NoSQL 数据库和对象云存储的区别

1、使用冗余，每个人的好友信息都在数据库中有存储，就是你说的记录一对一关系

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2、数据缓存到内存，数据访问很快

3、状态信息修改异步，比如一个人登陆了，他的好友不是马上就知道，中间间隔几秒也没有关系

4、数据可能不放在关系数据库中，可能使用nosql数据库，比如mongodb,bigtable,cassandra等

sql中的冗余会导致什么问题?急

冗余有好处， 也有坏处。

是一个要把握好一个度的问题。

冗余的好处是， 查询的时候， 可以少关联一点表。

冗余的坏处是， 多占用一些磁盘空间， 更新的时候， 要更新多一点表。

例如下面这样的体系结构：

学生表（学号，姓名）

课程表（课程号，课程名）

成绩表（学号，课程号，成绩）

上面这种情况， 成绩表中没有冗余的列，那么要查询 姓名，课程名，成绩的情况下。

需要3个表都关联了， 进行查询。

下面是有冗余的课程表

成绩表（学号，姓名，课程号，课程名，成绩）

上面这种情况， 成绩表中包含了冗余的列，那么要查询 姓名，课程名，成绩的情况下。

只需要查询一个表就可以了。

但是潜在的问题： 例如 学号为 008 的学生改名字了。

在成绩表中没有冗余的列的情况下， 简单 学生表， 修改 学号为 008 的学生的姓名即可。

而在成绩表中有冗余的列的情况下， 需要修复 学生表 与 成绩表 上面的 学号为 008 的学生的姓名。

上面只是简单的例子。

一般来说，彻底一点冗余也没有， 感觉上是很好， 但是如果遇到数据量很大，表关联又很多的情况下， 查询速度就会慢一些。

但是你要冗余得太厉害了， 那么更新数据的时候， 也是要命的。

SQL中的数据冗余的最佳解决方法是什么？

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操作的异常问题。

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