去中心化数据处理导致数据冗余

『壹』 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

『贰』 数据，交互变量一定要去中心化吗

不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）

『叁』 数据冗余错误是什么意思

出现这种情况，是因为光盘刻录时有某些数据记录不正确，也有可能是光盘与你的光驱不兼容，或光驱某处物理损坏读不过去。循环冗余检查(CRC)是一种数据传输检错功能，对数据进行多项式计算，并将得到的结果附在帧的后面，接收设备也执行类似的算法，以保证数据传输的正确性和完整性。若CRC校验不通过，系统重复向硬盘复制数据，陷入死循环，导致复制过程无法完成。

解决办法：注意到在上述过程中实际已有一部分数据复制到硬盘，只是碰到某些数据CRC校验不通过时，Windows的复制命令无法跳过这些数据继续执行。而当操作无法完成后，系统会把已经复制到硬盘上的数据删除，这样导致复制完全失败。
可以试一试BURSTCOPY
数据冗余:在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余.
数据冗余技术是使用一组或多组附加驱动器存储数据的副本,这就叫数据冗余技术。比如镜像就是一种数据冗余技术。
数据冗余技术。工控软件开发中，冗余技术是一项最为重要的技术，它是系统长期稳定工作的保障。OPC技术的使用可以更加方便的实现软件冗余，而且具有较好的开放性和可互操作性。

『肆』 怎么进行去中心化处理

根据侯杰泰的话：所谓中心化， 是指变量减去它的均值（即数学期望值）。对于样本数据，将一个变量的每个观测值减去该变量的样本平均值，变换后的变量就是中心化的。
对于你的问题，应是每个测量值减去均值。

『伍』 移动硬盘无法打开，需要格式化，数据错误（循环冗余检查）怎么办

解决办法应该和U盘一样从本人的维修经验来看无法识别，一是电脑无法识别USB设备。 二是USB设备不能被电脑识别。

我们先要判断是电脑的问题还是USB设备的问题。我们可以用其他的USB设备来测试电脑有没有问题。
如果是电脑的问题。你的电脑是不是被病毒破坏。USB2.0的驱动是不是安装完好或版本不兼容。
有没有软件冲突（先解决软件问题）一般情况出来一个安装驱动程序的提示。
如果是电脑硬件问题。我们先用万用表测量USB的四条线（红+5V 白DATA-数据- 绿DATA-数据- 黑 地线）
万用表红表笔对地黑表笔测量（白线和渌线。的阻值不相差50欧，这两条线都是从南桥出来的，
如果阻值变化过大则可以判断是南桥问题。说明USB在南桥内部的模块烧毁。
在来看看外面的USB设备现在很多都要驱动程序。即使没有驱动程序也不会出来无法识别的情况。出现无法识别的情况有几种。
一USB数据线不通或接触不良一般都接触那个地方因为时间长可能里面生锈有胀东西还可能有东西在里面挡住了。
二 USB线不通。红线不通什么反应也不会有，白线不通无法识别。绿线不通也是无法识别。
白线和绿线不可以接反。也是无法识别。黑线不通也没有反应，这个测量的方法上面已经讲到。
注意.红线5V电压低也可导致无法识别.
三 USB机板内部问题。1晶振不良，不起振。2晶振电容不良（20P）有两个
3复位电容电阻不良。复位电压偏底偏高 4三端IC不良为IC提供电压不够5. 主IC不良

非工具修复方法:

可以用以下方法试试

1、先用chkdsk/f命令扫描你电脑的所有分区吧，是你的硬盘使用太久了没有整理过碎片，产生了逻辑错误。先磁盘碎片整理（时间比较长点）
右击电脑D：盘（你要整理的哪个盘符）
选择（属性） 选择（工具） 再选择〔磁盘清理〕

2、运行磁盘检测工具
使用方法，开始-运行-cmd回车
弹出的命令提示符框中直接输入chkdsk/f d:回车，待检查完成后再输chkdsk/f e:回车，
依次类推，检查完你的所有分区。这里有一点要说明，检查c盘的时候需要重起。

数据循环冗余检查出错的原因，绝大多数是硬盘的问题，最可能的是分区的问题，建议重新分区或者重建一遍分区表就可以解决

附(来自网络):U盘准确量产方法：

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1。首先我们要判断U盘厂家采用何种主控芯片，方法有2

a) 去“数码之家”论坛下载 芯片精灵(ChipGenius)软件来检测
b) 最准确无误的方法——拆盘，查看主控芯片, 直接下开外壳，里面只有2块
芯片，较小的那块就是主控芯片，大的那块是闪存芯片，如果闪存芯片有2块，恭喜，双通道
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2。再去“数码之家”论坛（若生产商有主控下载更好）下载对应主控的量产
工具进行量产即可。（不同厂家的主控芯片都有其保密的指令与函数，不通用）
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3. 量产时的注意事项
1)不要怕，大胆的弄，U盘不会坏的。
2)量产也有经常出错的时候，如U盘变成8M，再次进行。
3)量产工具版本不是越高越好

『陆』 移动硬盘使用中出现“数据冗余错误”

可以换驱动试试!不过,东西就是其实数据的传递过程!一定长度的数据后面可能会跟几个验证码，来保证数据不会出现错误，如果数据或者验证码（验证码也是数据）出现了错误，那么就是数据冗余错误. 数据冗余错误,是在拷盘时出现的错误,只有在往闪存和硬盘上东西的时候才会出现此类问题。
对于出现数据冗余，主要是进行了循环冗余检查，循环冗余检查（CRC）是一种数据传输检错功能，对数据进行多项式计算，并将得到的结果附在帧的后面，接收设备也执行类似的算法，以保证数据传输的正确性和完整性。若CRC校验不通过，系统重复向硬盘复制数据，陷入死循环，导致复制过程无法完成。注意在过程中,可能实际已有一部分数据复制到硬盘，只是碰到某些数据CRC校验不通过时，Windows的复制命令无法跳过这些数据继续执行。而当操作无法完成后，系统会把已经复制到硬盘上的数据删除，这样导致复制完全失败。如果在复制时能跳过错误数据， 这个问题就能得到解决. BurstCopy 是一个不错的文件管理工具,他可以在你复制大量文件或者大型文件时提高200%的工作效率!支持Skin技术!你可以用它试试!不过能不能解决你的问题,就要看实践中的验证了!

『柒』 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。

(7)去中心化数据处理导致数据冗余扩展阅读

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。

『捌』 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。