范化其中之一要求就是要减少数据库中数据的冗余来增进数据的一致性.逆规范化,增加数据冗余很好理解,
举一个例子,比如员工姓名,但就姓名来说在不同的表中所表示的含义可能会不一样.如果多个表中存在相同的列,比如员工姓名,此时员工姓名的信息就存在冗余了,而这时对此信息的修改就要多增加注意了.如果更改一处的姓名,其它多处的信息也要修改,否则信息就会处于不一致状态,这样数据的完整性就收到了影响.

❻ 为什么说数据不一致的根本原因是数据冗余

因为读出的数据是冗余数据中的任意一条，冗余数太多的话，得到两次相同数据的概率还是很小的。

❼ 数据挖掘中，对属性进行相关分析，太相关，属性冗余，要去除；不相关或弱相关，也要去除，如何界定

你对概念的理解有误。
相关属性，指的是属性与输出变量之间的影响关系；
属性冗余，指的是属性之间的影响关系。
比如，预测房价。识别的属性有房屋面积、地理位置、客厅面积、人口素质。
人口素质与房价没有相互影响关系，我们认为人口素质为不相关属性，需要去除；
房屋面积和客厅面积具有强相关性，我们认为这两个属性中的一个是冗余的，需要去除。

❽ 什么是数据库中的数据冗余如何消除数据冗余

数据冗余指数据之间的重复，也可以说是同一数据存储在不同数据文件中的现象。可以说增加数据的独立性和减少数据冗余为企业范围信息资源管理和大规模信息系统获得成功的前提条件。

数据冗余会妨碍数据库中数据的完整性(integrality)，也会造成存贮空间的浪费。尽可能地降低数据冗余度，是数据库设计的主要目标之一。关系模式的规范化理沦(以下称NF理论)的主要思想之一就是最小冗余原则，即规范化的关系模式在某种意义上应该冗余度最小。

但是，NF理论没有标准的概念可用，按等价原则，在有或没有泛关系假设(universal relation assumption)等不同前提下，冗余的定义可能有好几种。

(8)去中心化数据处理导致数据的冗余扩展阅读

数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。

1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。

2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。

3、为简化流程所造成额数据冗余。

4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。

5、为方便处理而使同一信息在不同地点有不同的表现形式。

6、大量数据的索引，一般在数据库中经常使用。

7、方法类的信息冗余。

8、为了完备性而配备的冗余数据。

9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。

10、为达到其他目的所进行的冗余。

❾ 数据库中数据冗余会产生什么问题

数据冗余的缺点：

1、存储空间的浪费。

2、数据交互和数据库访问执行效率降低。

但适当的数据冗余又能加快查询。数据冗余究竟是好是坏还是要根据自己所做的项目进行合理的取舍。

当同一数据块存储在两个或多个单独的位置时, 就会发生数据冗余。假设创建了一个数据库来存储销售记录, 并在每个销售的记录中输入客户地址。但是，有多个销售到同一客户，因此同一地址被多次输入。重复输入的地址是冗余数据。

(9)去中心化数据处理导致数据的冗余扩展阅读

一定的冗余可以提升性能

1、空间换时间

有一张字典表 city 其中有 id 和 cityName 两个字段，有一张业务表，其中有 id 、cityId、XXX、XXX…字段。如果查询业务表的话，就必须 join 一下 city 字典表，如果业务表很大很大，那么就会查询的很慢，这个时候我们就可以使用冗余来解决这个问题。

直接将业务表中的 cityId 更换成 cityName，这样我们在查询业务表的时候就不需要去 join 那一张 city 的字典表了。这样的方式显然是不符合我们数据库设计的范式的，但是这样的冗余或许很有必要。

2、查询某一个状态值数据

业务表中有一个字段 status 用来存储提交和未提交，假设这张表中未提交的数据相对于提交的数据是很少的，当用户查询所有未提交的数据的时候，就需要在全部的数据，然后筛选出未同意的数据。如果这张业务表非常的庞大，那么这样的查询的效率就非常的慢。

这个时候我们就可以把这张业务表中的未同意的数据冗余到一张新表中，这样用户查询未提交的数据的时候就可以直接在这张未提交的表中查询，查询速度提交很多。

❿ 数据库中数据冗余，数据插入异常，数据删除异常， 修改异常，数据异常分别该怎么解释

楼主好，可以给您一个个解释：

数据冗余：数据冗余是指一个属性存放在多个表中，比如员工手机号，可能存在于销售人员的表中，也会存在考勤表中。这其实会影响数据的完整性和一致性。换句话说，也就是当有一个表有错误的时候，可能会导致整个功能的查询都有问题
数据插入异常：是指插入的数据违反了数据库对象的规定，而导致插入不正确的异常结果。打个比方，有一个表中有三列，分别标识三个属性，而你插入的时候写了四个属性，数据就会插入不进去，这就是个简单的插入异常。还或者某个字段要求的是非空，而你插入了一个空值，这也会导致插入错误。
数据删除异常：指的是当你需要删除的时候，数据不能被删除而导致的删除错误。比如当表中有外键限制的时候，删除数据就会出错。
修改异常：指的是当你更新数据的时候，数据不能被更新而导致的错误。比如你去更新一个自增列，数据库就会提示更新失败，这种就为修改异常
数据异常：数据异常则是指数据库中存在了不合逻辑的数据，或者无缘无故多出来的毫无关联的数据问题。举个例子，假设数据库有个产品表，里面有价格，还有个订单表，里面存放了产品对应的销售数量，还有一个订单金额表，里面存在订单金额，按常理逻辑计算，价格*产品数量=订单金额，但如果你发现了有数据不符合这个逻辑的，那么就出现了数据异常。数据异常通常与系统bug，或者数据库写的功能性东西有关。有些时候逻辑覆盖不严密，则会产生数据异常
以上就是楼主疑问的所有解释，请采纳