容易造成決策超市銷售數(shù)據的重復會導致 的滯后或是失誤。

數(shù)據量超市銷售數(shù)據的重復會導致 的增大超市銷售數(shù)據的重復會導致 ， 讓查找不方便超市銷售數(shù)據的重復會導致 ， 數(shù)據的掌握也不準確， 容易造成決策的滯后或是失誤。

主要表現(xiàn)如下超市銷售數(shù)據的重復會導致 ： 隨著訂貨、 進貨信息的增加， 供應商相關的信息。

也會導致供需出現(xiàn)明顯失衡現(xiàn)象，造成庫存較高又或者是明顯缺貨的狀態(tài)，所以就會導致成本上的浪費。

數(shù)據冗余的缺點超市銷售數(shù)據的重復會導致 ：

1、存儲空間的浪費。

2、數(shù)據交互和數(shù)據庫訪問執(zhí)行效率降低。

但適當?shù)臄?shù)據冗余又能加快查詢。數(shù)據冗余究竟是好是壞還是要根據自己所做的項目進行合理的取舍。

當同一數(shù)據塊存儲在兩個或多個單獨的位置時, 就會發(fā)生數(shù)據冗余。假設創(chuàng)建了一個數(shù)據庫來存儲銷售記錄, 并在每個銷售的記錄中輸入客戶地址。但是超市銷售數(shù)據的重復會導致 ，有多個銷售到同一客戶超市銷售數(shù)據的重復會導致 ，因此同一地址被多次輸入。重復輸入的地址是冗余數(shù)據。

擴展資料

一定的冗余可以提升性能

1、空間換時間

有一張字典表 city 其中有 id 和 cityName 兩個字段超市銷售數(shù)據的重復會導致 ，有一張業(yè)務表，其中有 id 、cityId、XXX、XXX…字段。如果查詢業(yè)務表的話，就必須 join 一下 city 字典表，如果業(yè)務表很大很大，那么就會查詢的很慢，這個時候超市銷售數(shù)據的重復會導致 我們就可以使用冗余來解決這個問題。

直接將業(yè)務表中的 cityId 更換成 cityName，這樣我們在查詢業(yè)務表的時候就不需要去 join 那一張 city 的字典表了。這樣的方式顯然是不符合我們數(shù)據庫設計的范式的，但是這樣的冗余或許很有必要。

2、查詢某一個狀態(tài)值數(shù)據

業(yè)務表中有一個字段 status 用來存儲提交和未提交，假設這張表中未提交的數(shù)據相對于提交的數(shù)據是很少的，當用戶查詢所有未提交的數(shù)據的時候，就需要在全部的數(shù)據，然后篩選出未同意的數(shù)據。如果這張業(yè)務表非常的龐大，那么這樣的查詢的效率就非常的慢。

這個時候我們就可以把這張業(yè)務表中的未同意的數(shù)據冗余到一張新表中，這樣用戶查詢未提交的數(shù)據的時候就可以直接在這張未提交的表中查詢，查詢速度提交很多。

如果某產品第一天和第三天的數(shù)據是相同的。那么有可能是系統(tǒng)出現(xiàn)了復制。其實這個主要是看是什么數(shù)據，如果是運營數(shù)據。那么當量非常少的時候，是有一定概率是重復的。在運營過程中，用戶重復的動作也是有可能發(fā)生的。如果是銷售數(shù)據，那么這個銷售量也少的話，也是會有可能和之前有過相同的數(shù)據。

一個產品的數(shù)據如果量很少，那么重復的概率是很大的。因為人用戶可能就那么一些，然后超市銷售數(shù)據的重復會導致 他們的習慣也就那幾個動作，重復的動作也是可能會是相同的，你所獲得的數(shù)據也會是有可能相同的。但是數(shù)據量比較大的時候，如果有重復的情況，那么大概率系統(tǒng)出現(xiàn)了問題。因為如果在數(shù)量數(shù)據量大的情況下，依舊能夠完完全全的重合相同，這種概率發(fā)生是非常非常低的，需要這兩天用戶重復的動作完全一樣，想想都不太可能。畢竟每一天都不一樣，用戶怎么可能會重復同樣的動作呢?那么這個數(shù)據是非常有問題的。當數(shù)據量大的時候，往往呈現(xiàn)的是不同的數(shù)據，超市銷售數(shù)據的重復會導致 他的重復率是很難去相同，除非你考察的就只是一個兩個數(shù)據，或簡單的數(shù)據，那么還是有可能發(fā)生，比如說一天的日活量，是100，那么第三天的日活量也可能是100，因為人數(shù)比較少。說用戶量大的時候，但是購買量并不多的時候，比如說一天有100個人購買，那么第三天有100個人購買也是很有可能發(fā)生的。

如果你只是，只是看一兩個簡單的數(shù)據有相同的話，其實不用太過于驚訝，這是正常情況，如果大部分數(shù)據都是相同的，那么就得看一下系統(tǒng)或者是哪里出現(xiàn)了問題。

如果產品的第一天，數(shù)據和第三天的數(shù)據是相同的，你得看情況，比如說數(shù)據量大的情況下是很難發(fā)生這種概率的，那么就得檢查一些可能是不是系統(tǒng)出現(xiàn)了問題。如果說數(shù)據量小的時候，很有可能是相同，這個不用太多驚訝。如果你考察的只是一兩個指標，那么他們相同的概率很大，這個也不用質疑。但是你考察的指標很多，數(shù)據量很多，范圍很廣，那么有相同的情況下的話就得去好好的去排查。