数据库冗余会出现什么问题 数据库无数据冗余，对吗？
数据库无数据冗余，对吗？
这是真的。原因如下：数据库系统有四个特点：1。数据结构。数据模型用于描述和定义数据。
2. 高数据共享和低冗余。由于数据的全局性分析和描述，可以满足多个用户和各种应用共享数据的需求。信息可以存储在一个统一的地方，这可以大大减少数据冗余，节省存储空间。然而，这并不意味着完全没有冗余，而是相对冗余减少了。
3. 数据独立于程序。包括逻辑和物理独立性。
4. 数据的统一管理和控制。由于数据库系统是一个数据密集型应用，统一的管理和控制显得尤为重要。因此，说数据库系统减少了数据的冗余是正确的。我希望我能帮助你。谢谢您。
在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点？
主要有四个缺点：1。无法存储数据结构
2。按行存储，即使只操作一列，也需要将整行读入内存
3。表结构扩展不方便，模式固定
4。对全文搜索功能的支持较弱
针对以上四个缺点，提供了不同的数据库来解决。
1. K-V存储不能存储数据结构
以redis为例，值可以是数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位图等。列存储可以解决在操作HBase
3表示的列
时，将整行读入内存导致的高IO问题。文档存储可以解决mongodb
4表示的表结构扩展不方便的问题。全文搜索引擎解决了全文搜索功能的问题
以elasticsearch为例
以上解决方案虽然解决了关系数据库的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些场景下，关系数据库是一个很好的选择，因此这些数据库只是关系数据库的一个很好的补充，不能替代关系数据库。
现在newsql也是大数据时代的一个发展趋势，即可以支持事务，具有良好的可扩展性来支持大数据。以oceanbase、tidb和扳手/F1为例。
国庆节当天，中国蚂蚁金融自主研发的金融级分布式关系数据库oceanbase在被称为“数据库世界杯”的TPC-C基准测试中，打破了美国甲骨文公司9年来的世界纪录，成为第一个登上榜首的中文数据库产品。
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