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数据库性能优化冗余字段的作用 数据库冗余

V站笔记 什么是冗余字段? 在设计数据库时,某一字段属于一个表,但它又同时出现在另一个或多个表,且完全等同于它在其本来所属表的意义表示,那么这个字段就是一个冗余字段。...――以上是我自己给出的定义 冗余字段的存在到底是好还是坏呢?这是一个不好说的问题。可能在有人看来,这是一个很蹩脚的数据库设计。...当然,有利就有弊,这样做的弊端就是,当你尝试更新用户信息时,你必须记得用户信息表里当前被更新的字段中,有哪些是冗余字段,分别属于哪些表,找到他们,然后加入到你的更新程序段中来。...所以,目前要创建一个关系型数据库设计,我们有两种选择: 尽量遵循范式理论的规约,尽可能少的冗余字段,让数据库设计看起来精致、优雅、让人心醉。...合理的加入冗余字段这个润滑剂,减少join,让数据库执行性能更高更快。 选择哪一种呢?如果你是一个美学狂人,并且财大气粗,非要使用第一种方案,也没关系,这种方案的短板并非不可救药的。

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数据库冗余字段的策略和管理

思路 冗余字段的使用在多表联合查询都是大数据量的表的情况下,确实是个不错的选择,有效的减少了IO操作。但结合已有的项目产品来看,冗余字段确实是双刃剑。...尤其是大项目的开发,如果忽略某个表的冗余字段的更新,那么后果是灾难性的。如何有效的管理冗余字段是开发组内必须解决的问题。我的解决方案是:使用专门的表来管理冗余字段。...例如article表有以下冗余字段 fromUserName,toUserName 如何管理这两个字段呢?...通过库表的管理,配合一个合理的存储过程,冗余字段的使用将不再是难题。...举例,如果上面两个字段发生变化,则使用触发器或者调用这个存储过程来检查是否有需要立即更新的冗余字段,需要则立即更新,不需要则isUpdate置0,等到周期性的策略来更新同时isUpdate=1。

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    如何减少YashanDB数据库中的数据冗余

    在现代数据库系统中,数据冗余不仅增加存储成本,还可能导致数据一致性问题,进而影响查询效率和系统维护难度。...如何有效减少YashanDB中的数据冗余,保证数据存储的高效性和一致性,是数据库设计和运维中的重要问题。本文基于YashanDB的体系架构和存储引擎机制,从技术角度分析减少数据冗余的关键方法与实践。...利用规范化减少冗余数据存储规范化是一种数据库设计理论,旨在消除数据中的重复项和依赖异常。YashanDB支持丰富的数据模型和约束机制,合理利用这些手段可以显著降低冗余。...合理设计索引及访问路径降低冗余存取索引是数据库性能优化的关键,合理的索引设计可以减少无谓的重复扫描及数据存取,降低存储和计算冗余。...结论减少YashanDB数据库中的数据冗余涉及数据库设计、存储结构、索引策略、分区方法、事务管理及系统运维等多个技术层面。

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    数据库设计难题:关联表与冗余字段该怎么选?

    数据库设计难题:关联表与冗余字段该怎么选?...在数据库表结构设计中,“要不要把关联数据冗余到主表” 是每个开发者都会遇到的困惑:比如设计订单表时,是只存user_id(通过关联用户表获取用户名),还是直接冗余user_name字段?...:查询性能优先冗余字段的设计打破了数据库范式,核心优势是减少多表 JOIN,提升查询性能,适合查询频繁、数据变更少的场景。...优势 2:减少对关联表的依赖,提高系统可用性若关联表因故障不可用(如用户表数据库宕机),关联表方案会导致主表查询失败;而冗余字段方案因主表已存储核心数据,可正常提供服务,系统容错性更强。...误区 1:过度追求范式,所有表都用关联表为了 “符合数据库规范”,即使高频查询的订单列表也用 3 表 JOIN,导致查询耗时超 2 秒,用户投诉。

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    《数据库数据冗余大揭秘:问题与解决方案全解析》

    今天,我们就来好好聊聊数据库中的数据冗余,看看它到底是什么,会带来哪些问题,又该如何处理。什么是数据冗余简单来说,数据冗余就是数据库中存在重复的数据。...数据冗余产生的原因1. 设计不合理:在数据库设计阶段,如果没有充分考虑数据之间的关系,就很容易出现冗余。比如,没有正确地进行范式化设计,把本应该分开存储的数据放在了一起。...业务需求变化:随着业务的发展,最初设计的数据库可能无法满足新的需求。为了快速实现功能,可能会在原有的数据库结构上进行简单的修改,这就可能引入冗余数据。...数据库规范化设计:这是解决数据冗余的根本方法。数据库规范化就是按照一定的规则,将数据组织成合理的结构,减少数据冗余。就像整理房间一样,把不同类型的物品分类存放,这样既节省空间,又方便查找和管理。...就像整理房间一样,只要我们用心去整理,就能让数据库这个“房间”变得井井有条,为我们的业务提供更好的支持。希望大家在今后的数据库使用过程中,能够重视数据冗余问题,让数据库发挥更大的价值。

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    可靠性基础-冗余

    在之前的一篇文章中,我们介绍了容错系统的八个支柱,今天我们将讨论第一个支柱,即冗余。 冗余是分布式系统中的常用术语。它是指对组件或系统进行复制,以提高整个系统的可靠性和可用性。...因此,必须有适当的冗余,以确保系统即使在一个或多个组件发生故障时也能继续运行。这篇文章深入探讨了这个概念的常见实施策略。 应用冗余 应用程序冗余对于确保分布式系统的高可用性和容错能力至关重要。...网络冗余可以通过各种技术来实现,包括额外的交换机和布线、重复的硬件、多个负载均衡器以及使用多个互联网服务提供商。 地理冗余 地理冗余是分布式系统中冗余原则的重要延伸。...硬件冗余 硬件冗余是分布式系统中冗余的另一个重要方面。...管理复杂性:管理冗余组件需要专门的技能和专业知识。冗余系统的配置、监控和维护需要对细节的一丝不苟和对底层基础设施的深入了解。 测试限制:在实时环境中测试冗余可能具有挑战性。

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    系统设计:代理&冗余&复制

    然后将这些资源返回到客户机,看起来好像它们来自代理服务器本身 冗余 冗余是指为了提高系统的可靠性而对系统的关键组件或功能进行的复制,通常采用备份或故障保护的形式,或为了提高实际系统性能。...由于丢失数据很少是件好事,我们可以创建文件的重复或冗余副本来解决此问题。 冗余在消除系统中的单点故障方面起着关键作用,并在发生危机时提供备份。...复制 复制意味着共享信息以确保冗余资源(如软件或硬件组件)之间的一致性,从而提高可靠性、容错性或可访问性。 复制广泛应用于许多数据库管理系统(DBMS),通常在原始和副本之间具有主从关系。...冗余其实是复制以后的一种状态,我们是为了达到冗余来提高我们的高可用性,所以我们才会选择进行主从复制。而类似的思想就是不同集群之间的副本保留,比如ES的对于副本的使用。

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    Siemens 介质冗余(MRP)功能

    MRP(介质冗余)功能概述 SIMATIC 设备采用标准的冗余机制为 MRP(介质冗余协议),符合IEC62439-2标准,典型重新组态时间为 200ms,每个环网最多支持 50个设备。...环网中的所有设备属于同一冗余域。 在一个环网中,最多可连接 50 台设备,否则重组时间会超过200ms。 环网中的某个设备可用作冗余管理器,其它设备均为冗余客户端。...S7-1200 组态介质冗余的硬件需求 S7-1200 组态介质冗余的硬件需求 必须具有2个端口的CPU(1215、1217),并且固件版本在V4.2及以上。...S7-1200 介质冗余实验环境 在本应用实例中,通过以下产品进行介质冗余组态。 图1....RM颜色 RM状态 含义 绿色 常亮 该设备正在作为冗余管理器运行,环网正在无故障运行 绿色 闪烁 该设备正在作为冗余管理器运行,检测到环网中断。 -- 熄灭 该设备没有作为冗余管理器运行 2.

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    MySQL冗余和重复索引

    冗余索引和重复索引有一些不同,如果创建了索引(a,b),再创建索引(a)就是冗余索引,因为这只是前面一个索引的前缀索引,因此(a,b)也可以当作(a)来使用,但是(b,a)就不是冗余索引,索引(b)也不是...冗余索引通常发生再为表添加新索引的时候。例如,有人可能会增加一个新的索引(A,B)而不是扩展以后的索引(A)。...还有一种情况是将一个索引扩展为(A,ID),其中ID是主键,对于InnoDB来说主键已经包含在二级索引中了,所以这也是冗余的。   ...大多数情况下都不需要冗余索引,应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引,但也有时候处于性能方面的考虑需要冗余索引,因为扩展已有的索引会导致其变得太大,从而影响其他使用该索引的查询性能。...) 怎么找出冗余索引和重复索引呢?

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    最大相关最小冗余(mRMR)算法

    在做特征选择时,可能面临两个问题:特征与类别预测有多大相关性,特征之间有多大冗余度。...在特征选择中,“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”,从相关度与冗余度来看,最好的m个特征是指与分类最相关的特征,但由于最好的m个特征之间可能存在冗余,因此最相关的m个特征并不一定比其他m个特征产生更好的分类准确率...2、怎样解决特征之间的冗余。 互信息 互信息可以度量两个变量x,y之间的相关关系。如下图所示: ? 考虑特征x与分类目标c,计算I(x,c),I(x,c)的大小代表了x与c之间的关联度的大小。...最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个最相关特征,使得S满足如下公式: ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。...S很可能包含相关度很大的特征,也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示: ? 最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S,直接优化下式: ?

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