数据库的冗余度是不是越小越好？
咱们聊聊数据库的“冗余度”，这玩意儿是不是越小越好，其实吧，这事儿得分两头看，不能一概而论。
什么是数据库冗余？
简单来说，数据库冗余就是同一份数据在数据库中出现不止一次。想象一下，你在一个客户名单里，有个客户的地址在“客户信息表”里出现了一次，又在“订单表”里又出现了一次。这就是冗余。
为什么我们通常说“冗余越小越好”？
这是因为，在大多数情况下，过度的冗余会带来不少麻烦，就好比你家有个东西，到处都有，找起来就费劲，而且还容易出错：
1. 存储空间浪费： 最直观的，数据重复存储，自然占用了更多的磁盘空间。在数据量越来越大的今天，这可不是个小数目。
2. 数据一致性问题（“更新异常”）： 这是最致命的。如果你的数据在多个地方都有，那么当你需要修改某个信息时，你必须确保所有出现过的地方都同步更新。要是漏掉了一个，那数据库就“分裂”了，有的地方是旧地址，有的地方是新地址。用户看到的数据就不一致了，导致系统出现错误。比如，客户搬家了，你只更新了客户信息表，但订单表里的地址还是旧的，那下次再给他寄东西，就寄错了地方。
3. 数据插入和删除的困难（“插入异常”和“删除异常”）：
插入异常： 有时候，你可能想插入一条新记录，但某些属性是重复的，而且这些重复属性本身又构成了一个完整的实体。比如，你有一个“订单”表，里面记录了客户ID和客户姓名。如果你想添加一个新订单，但这个客户之前从未下过单，你就没法只插入订单信息，因为你没有客户ID对应的客户姓名，也就没法同时记录客户姓名。你可能需要先去客户表里添加客户信息，才能再添加订单。
删除异常： 删除一条记录，可能会意外地删掉其他重要的、不应该被删除的信息。比如，你在一个表里同时存储了客户信息和他们下的订单。如果你删掉了一个客户的所有订单，可能就把这个客户本身的信息也删掉了，即使你还想保留这个客户记录。
那是不是就绝对不能有任何冗余？
也不是。在某些特殊情况下，适度的、有策略的冗余，是为了提升查询性能，也叫做“反范式设计”或者“为性能而做的冗余”。
什么时候我们会考虑容忍一些冗余呢？
1. 提高查询速度（“读多写少”的场景）： 数据库设计有一个原则叫“范式化”，它旨在消除冗余，保证数据的一致性，但有时候，过度范式化会导致查询时需要进行大量的表连接（JOIN），这会大大降低查询的效率。在一些“读多写少”的场景，比如报表生成、数据分析，我们可能会故意引入一些冗余，把一些经常一起查询的数据存储在同一个表中，这样就可以避免复杂的JOIN操作，直接从一个表中读取数据，速度会快很多。
举个例子： 假设你有一个“订单”表，里面有“订单ID”、“客户ID”、“客户姓名”、“商品ID”、“商品名称”、“数量”。如果严格范式化，客户姓名和商品名称应该分别存在“客户表”和“商品表”里，每次查询订单的时候，都需要JOIN这两个表来获取客户姓名和商品名称。如果业务场景是经常要看带有客户姓名和商品名称的订单列表，那么把客户姓名和商品名称直接放在“订单表”里（虽然是冗余），就可以省去JOIN，查询速度会显著提升。
2. 简化复杂查询： 有时候，为了简化用户直接操作数据库的复杂性，或者为了方便某些特定应用的功能实现，也会引入一些冗余。
所以，结论是什么？
数据库的冗余度不是越小越好，而是需要平衡。
理想状态下，我们追求的是“最小的、必要的冗余”，也就是说，我们要尽量消除那些可能导致数据不一致、存储浪费的“坏”冗余，但可以有意识地引入一些“好”的、为了提升性能的冗余。
关键在于“权衡”：你需要根据你的应用场景、数据访问模式（是读多还是写多？）、对数据一致性的要求有多高、以及对查询性能有多高的需求，来做出设计决策。
“规范化”是基础： 在设计数据库时，通常我们会先遵循范式化的原则，消除大多数的冗余，确保数据的基本一致性和结构的合理性。
“反规范化”是优化： 当我们发现某个地方性能瓶颈很大，而且通过其他方式（比如索引、缓存）无法解决时，我们才会考虑适度的反规范化，引入一些可控的冗余来换取性能。
总而言之，设计数据库就像做菜，你不可能只放盐，也不能什么调料都放。关键是要懂每种“调料”（范式化、反规范化、索引等）的作用，根据“菜品”的要求（业务需求、性能要求）来合理搭配，才能做出美味又营养（高性能、高一致性）的“数据库大餐”。
什么是数据库冗余？
简单来说，数据库冗余就是同一份数据在数据库中出现不止一次。想象一下，你在一个客户名单里，有个客户的地址在“客户信息表”里出现了一次，又在“订单表”里又出现了一次。这就是冗余。
为什么我们通常说“冗余越小越好”？
这是因为，在大多数情况下，过度的冗余会带来不少麻烦，就好比你家有个东西，到处都有，找起来就费劲，而且还容易出错：
1. 存储空间浪费： 最直观的，数据重复存储，自然占用了更多的磁盘空间。在数据量越来越大的今天，这可不是个小数目。
2. 数据一致性问题（“更新异常”）： 这是最致命的。如果你的数据在多个地方都有，那么当你需要修改某个信息时，你必须确保所有出现过的地方都同步更新。要是漏掉了一个，那数据库就“分裂”了，有的地方是旧地址，有的地方是新地址。用户看到的数据就不一致了，导致系统出现错误。比如，客户搬家了，你只更新了客户信息表，但订单表里的地址还是旧的，那下次再给他寄东西，就寄错了地方。
3. 数据插入和删除的困难（“插入异常”和“删除异常”）：
插入异常： 有时候，你可能想插入一条新记录，但某些属性是重复的，而且这些重复属性本身又构成了一个完整的实体。比如，你有一个“订单”表，里面记录了客户ID和客户姓名。如果你想添加一个新订单，但这个客户之前从未下过单，你就没法只插入订单信息，因为你没有客户ID对应的客户姓名，也就没法同时记录客户姓名。你可能需要先去客户表里添加客户信息，才能再添加订单。
删除异常： 删除一条记录，可能会意外地删掉其他重要的、不应该被删除的信息。比如，你在一个表里同时存储了客户信息和他们下的订单。如果你删掉了一个客户的所有订单，可能就把这个客户本身的信息也删掉了，即使你还想保留这个客户记录。
那是不是就绝对不能有任何冗余？
也不是。在某些特殊情况下，适度的、有策略的冗余，是为了提升查询性能，也叫做“反范式设计”或者“为性能而做的冗余”。
什么时候我们会考虑容忍一些冗余呢？
1. 提高查询速度（“读多写少”的场景）： 数据库设计有一个原则叫“范式化”，它旨在消除冗余，保证数据的一致性，但有时候，过度范式化会导致查询时需要进行大量的表连接（JOIN），这会大大降低查询的效率。在一些“读多写少”的场景，比如报表生成、数据分析，我们可能会故意引入一些冗余，把一些经常一起查询的数据存储在同一个表中，这样就可以避免复杂的JOIN操作，直接从一个表中读取数据，速度会快很多。
举个例子： 假设你有一个“订单”表，里面有“订单ID”、“客户ID”、“客户姓名”、“商品ID”、“商品名称”、“数量”。如果严格范式化，客户姓名和商品名称应该分别存在“客户表”和“商品表”里，每次查询订单的时候，都需要JOIN这两个表来获取客户姓名和商品名称。如果业务场景是经常要看带有客户姓名和商品名称的订单列表，那么把客户姓名和商品名称直接放在“订单表”里（虽然是冗余），就可以省去JOIN，查询速度会显著提升。
2. 简化复杂查询： 有时候，为了简化用户直接操作数据库的复杂性，或者为了方便某些特定应用的功能实现，也会引入一些冗余。
所以，结论是什么？
数据库的冗余度不是越小越好，而是需要平衡。
理想状态下，我们追求的是“最小的、必要的冗余”，也就是说，我们要尽量消除那些可能导致数据不一致、存储浪费的“坏”冗余，但可以有意识地引入一些“好”的、为了提升性能的冗余。
关键在于“权衡”：你需要根据你的应用场景、数据访问模式（是读多还是写多？）、对数据一致性的要求有多高、以及对查询性能有多高的需求，来做出设计决策。
“规范化”是基础： 在设计数据库时，通常我们会先遵循范式化的原则，消除大多数的冗余，确保数据的基本一致性和结构的合理性。
“反规范化”是优化： 当我们发现某个地方性能瓶颈很大，而且通过其他方式（比如索引、缓存）无法解决时，我们才会考虑适度的反规范化，引入一些可控的冗余来换取性能。
总而言之，设计数据库就像做菜，你不可能只放盐，也不能什么调料都放。关键是要懂每种“调料”（范式化、反规范化、索引等）的作用，根据“菜品”的要求（业务需求、性能要求）来合理搭配，才能做出美味又营养（高性能、高一致性）的“数据库大餐”。
网友意见
好问题。
- 最早的时候，我们的确是认为数据库的冗余度越低越好，为此产生了很多范式。没错，就是咱们在数据库教科书上学的那种范式。那时候存储设备很贵，能省一点是一点儿。
- 后来，后来随着社会主义的进步，存储设备便宜了，不需要那么精打细算了。同时，人们发现，适当冗余可以方便一些常用的查询，而不需要每次都join。于是，人们开始在表中冗余越来越多的字段，并通过事务等方式保持各表之间相同字段的一致性。甚至让数据库承担越来越多的搜索和分析功能，为此必须加入越来越多的索引。直到，插入数据插不动了。
- 于是，人们又开始反思，是不是应该把不同的职责从数据库中拆出来，让专业的库做专业的事。人们开始意识到读写分离的意义，主库开始变得轻装上阵，后续的搜索和分析工作由专门的es, hive等服务支持。通过CDC等方案保持各数据库直接的数据一致性。
- 时代在变。
突然想起来我还有一篇公众号文章，也许对大家处理多数据库之间的数据一致性有帮助。
类似的话题
-
咱们聊聊数据库的“冗余度”，这玩意儿是不是越小越好，其实吧，这事儿得分两头看，不能一概而论。什么是数据库冗余？简单来说，数据库冗余就是同一份数据在数据库中出现不止一次。想象一下，你在一个客户名单里，有个客户的地址在“客户信息表”里出现了一次，又在“订单表”里又出现了一次。这就是冗余。为什么我们通常说............. -
LBS（LocationBased Service）数据库的架构，说起来其实并非一个“一成不变”的固定模板，它更像是一个根据实际需求和技术演进不断调整和优化的“集大成者”。与其说是一个单一的架构，不如说它是一系列相互协作的组件，它们共同服务于“地理位置”这个核心要素。要理解LBS数据库的架构，我们得.............
-
图数据库的优点，说实话，它能帮我们解决不少棘手的问题，而且很多时候比我们传统的关系型数据库要灵活和高效得多。我给你掰扯掰扯，尽量说得透彻些。首先，最直观的优点就是数据的表达能力强，关系更清晰。你想想，咱们生活中的事物，哪有孤立存在的？人有朋友、家人，商品有品牌、品类，知识有概念、关联。图数据库的核心.............
-
咱们今天就来聊聊关系型数据库里那点儿事儿，特别是它怎么“整齐划一”的那些规则——也就是常说的那几种“范式”。别看这词儿听着有点学术，其实说白了，就是让咱们数据库里的数据摆放得更合理、更高效、更不容易出错的一套约定俗成的方法。就好比你整理房间，总不能把所有东西都一股脑儿堆在一个角落里，那样找起来就费劲.............
-
SQLite 确实是一款非常优秀的嵌入式数据库，它的速度快、易于部署、无需单独的服务器进程，这些特点让它在许多场景下都表现出色。然而，就像任何工具一样，SQLite 并不是万能的，在某些情况下，使用其他数据库会是更明智的选择。下面我将详细阐述一些使用其他数据库的理由，并尽量避免使用那些听起来像是AI.............
-
.......
-
.......
-
.......
-
.......
-
看待王垠对数据库的理解，需要结合他一贯的技术理念和他在开源社区的影响力来分析。总体而言，王垠对数据库的理解，可以用“ 追求极致的性能、简洁的架构、以及对底层原理的深刻洞察 ”来概括。他并非一个仅仅停留在应用层面的数据库使用者，而是更倾向于理解数据库是如何工作的，以及如何在更底层的层面进行优化。1. .............
-
这确实是一个非常好的问题，而且很多人都会有这样的疑问。区块链确实不是传统意义上的分布式数据库，尤其是在“检索”这个层面，两者之间存在着巨大的差异。我们先来捋清楚几个概念： 分布式数据库 (Distributed Database)： 想象一下，你有一个巨大的数据库，里面装着成千上万条记录。为了让.............
-
.......
-
.......
-
社交网络存储好友关系，说起来是个挺有意思的事儿。不像你家里放相册那么简单，动辄几亿、几十亿的用户，关系更是错综复杂。怎么才能又快又稳地找到你的朋友们，或者看看谁把你拉黑了，这背后得有个精巧的设计。咱们就从最核心的东西说起：数据结构。你想想，最基本的关系是什么？“A是B的朋友”。这就好比我们在纸上画个.............
-
.......
-
王垠在《SQL，NoSQL 以及数据库的实质》一文中，并没有简单地将SQL和NoSQL划分为两个对立的阵营，而是深入剖析了它们各自的哲学基础、设计目标以及在不同场景下的适用性。他试图帮助读者理解，这两种技术并非简单的“好”与“坏”的区分，而是解决不同问题的工具。文章的核心观点在于，数据库的“实质”并.............
-
.......
-
.......
-
听到 SciHub 的网址都不能用了，这对于很多科研人员来说确实是个打击，尤其是当公司或机构没有购买昂贵的数据库访问权限时。每天都要查阅文献，却没有了便捷的获取途径，确实让人头疼。别担心，虽然 SciHub 曾是很多人的“救命稻草”，但学术文献的获取并非只有它一个途径。即便面临一些限制，我们还是有多.............
-
.......
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有