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。

数据应该尽可能少地冗余，这意味着重复数据应该减少到最少。比如说，一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中， 因为这里的电话号码是雇员的一个属性。如果存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题，当这个员工的电话号码变化时，冗余数据会导致对多个表的更新动作，如果有一个表不幸被忽略了，那么就可能导致数据的不一致性。 从一范式转化到二范式根据第二范式的定义，转化为二范式就是消除部分依赖。考察表1-1，我们可以发现，非主属性<Project Name>部分依赖于主键中的<Project Number>; 非主属性<Employee Name>，<Salary Category>和<Salary package>都部分依赖于主键中的<Employee Number>；表1-1的形式，存在着以下潜在问题：1． 数据冗余：每一个字段都有值重复；2． 更新异常：比如<Project Name>字段的值，比如对值"TPMS"了修改，那么就要一次更新该字段的多个值；3． 插入异常：如果新建了一个Project，名字为TPT, 但是还没有Employee加入，那么<Employee Number>将会空缺，而该字段是主键的一部分，因此将无法插入记录；Insert into SAMPLE(PRJNUM, PRJNAME, EMYNUM, EMYNAME, SALCATEGORY, SALPACKAGE) values(100003, 'TPT', NULL, NULL, NULL, NULL)

4． 删除异常：如果一个员工 200003, Kevin 离职了，要将该员工的记录从表中删除，而此时相关的Salary信息 C 也将丢失, 因为再没有别的行纪录下 Salary C的信息。Delete from sample where EMYNUM = 200003

Select distinct SALCATEGORY, SALPACKAGE from SAMPLE因此，我们需要将存在部分依赖关系的主属性和非主属性从满足第一范式的表中分离出来，形成一张新的表，而新表和旧表之间是一对多的关系。由此，我们得到：

CREATE TABLE "PROJECT" ( "PRJNUM" INTEGER NOT NULL, "PRJNAME" VARCHAR(200)) IN "USERSPACE1";ALTER TABLE "PROJECT" ADD PRIMARY KEY ("PRJNUM");Insert into PROJECT(PRJNUM, PRJNAME) values(100001, 'TPMS'), (100002, 'TCT');

表1-2

表 1-3

CREATE TABLE "EMPLOYEE" ( "EMYNUM" INTEGER NOT NULL, "EMYNAME" VARCHAR(200), "SALCATEGORY" CHAR(1), "SALPACKAGE" INTEGER) IN "USERSPACE1";ALTER TABLE "EMPLOYEE" ADD PRIMARY KEY ("EMYNUM");Insert into EMPLOYEE(EMYNUM, EMYNAME, SALCATEGORY, SALPACKAGE) values(200001,'Johnson', 'A', 2000), (200002, 'Christine', 'B', 3000), (200003, 'Kevin', 'C',4000), (200004, 'Apple', 'B', 3000);Employee Number Employee Name Salary Category Salary Package200001 Johnson A 2000200002 Christine B 3000200003 Kevin C 4000200004 Apple B 3000

CREATE TABLE "PRJ_EMY" ( "PRJNUM" INTEGER NOT NULL, "EMYNUM" INTEGER NOT NULL) IN "USERSPACE1";ALTER TABLE "PRJ_EMY" ADD PRIMARY KEY ("PRJNUM", "EMYNUM");Insert into PRJ_EMY(PRJNUM, EMYNUM) values(100001, 200001), (100001, 200002),(100001, 200003), (100002, 200001), (100002, 200004);

同时，我们把表1-1的主键，也就是表1-2和表1-3的各自的主键提取出来，单独形成一张表，来表明表1-2和表1-3之间的关联关系：

表 1-4

这时候我们仔细观察一下表1-2, 1-3, 1-4, 我们发现插入异常已经不存在了，当我们引入一个新的项目 TPT 的时候，我们只需要向表1-2 中插入一条数据就可以了， 当有新人加入项目 TPT 的时候，我们需要向表1-3, 1-4 中各插入一条数据就可以了。虽然我们解决了一个大问题，但是仔细观察我们还是发现有问题存在。

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从二范式转化到三范式考察表前面生成的三张表，我们发现，表1-3存在传递依赖关系，即：关键字段< Employee Number > --> 非关键字段< Salary Category > -->非关键字段< Salary Package >。而这是不满足三范式的规则的，存在以下的不足：1、 数据冗余：<Salary Category>和<Salary Package>的值有重复；2、 更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不一致的情况；3、 删除异常：同样的，如果员工 200003 Kevin 离开了公司，会直接导致 Salary C 的信息的丢失。Delete from EMPLOYEE where EMYNUM = 200003

Select distinct SALCATEGORY, SALPACKAGE from EMPLOYEE因此，我们需要继续进行规范化的过程，把表1-3拆开，我们得到：

表 1-5

和

表 1-6

这时候如果 200003 Kevin 离开公司，我们只需要从表 1-5 中删除他就可以了， 存在于表1-6中的Salary C信息并不会丢失。但是我们要注意到除了表 1-5 中存在 Kevin 的信息之外， 表1-4中也存在 Kevin 的信息， 这很容易理解， 因为 Kevin 参与了项目 100001， TPMS， 所以当然也要从中删除。 至此，我们将表1-1经过规范化步骤，得到四张表，满足了三范式的约束要求，数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。在三范式之上，还存在着更为严格约束的BC范式和四范式，但是这两种形式在商业应用中很少用到，在绝大多数情况下，三范式已经满足了数据库表规范化的要求，有效地解决了数据冗余和维护 *** 作的异常问题。

数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

(1)物理数据层。它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。

(2)概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

(3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有以下主要特点：

(1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

(2)减少数据的冗余度。同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

(3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。

(4)数据实现集中控制。文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

(5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用；④故障的发现和恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏

删除所有大于你

设置有数的冗余组

DELETE

FROM Customers

WHERE ID IN

(SELECT ID

FROM

(SELECT ID, LastName, FirstName,

RANK() OVER (PARTITION BY LastName,

FirstName ORDER BY ID) AS SeqNumber

FROM

(SELECT ID, LastName, FirstName

FROM Customers

WHERE (LastName, FirstName) IN

(SELECT LastName, FirstName

FROM Customers

GROUP BY LastName, FirstName

HAVING COUNT() > 3)))

WHERE SeqNumber > 3);

As you can see, using the RANK() function allows you to eliminate duplicates in a

single SQL statement and gives you more capabilities by extending the power of

your

queries

正如你所见使用Rank（）可以消除冗余数据而且能给你很大的可伸展性

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