Nadmiarowość danych w kontekście baz danych odnosi się do obecności zduplikowanych informacji w relacyjnej bazie danych lub systemie zarządzania danymi, gdzie identyczne lub podobne dane istnieją w wielu miejscach. Chociaż nadmiarowość może służyć pewnym celom, takim jak poprawa niezawodności danych i tolerowanie awarii, nadmierna nadmiarowość może prowadzić do niespójności, nieefektywności, opóźnień czasowych oraz zwiększonej przestrzeni dyskowej i kosztów mocy obliczeniowej. Zapewnienie dokładności i integralności danych przy jednoczesnej minimalizacji redundancji jest istotną kwestią przy projektowaniu i wdrażaniu wydajnych systemów baz danych.
Nadmiarowość danych można podzielić na kilka typów w zależności od pierwotnej przyczyny nadmiarowości, takich jak:
- Redundancja kolumn : zduplikowane kolumny w tabeli, w których przechowywane atrybuty są powtarzane w różnych kolumnach, co prowadzi do przypadków, w których ta sama informacja jest przechowywana w wielu miejscach.
- Redundancja wierszy : zduplikowane wiersze w tabeli, w której wiele wierszy zawiera te same dane, potencjalnie powodując zamieszanie i błędy podczas przetwarzania i pobierania danych.
- Redundancja tabeli : zduplikowane tabele w bazie danych, gdzie te same dane są przechowywane w wielu tabelach, co znacznie zwiększa zapotrzebowanie na przestrzeń dyskową i moc obliczeniową.
- Redundancja funkcjonalna : Powtarzające się informacje w bazie danych w wyniku wykonywania identycznych funkcji lub wykonywania obliczeń przy użyciu tego samego zestawu danych wejściowych.
AppMaster , potężna platforma bez kodu do tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, w dużym stopniu opiera się na modelach danych i bazach danych w celu zdefiniowania struktury aplikacji tworzonych przez użytkowników. Platforma optymalizuje schemat bazy danych i minimalizuje redundancję danych, aby zapewnić wydajne przechowywanie i przetwarzanie danych przez aplikacje. Użytkownicy mogą definiować relacje między tabelami i eliminować wszelkie zbędne dane w fazie rozwoju projektu za pomocą AppMaster.
Skuteczne strategie zapobiegania redundancji danych obejmują normalizację bazy danych, stosowanie ograniczeń klucza unikalnego i podstawowego, indeksowanie i wdrażanie zasad sprawdzania poprawności danych. Na przykład normalizacja bazy danych obejmuje organizowanie tabel i relacji w bazie danych w celu zmniejszenia redundancji i poprawy integralności danych. Normalizacja zazwyczaj obejmuje różne etapy lub formy, które mają na celu wyeliminowanie pewnych typów redundancji i zapewnienie spójności danych w całej bazie danych.
Chociaż normalizacja jest podstawową techniką zmniejszania redundancji, w projektowaniu baz danych istnieją przypadki, w których pewna redundancja może zostać wprowadzona celowo. Na przykład denormalizacja, która jest przeciwieństwem normalizacji, celowo uwzględnia nadmiarowe dane w projekcie bazy danych w celu zwiększenia wydajności i zminimalizowania narzutu związanego ze złożonymi połączeniami wielu tabel podczas pobierania danych. Denormalizacja może poprawić wydajność zapytań kosztem niewielkiego zwiększenia przestrzeni dyskowej i złożoności.
Innym przypadkiem zamierzonej redundancji jest użycie danych z pamięci podręcznej. Systemy baz danych często przechowują kopię najczęściej używanych danych w tymczasowym obszarze przechowywania zwanym pamięcią podręczną. Dane z pamięci podręcznej można szybko zwrócić na żądanie, co zmniejsza potrzebę wykonywania złożonych zapytań do bazy danych, których przetwarzanie może zająć więcej czasu. Ten typ nadmiarowości może poprawić ogólną wydajność, zmniejszyć opóźnienia obliczeniowe i poprawić wrażenia użytkownika końcowego.
Nadmiarowość danych jest kluczowym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę przy projektowaniu wydajnych i dokładnych systemów baz danych. Zrównoważenie sprzecznych wymagań dotyczących integralności i wydajności danych jest niezbędne do utrzymania ogólnej wydajności i niezawodności systemu oraz minimalizacji kosztów związanych z przechowywaniem i przetwarzaniem. AppMaster, koncentrując się na umożliwieniu użytkownikom projektowania, opracowywania i wdrażania kompleksowych rozwiązań programowych przy jednoczesnym minimalizowaniu redundancji danych, zapewnia zaawansowaną platformę do tworzenia wysokiej jakości, zoptymalizowanych, skalowalnych, ekonomicznych aplikacji dla różnorodnych klientów i przypadków użycia.
