數據庫系統(tǒng)是怎樣降低冗余度的？數據庫是一組數據，按照一定的數據模型組織并存儲在輔助存儲器中。此類數據集具有以下特點：盡可能不重復，以最佳方式服務于特定組織的各種應用程序。它的數據結構獨立于使用它的應用

數據庫系統(tǒng)是怎樣降低冗余度的？

數據庫是一組數據，按照一定的數據模型組織并存儲在輔助存儲器中。

此類數據集具有以下特點：盡可能不重復，以最佳方式服務于特定組織的各種應用程序。它的數據結構獨立于使用它的應用程序。數據的添加、刪除、修改和檢索由統(tǒng)一的軟件進行管理和控制。從發(fā)展歷史來看，數據庫是數據管理的高級階段，它是由文件管理系統(tǒng)開發(fā)的。數據庫的基本結構分為三個層次，反映了觀察數據庫的三種不同視角。（1） 物理數據層。它是數據庫的最內層，是實際存儲在物理存儲設備上的數據的集合。這些數據是由用戶處理的原始數據，由內部模式描述的指令操作處理的位串、字符和字組成。（2） 概念數據層。它是數據庫的中間層，是數據庫的整體邏輯表示。指出每個數據的邏輯定義和數據之間的邏輯聯系是存儲記錄的集合。它指的是數據庫中所有對象的邏輯關系，而不是它們的物理條件。它是數據庫管理員概念下的數據庫。（3） 邏輯數據層。它是用戶看到和使用的數據庫，表示一個或一些特定用戶使用的數據集，即邏輯記錄集。通過映射實現了不同層次數據庫之間的關系轉換。該數據庫具有以下主要特點：（1）實現數據共享。數據共享包括所有用戶可以同時訪問數據庫中的數據，用戶可以通過接口以各種方式使用數據庫，并提供數據共享。（2） 減少數據冗余。與文件系統(tǒng)相比，由于數據庫實現了數據共享，避免了用戶建立自己的應用文件。它減少了大量重復數據，減少了數據冗余，保持了數據的一致性。（3） 數據的獨立性。數據的獨立性包括數據庫和應用程序邏輯結構的獨立性，數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構。（4） 數據集中控制。在文件管理模式下，數據處于分散狀態(tài)，不同用戶或同一用戶不同處理的文件之間沒有關系。利用數據庫對數據進行集中控制和管理，用數據模型表示各種數據的組織和關系。（5） 數據一致性和可維護性，確保數據的安全性和可靠性。主要包括：①安全控制：防止數據丟失、錯誤更新和未經授權的使用；②完整性控制：確保數據的正確性、有效性和兼容性；③并發(fā)控制：允許在同一時間段內對數據進行多次訪問，防止用戶之間的異常交互；④ 故障發(fā)現與恢復：通過數據庫管理系統(tǒng)，系統(tǒng)提供了一套及時發(fā)現和修復故障的方法，防止數據被破壞

主要有四個缺點：1。無法存儲數據結構

2。按行存儲，即使只操作一列，也需要將整行讀入內存

3。表結構擴展不方便，模式固定

4。對全文搜索功能的支持較弱

針對以上四個缺點，提供了不同的數據庫解決方法。

1. K-V存儲不能存儲數據結構

以redis為例，值可以是數據結構，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位圖等。列存儲可以解決在操作HBase

3表示的列

時，將整行讀入內存導致的高IO問題。文檔存儲可以解決mongodb

4表示的表結構擴展不方便的問題。全文搜索引擎解決了全文搜索功能的問題

以elasticsearch為例

以上解決方案雖然解決了關系數據庫的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些場景下，關系數據庫是一個很好的選擇，因此這些數據庫只是關系數據庫的一個很好的補充，不能替代關系數據庫。

現在newsql也是大數據時代的一個發(fā)展趨勢，即可以支持事務，具有良好的可擴展性來支持大數據。以oceanbase、tidb和扳手/F1為例。

國慶節(jié)當天，中國螞蟻金融自主研發(fā)的金融級分布式關系數據庫oceanbase在被稱為“數據庫世界杯”的TPC-C基準測試中，打破了美國甲骨文公司9年來的世界紀錄，成為第一個登上榜首的中文數據庫產品。

在大數據時代，關系型數據庫有哪些缺點？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬數據（同時讀寫，表中有大文本字段，單服務器）?，F在已經超過1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時間或一定的規(guī)則進行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數據庫。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數據放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個新的獨立表。對于較大的文本字段，可以使用NoSQL數據庫

4優(yōu)化體系結構，或者優(yōu)化SQL查詢，避免聯合表查詢，盡量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗語句

5使用內存緩存，或者在前端讀取時增加緩存數據庫。重復讀取時，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個服務器就可以做到，但是管理起來有點麻煩。

當然，如果總體數據量特別大，并且您不關心投資成本，請使用集群或tidb