Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

У головній пам яті комп ютера допоміжній пам яті та шинах комп ютера надмірність даних це наявність даних які є додатков

Надмірність даних

Надмірність даних

У головній пам’яті комп’ютера, допоміжній пам’яті та шинах комп’ютера надмірність даних — це наявність даних, які є додатковими до фактичних даних і дозволяють виправити помилки в збережених або переданих даних. Додаткові дані можуть бути просто повною копією фактичних даних або лише виділеними фрагментами даних, які дозволяють виявити помилки та відновити втрачені або пошкоджені дані до певного рівня.

Наприклад, включаючи додаткові контрольні суми даних, пам’ять ECC здатна виявляти та виправляти однобітові помилки в кожному слові пам’яті, тоді як RAID 1 об’єднує два жорстких диска (HDD) у логічний блок зберігання, що дозволяє збереженим даним не бути втраченими навіть при повному виходу з ладу одного диска. Надлишковість даних також може використовуватися як захід проти тихого пошкодження даних ; наприклад, такі файлові системи, як Btrfs і ZFS, використовують контрольну суму даних і метаданих у поєднанні з копіями збережених даних, щоб виявити тихе пошкодження даних і виправити його наслідки.

У системах баз даних

Незважаючи на свою природу, надмірність даних також має місце в системах баз даних, значення яких повторюються без потреби в одному або кількох записах або полях, у таблиці, або коли поле використовується/повторюється в двох або більше таблицях. Часто це зустрічається в ненормалізованих конструкціях баз даних і призводить до ускладнення управління базою даних, введення ризику пошкодження даних і збільшення необхідного обсягу зберігання. Коли це зроблено навмисне з раніше нормованої схеми бази даних, це може розглядатися як форма денормалізації бази даних; використовується для підвищення продуктивності запитів до бази даних (скорочення часу відповіді бази даних).

Наприклад, коли дані клієнта дублюються та додаються до кожного купленого продукту, надлишковість даних є відомим джерелом невідповідності, оскільки даний клієнт може мати різні значення для одного або кількох своїх атрибутів. Надлишковість даних призводить до аномалій і пошкодження даних, і, як правило, її слід уникати навмисно; застосування нормалізації бази даних запобігає надмірності та забезпечує найкраще використання сховища.

Див. також

Посилання

 

  1. Xin Li; Michael C. Huang; Kai Shen; Lingkun Chu (9 травня 2010). (PDF). cs.rochester.edu. Архів оригіналу (PDF) за 15 травня 2015. Процитовано 16 січня 2015.
  2. Remzi H. Arpaci-Dusseau; Andrea C. Arpaci-Dusseau (3 січня 2015). (PDF). cs.wisc.edu. Архів оригіналу (PDF) за 6 лютого 2015. Процитовано 16 січня 2015.
  3. Margaret Bierman; Lenz Grimmer (August 2012). . Oracle Corporation. Архів оригіналу за 2 січня 2014. Процитовано 26 січня 2015.
  4. Jorge H. Doorn; Laura C. Rivero (2002). . Idea Group Inc (IGI). с. 4—5. ISBN . Архів оригіналу за 3 січня 2014. Процитовано 23 січня 2011.
  5. Peter Rob; Carlos Coronel (2009). . Cengage Learning. с. 88. ISBN . Архів оригіналу за 3 січня 2014. Процитовано 22 січня 2011.
  6. I. T. L. Education Solutions Limited; Itl (2009). . Pearson Education India. с. 522. ISBN . Архів оригіналу за 3 січня 2014. Процитовано 4 лютого 2011.

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

U golovnij pam yati komp yutera dopomizhnij pam yati ta shinah komp yutera nadmirnist danih ce nayavnist danih yaki ye dodatkovimi do faktichnih danih i dozvolyayut vipraviti pomilki v zberezhenih abo peredanih danih Dodatkovi dani mozhut buti prosto povnoyu kopiyeyu faktichnih danih abo lishe vidilenimi fragmentami danih yaki dozvolyayut viyaviti pomilki ta vidnoviti vtracheni abo poshkodzheni dani do pevnogo rivnya Napriklad vklyuchayuchi dodatkovi kontrolni sumi danih pam yat ECC zdatna viyavlyati ta vipravlyati odnobitovi pomilki v kozhnomu slovi pam yati todi yak RAID 1 ob yednuye dva zhorstkih diska HDD u logichnij blok zberigannya sho dozvolyaye zberezhenim danim ne buti vtrachenimi navit pri povnomu vihodu z ladu odnogo diska Nadlishkovist danih takozh mozhe vikoristovuvatisya yak zahid proti tihogo poshkodzhennya danih napriklad taki fajlovi sistemi yak Btrfs i ZFS vikoristovuyut kontrolnu sumu danih i metadanih u poyednanni z kopiyami zberezhenih danih shob viyaviti tihe poshkodzhennya danih i vipraviti jogo naslidki U sistemah baz danihNezvazhayuchi na svoyu prirodu nadmirnist danih takozh maye misce v sistemah baz danih znachennya yakih povtoryuyutsya bez potrebi v odnomu abo kilkoh zapisah abo polyah u tablici abo koli pole vikoristovuyetsya povtoryuyetsya v dvoh abo bilshe tablicyah Chasto ce zustrichayetsya v nenormalizovanih konstrukciyah baz danih i prizvodit do uskladnennya upravlinnya bazoyu danih vvedennya riziku poshkodzhennya danih i zbilshennya neobhidnogo obsyagu zberigannya Koli ce zrobleno navmisne z ranishe normovanoyi shemi bazi danih ce mozhe rozglyadatisya yak forma denormalizaciyi bazi danih vikoristovuyetsya dlya pidvishennya produktivnosti zapitiv do bazi danih skorochennya chasu vidpovidi bazi danih Napriklad koli dani kliyenta dublyuyutsya ta dodayutsya do kozhnogo kuplenogo produktu nadlishkovist danih ye vidomim dzherelom nevidpovidnosti oskilki danij kliyent mozhe mati rizni znachennya dlya odnogo abo kilkoh svoyih atributiv Nadlishkovist danih prizvodit do anomalij i poshkodzhennya danih i yak pravilo yiyi slid unikati navmisno zastosuvannya normalizaciyi bazi danih zapobigaye nadmirnosti ta zabezpechuye najkrashe vikoristannya shovisha Div takozhObslugovuvannya danih Deduplikaciya danih Ochishennya danih Naskriznij zahist danih Rezervuvannya tehnika Nadlishkovist teoriya informaciyi Posilannya Xin Li Michael C Huang Kai Shen Lingkun Chu 9 travnya 2010 PDF cs rochester edu Arhiv originalu PDF za 15 travnya 2015 Procitovano 16 sichnya 2015 Remzi H Arpaci Dusseau Andrea C Arpaci Dusseau 3 sichnya 2015 PDF cs wisc edu Arhiv originalu PDF za 6 lyutogo 2015 Procitovano 16 sichnya 2015 Margaret Bierman Lenz Grimmer August 2012 Oracle Corporation Arhiv originalu za 2 sichnya 2014 Procitovano 26 sichnya 2015 Jorge H Doorn Laura C Rivero 2002 Idea Group Inc IGI s 4 5 ISBN 978 1 930708 38 9 Arhiv originalu za 3 sichnya 2014 Procitovano 23 sichnya 2011 Peter Rob Carlos Coronel 2009 Cengage Learning s 88 ISBN 978 1 4239 0201 0 Arhiv originalu za 3 sichnya 2014 Procitovano 22 sichnya 2011 I T L Education Solutions Limited Itl 2009 Pearson Education India s 522 ISBN 978 81 7758 118 8 Arhiv originalu za 3 sichnya 2014 Procitovano 4 lyutogo 2011

Дата публікації:
Топ