数据库不允许存在数据冗余,数据库数据冗余的损害与消除战略

1. 规范化：经过将数据分解为多个表，并运用外键联系来相关这些表，能够削减数据冗余。例如，将学生信息和学生成果别离存储在不同的表中，经过学生ID来相关。

2. 运用视图：视图是一个虚拟表，它能够依据需求从多个表中提取数据。运用视图能够防止在查询时重复数据，因为视图会依据界说动态生成所需的数据。

3. 数据归一化：将数据归一化，行将数据分解为最小的逻辑单元，能够削减数据冗余。例如，将地址分解为大街、城市、州和国家等字段。

4. 运用仅有束缚：在数据库表中运用仅有束缚能够保证数据的仅有性，然后防止数据冗余。例如，在学生表中，能够运用学生ID作为仅有束缚。

5. 运用索引：索引能够进步数据查询的功率，然后削减数据冗余。例如，在学生表中，能够运用学生名字作为索引，这样在查询学生信息时就不需求扫描整个表。

6. 运用触发器：触发器能够在数据刺进、更新或删去时主动履行特定的操作，然后防止数据冗余。例如，在学生表中刺进一条记载时，能够主动在学生成果表中刺进相应的记载。

7. 运用存储进程：存储进程是一组预编译的SQL句子，能够在数据库中履行特定的操作。运用存储进程能够削减数据冗余，因为它们能够在多个表中履行杂乱的操作，而不需求在每个表中重复相同的操作。

8. 运用数据紧缩：数据紧缩能够削减数据存储空间，然后削减数据冗余。例如，能够运用数据紧缩技能来紧缩数据库中的二进制数据。

9. 运用数据清洗：数据清洗能够去除数据中的重复项和不一致项，然后削减数据冗余。例如，能够运用数据清洗东西来去除学生表中的重复记载。

10. 运用数据备份：数据备份能够保证数据的安全性，然后削减数据冗余。例如，能够运用数据备份东西来备份数据库中的数据，以便在数据丢掉或损坏时康复数据。

经过以上办法，能够有用地防止数据冗余，然后进步数据库的功能和可靠性。

数据库数据冗余的损害与消除战略

在信息化年代，数据库作为存储和办理数据的中心东西，其数据的一致性、完整性和准确性至关重要。数据冗余作为数据库中常见的问题，不只糟蹋存储空间，还或许引发一系列严重后果。本文将讨论数据库数据冗余的损害，并提出相应的消除战略。

一、数据冗余的界说及损害

数据冗余是指在数据库中重复存储相同的数据信息。这种现象或许导致以下损害：

1. 存储空间糟蹋：数据冗余会导致数据库占用过多的存储空间，添加存储本钱。

2. 数据不一致：因为数据冗余，相同的数据或许在多个当地存储，一旦更新，或许导致数据不一致，影响数据准确性。

3. 数据保护难度加大：数据冗余使得数据保护变得愈加杂乱，需求一起更新多个当地，简单犯错。

4. 数据处理功率下降：数据冗余会添加数据库的查询和更新操作杂乱度，下降数据处理功率。

二、消除数据冗余的战略

为了消除数据冗余，以下战略可供参考：

1. 数据规范化：经过规范化处理，将数据分解成多个相关的表，每个表担任存储特定类型的数据，然后削减冗余。

2. 运用主键和外键：主键和外键能够保证数据的一致性和完整性，防止数据冗余。

3. 施行数据整理战略：定时整理数据库中的冗余数据，保证数据质量。

4. 选用适宜的数据模型：挑选适宜的数据模型，如联系型数据库、NoSQL数据库等，以削减数据冗余。

5. 完成数据备份和同步处理：经过数据备份和同步处理，保证数据的一致性和完整性。

三、联系数据库规范化

联系数据库规范化是消除数据冗余的重要手法。以下是规范化进程中需求遵从的几个范式：

1. 榜首范式（1NF）：保证每个字段都是原子的，即每列都不行再分。

2. 第二范式（2NF）：在满意榜首范式的基础上，消除部分依靠，即非主键字段有必要彻底依靠于主键。

3. 第三范式（3NF）：在满意第二范式的基础上，消除传递依靠，即非主键字段不能依靠于其他非主键字段。

4. 第四范式（4NF）：在满意第三范式的基础上，消除多值依靠，即一个非主键字段不能依靠于多个主键字段。

5. 第五范式（5NF）：在满意第四范式的基础上，消除联合依靠，即一个非主键字段不能依靠于多个主键字段的一部分。

数据冗余是数据库中常见的问题，对数据的一致性、完整性和准确性形成严重影响。经过规范化处理、运用主键和外键、施行数据整理战略、选用适宜的数据模型以及联系数据库规范化等办法，能够有用消除数据冗余，进步数据库的功能和稳定性。