Was ist Datenredundanz?

Datenredundanz ist ein Begriff für Datenbanken und bedeutet einfach, dass einige Datenfelder mehr als einmal in der Datenbank vorkommen. Datenredundanz ist aus mehreren Gründen verschwenderisch und ineffizient, und Datenbankentwickler versuchen, sie so weit wie möglich zu eliminieren, indem sie eine Technik namens Datennormalisierung verwenden.

Daten können aus verschiedenen Gründen mehrmals in einer Datenbank erscheinen, abhängig von der Art der Unternehmensorganisation, für die die Datenbank konzipiert ist. Bei einem Online-Unternehmen kann beispielsweise der Name desselben Kunden mehrmals erscheinen, wenn dieser Kunde zu unterschiedlichen Zeiten mehrere unterschiedliche Produkte gekauft hat.

Diese Redundanz führt zu Problemen für die IT-Abteilung, die für die Pflege der Datenbank verantwortlich ist, da sie die Daten dieses Kunden an vielen verschiedenen Orten aktualisieren muss. Es bedeutet auch, dass viel Speicherkapazität verschwendet wird, da dieselben Daten mehrmals gespeichert werden. Am schlimmsten ist, dass die Datenbank inkonsistente Daten enthält, wenn eine oder mehrere Instanzen des Kundennamens nicht aktualisiert werden, und niemand weiß, welcher Datensatz der richtige ist.

Die Lösung für dieses Problem wurde erstmals 1970 von Edgar Codd, dem Erfinder der relationalen Datenbank, entwickelt. Einfach ausgedrückt, eine relationale Datenbank in einer, in der wichtige Daten wie Kundennamen nur einmal in einer einzigen Datei gespeichert werden, aber jedes Kundenfeld durch seine Beziehung zu anderen Dateien definiert wird - wie zum Beispiel einzelne Produktverkäufe.

Der Prozess des Entwerfens einer Datenbank, so dass sie keiner Duplizierung oder Redundanz von Daten mit den damit verbundenen Problemen der Datenkorruption und Inkonsistenz unterliegt, wird als Normalisierung bezeichnet.

Die Normalisierung erfordert, dass sich der Datenbankdesigner an Regeln hält, die von der Datenbank-Community aufgestellt wurden, um sicherzustellen, dass die Daten effizient organisiert werden. Diese Regeln werden Normalformregeln genannt. Es gibt eine Reihe von Normalformen, von denen jede strenger ist als die vorherige, und jede enthält die Regeln der vorherigen Form. Derzeit gibt es fünf Stufen der Normalform.

Redundanz wird erreicht, wenn dieselben Datenwerte mehr als einmal in einer Tabelle gespeichert werden oder wenn dieselben Werte in mehr als einer Tabelle gespeichert werden.
Einer der größten Nachteile der Datenredundanz besteht darin, dass sie die Datenbank unnötig vergrößert

In einem Nicht-Datenbanksystem können dieselben Informationen in mehreren verschiedenen Dateien gespeichert werden, was nicht nur Platz verschwendet, sondern auch die Aktualisierung zeitaufwendiger macht. In einem Datenbanksystem wird Redundanz nicht immer vollständig eliminiert, aber minimiert.

Datenredundanz ist die Duplizierung von Daten. Um dies zu beseitigen, wird in DBMS s die Datennormalisierung verwendet.

Datenredundanz bedeutet, dass die Wiederholung, wenn wir ein Wort erneut schreiben, dann sagen kann, dass dies Datenredundanz genannt wird.

Datenredundanz ist die Eigenschaft einiger Disk-Arrays, die im Array gespeicherten Daten bei einem Festplattenausfall wiederherzustellen. Es hängt normalerweise mit der Computerdatenspeicherung zusammen und bietet Fehlertoleranz. Es gibt zwei primäre Möglichkeiten, Datenredundanz zu erreichen, erstens den gesamten Datensatz zu duplizieren und zweitens einen Fehlerkorrekturcode auf dem Array zu speichern. Die einzigen Kosten der Datenredundanz sind die höhere Nutzung des Festplattenspeichers zum Speichern der doppelten Daten. Datenredundanz kann sich auch auf das Speichern derselben Datenwerte in einer Datentabelle oder in mehr als einer Tabelle beziehen. Manchmal wird Datenredundanz ein Problem, und um dies zu verhindern, wird eine Datenbanknormalisierung verwendet.

  Datenredundanz bezieht sich auf eine Datenorganisation, bei der Ihre unnötigen Daten in der Microsoft Access-Datenbank dupliziert werden. Um Änderungen oder Modifikationen an den redundanten Daten vorzunehmen, müssen Sie Änderungen in den mehreren Feldern der Datenbank vornehmen. Dies ist zwar ein allgemeines Verhalten für Tabellenkalkulations- und Flatfile-Datenbankstrukturen, überfordert jedoch die Funktion der relationalen Datenbankstruktur.

  Die Datenverbindungen sollten es Ihnen ermöglichen, nur ein Datenfeld an einem Ort zu verwalten und zu verwalten und die Datenbank zum wichtigsten relationalen Modell zu machen, das für alle Änderungen in der Datenbank verantwortlich wäre. Die redundante Datenbank verbraucht unnötig viel Platz und verursacht auch Probleme bei der Wartung der Datenbank.
  
  Um Einzelheiten zur Datenredundanz zu erfahren, können Sie sich unter www.databasedev.co.uk anmelden . Weitere Informationen finden Sie in Suchmaschinen wie Google und Yahoo. Sie erhalten alle möglichen Informationen von Suchmaschinen.

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Benutzer, die diese Daten verwenden (aus Mappings, aus dem Web usw.), werden während der Fehlerumschaltung nicht unterbrochen!