冗余性原则？

一、冗余性原则？

冗余规则又称冗余法则，是信息论里边的一个概念，作为信息传输和变换过程中所要求的一条法则。传输信息时，为了避免遭受信道(channel)和噪音的干扰，人们往往借助于信息的重复和信息的累加，以便使对方能够得到明确的信息，也就是说，为了保证理解，信息传输和变换过程中总是要给出比实际的需要更多

对执行某一安全功能的系统，设置重复的部件或系统，使它们中的任何一个，不管其他部件或系统所处的状态如何，都能单独地完成所要求的安全功能。冗余性准则与单一故障准则紧密相关。单一故障准则要求必须有冗余度，但冗余性准则可超出单一故障准则。

二、安全冗余原则？

原则是施工安全隐患处理原则的一条，是为确保安全，在治理事故隐患时应考虑设置多道防线，即使发生有一两道防线无效，还有冗余的防线可以控制事故隐患的方法。所谓冗余度，就是从安全角度考虑多余的一个量，这个量就是为了保障仪器、设备或某项工作在非正常情况下也能正常运转。

三、什么是数据库冗余，如何避免数据库冗余？

您好：数据冗余或者信息冗余是生产、生活所必然存在的行为，没有好与不好的总体倾向。一般设计数据库是都在达到3范式或更高，否则数据的冗余程度非常高。通常在设计的时候，需要考虑扩展性，阅读性，响应时间和语句复杂程度等。需要有一定的冗余来达到维护需要，这往往是经验丰富的开发人员和DBA来考虑的。

四、冗余度原则？

冗余规则又称冗余法则，是信息论里边的一个概念，作为信息传输和变换过程中所要求的一条法则。

传输信息时，为了避免遭受信道(channel)和噪音的干扰，人们往往借助于信息的重复和信息的累加，以便使对方能够得到明确的信息，也就是说，为了保证理解，信息传输和变换过程中总是要给出比实际的需要更多的信息。

五、字段冗余：如何在数据库设计中避免冗余

什么是字段冗余？

字段冗余是指在数据库设计中，存在多个字段存储了相同或类似的信息。这种设计可能会导致数据冗余、难以维护和更新的问题。在数据量不大的情况下，字段冗余可能不会带来严重的后果，但随着数据量的增加，问题会逐渐显现。

为什么要避免字段冗余？

避免字段冗余的主要原因之一是节约存储空间。冗余的字段意味着数据重复存储多次，造成数据存储资源的浪费。此外，字段冗余还会引发数据一致性问题。如果多个字段存储相同或类似的信息，当修改某个字段时，就需要同时更新其他相关字段，否则会导致数据不一致。

如何避免字段冗余？

在数据库设计中，我们可以采取一些措施来避免字段冗余：

• 应用范式化：范式化是一种数据库设计原则，它通过消除冗余来提高数据的一致性和可维护性。范式化的过程包括将数据拆分成不同的表，使每个表只包含相关数据的信息，从而避免了字段冗余。
• 使用外键关联表：当某个表中的字段与另一个表中的字段存在关联关系时，可以使用外键来在两个表之间建立关联。通过建立关联，可以将相关信息存储在不同的表中，避免了字段冗余。
• 使用视图：视图是一种虚拟表，它是通过查询其他表而得到的。在设计中，我们可以使用视图来整合不同表中的字段，从而避免了字段冗余。

字段冗余的影响

字段冗余可能会带来以下影响：

• 数据冗余：冗余的字段会导致数据的重复存储，浪费存储空间。
• 数据不一致：当修改某个字段时，未同时更新相关字段可能会导致数据一致性问题。
• 维护困难：在冗余的设计下，修改一处冗余字段可能需要修改多个地方，增加了维护的复杂性。
• 性能下降：冗余字段的存在可能会增加数据的读写操作，降低数据库的性能。

结论

避免字段冗余是一项重要的数据库设计原则。通过应用范式化、使用外键关联表和视图等方法，我们可以减少字段冗余的发生，提高数据存储的效率和数据一致性，减轻系统维护的负担。

感谢您阅读本文，希望对您了解和避免字段冗余有所帮助！

六、数据库冗余字段：如何合理设计和避免冗余数据

什么是数据库冗余字段？

数据库冗余字段指的是在数据库表中存储了重复的数据，这可能会导致数据不一致性和浪费存储空间。通常情况下，冗余字段是为了提高查询效率或简化数据检索而故意添加的。

合理设计冗余字段的原则

在设计数据库表结构时，如果考虑使用冗余字段，则需要遵循以下原则：

• 数据一致性：冗余字段的数值应该与基本数据保持一致，可以通过触发器或存储过程来确保数据一致性。
• 性能优化：冗余字段应该带来明显的性能提升，而不是仅仅为了方便查询而添加。
• 更新频率：冗余字段对应的基本数据更新频率相对较低，避免频繁更新冗余字段造成的性能损耗。
• 可维护性：冗余字段的设计应该考虑表结构的可维护性，避免数据结构过于复杂。

如何避免冗余字段带来的问题？

在实际应用中，合理设计数据库结构和避免冗余字段带来的问题至关重要：

• 使用关联表：将重复的字段数据提取到关联表中，通过外键关联实现数据的一致性。
• 触发器和约束：通过触发器和约束来保证数据一致性，确保冗余字段与基本数据的一致性。
• 定期清理：对冗余字段进行定期清理，避免冗余数据的过多累积。

冗余字段的应用场景

虽然冗余字段可能带来一些问题，但在一些场景下仍然可以合理应用：

• 高频查询：对于某些需要高频查询的数据，为了提高查询效率可以考虑使用冗余字段。
• 数据报表：为了生成报表的效率，可以考虑在报表表中添加冗余字段，避免频繁关联查询。
• 分布式系统：在分布式系统中，为了减少跨节点之间的数据传输，可以使用冗余字段来存储一部分冗余数据，提高系统性能。

感谢您阅读本文，希望通过本文能够帮助您更好地理解数据库冗余字段的合理设计和避免冗余数据带来的问题。

七、云数据库会有数据冗余吗？

会有的，因为会有很多重复的数据。

八、冗余安全度治理原则""是什么意思？

冗余安全度治理原则： 冗余安全管理原则是建筑安全隐患处理的原则之一。为了确保安全，在处理隐患时应考虑多道防线。即使一道或两道防线无效，冗余线也可以控制事故。 所谓的冗余就是从安全角度考虑额外的数量。此数量是为了确保仪器，设备或某些工作可以在异常条件下正常运行。

九、冗余函数在数据库中是什么？

冗余函数在数据库中就是协调函数

数据库冗余：存储两倍数据，冗余可以使系统速度更快。（减少联查）

个人理解：

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。

至于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。因为在数据库设计领域，有一个被大家奉为圭臬的数据库设计范式，这个范式理论上要求数据库设计逻辑清晰、关系明确。

比如，”用户昵称”字段”nickname”本来属于表”user”，那么，表示”用户昵称”的字段就唯一的只应该属于”user”表的”nickname”字段，这样，当用户要修改昵称的时候，程序就只需要修改 user.nickname这个字段就行了，瞧，很方便。不过问题也随之而来，我在其他数据表(如订单orders表)里只存储了用户的ID，我要通过这个ID值得到用户昵称该怎么办呢？一个普遍的解决方法是通过联接(join)，在查询时，通过id这个唯一条件联接两个表，从而取到用户的昵称。

这样确实是没问题，我也一直觉得这样是最好的方案，扩展方便，当要更新用户信息时，程序中要修改的地方很少，但是随着数据库里数据不断增加，百万，千万，同时，用户表的数据肯定也在不断的增加的，它可能是十万，百万。这个时候，你会发现两个表通过联接来取数据就显得相当费力了，可能你只需要取一个nickname这个用户昵称属性，你就不得不去联一下那个已经几十万的用户表进行检索，其速度可想而知了。

这个时候，你可以尝试把nickname这个字段加到orders这个订单表中，这样做的好事是，当你要通过订单表呈现一个订单列表时，涉及用户的部分可能就不需要再进行联接查询了。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。这个是程序中的开销，开销在开发人员的时间上了。至于这样做是否值得，就得看具体情况而定了。

所以，目前要创建一个关系型数据库设计，我们有两种选择：

1，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。

2，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。比如，你可以增加服务器，从数据库集群入手，进行读写分离，读的时候可以将压力分散到不同的数据库服务器上，这样也可以获得很好的性能，只是多付出了硬件成本和维护成本。或者，你可以在数据库前端架设Memcached之类的缓存服务，减少读写数据库的次数，也可以达到同样的效果。问题在于你确定你需要缓存之类的东西。

如果做不到上面的只能选择第二种了，当涉及到修改的时候就需要将所有相关的数据进行修改了。

十、时间冗余，空间冗余，知识冗余，结构冗余，视觉冗余，信息熵冗余是什么意思？

1，时间冗余 时间冗余是序列图像(电视图像、动画)和语音数据中所经常包含的冗余。

图像序列中的两幅相邻的图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。同理，在语言中，由于人在说话时发音的音频是一连续的渐变过程，而不是一个完全的在时间上独立的过程，因而存在时间冗余。2，空间冗余 空间冗余是图像数据中经常存在的一种冗余。在同一幅图像中，规则物体和规则背景(所谓规则是指表面颜色分布是有序的而不是杂乱无章的)的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结构在数字化图像中就表现为数据冗余。, 3，知识冗余 有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。例如：人脸的图像有固定的结构。比如，嘴的上方有鼻子。鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正脸图像的中线上等等。这类规律性的结构可由先验知识相背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。4，结构冗余 有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。5，视觉冗余 人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。例如，对于图像的编码和解码处理时，由于压缩或量比截断引入了噪声而使图像发生了一些变化，如果这些变化不能为视觉所感知，则仍认为图像足够好。事实上人类视觉系统一般的分辨能力约为26灰度等级，而一般图像量化采用28灰度等级，这类冗余我们称为视觉冗余。通常情况下，人类视觉系统对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感；在高亮度区，人眼对亮度变化敏感度下降。对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感；对整体结构敏感，而对内部细节相对不敏感。6，信息熵冗余 信息熵是指一组数据所携带的信息量。它一般定义为：H = -∑pi×log2pi。其中N为码元个数，pi为码元yi发生的概率。由定义，为使单位数据量d接近于或等于H，应设d＝∑pi×b(yi)，其中b(yi)是分配给码元yi的比特数，理论上应取-log2pi。实际上在应用中很难估计出{Po，P1，…，PN—1}。因此一般取b(yo)＝b(y1)＝…＝b(yN—1)，例如，英文字母编码码元长为7比特，即b(yo)＝b(y1)＝…＝b(yN—1)＝7，这样所得的d必然大于H，由此带来的冗余称为信息墒冗余或编码冗余。