数据冗余和数据不一致的区别

概述 ：
数据冗余和数据不一致是数据库中使用的重要术语。一个好的数据库设计是数据冗余和数据不一致性最小的设计。在本文中，我们将介绍这两个术语是什么以及它们之间的区别。

数据冗余：
它被定义为冗余意味着重复数据，并且还指出数据的相同部分存在于数据库中的多个位置。这种情况称为数据冗余。

数据冗余问题：
在这里，我们将讨论以下数据冗余的几个问题。

1. 浪费存储空间。
2. 更困难的数据库更新。
3. 会导致数据不一致。
4. 数据检索缓慢且效率低下。

例子 -
让我们以板球运动员桌为例。

第1步 ：
考虑板球运动员表如下。

Player Name	Player Age	Team Name	Team ID
Virat Kohli	32	India	1
Rohit Sharma	34	India	1
Ross Taylor	37	New Zealand	2
Shikhar Dhawan	35	India	1
Kane Williamson	30	New Zealand	2

第2步 ：
我们可以清楚地看到 Team Name 和 Team Id 在多个地方重复出现。我们可以制作一个单独的表来存储这些信息并减少数据冗余。

Player Name	Player Age	Team Id
Virat Kohli	32	1
Rohit Sharma	34	1
Ross Taylor	37	2
Shikhar Dhawan	35	1
Kane Williamson	30	2

第 3 步：
这称为标准化，用于减少数据冗余。

Team Id	Team Name
1	India
2	New Zealand

数据不一致：
当相同的数据以不同的格式存在于多个表中时。这种情况称为数据不一致。这意味着不同的文件包含有关特定对象或人的不同信息。这可能会导致不可靠和无意义的信息。数据冗余导致数据不一致。

例子 -
如果我们在很多表中都有一个人的地址，当我们只在一个表中更改它时，在另一个表中它可能不会更新，因此可能会出现数据不一致的问题。

差异：

Topic	Data Redundancy	Data Inconsistency
Condition	It will be applicable when the duplicate data exists in multiple places in the database.	It will be applicable when the duplicate data exists in different formats in multiple tables.
How to minimize it?	we can use normalization to minimize Data Redundancy.	we can use constraints on the database to minimize Data Inconsistency.