資料多餘（Data Redundancy）概念與解決方案

更新日期： 2025 年 3 月 4 日

在資料庫管理中，「資料多餘（Data Redundancy）」 是指 相同的數據被存儲在多個地方，導致數據重複、浪費儲存空間，甚至可能引發數據不一致的問題。

這種情況在大型企業的資料系統、電子商務平台、銀行系統等應用中十分常見。

雖然某些情境下適度的數據冗餘可以提高查詢效能，但若未妥善管理，會導致數據維護變得困難，甚至影響系統的準確性和可靠性。本篇文章將帶你了解：

• 資料多餘的成因
• 可能產生的問題
• 如何避免或減少數據冗餘
• 何時應該適度使用數據冗餘

什麼是資料多餘（Data Redundancy）？

資料多餘是指 相同的數據在不同的資料表、系統、甚至不同的資料庫中多次儲存。

這可能是因為設計不良的資料庫架構，或者是為了提升查詢效能所刻意為之。

資料多餘的例子

例子 1️⃣：客戶資料在多張表中重複

假設在一個電商系統中，顧客的個人資料 同時存放於 customers 表 和 orders 表：

Customers 表

Orders 表（包含重複的顧客資訊）

📌 問題：

• 顧客的 name 和 email 被重複存儲，每當顧客資訊變更（如 Email 地址修改），就需要在 多個地方 同時更新，容易導致數據不一致。

例子 2️⃣：相同的產品資訊重複出現在不同的表

假設有一個 products 表 和一個 order_items 表，但 order_items 也存放了完整的商品名稱與價格：

Products 表

Order Items 表

📌 問題：

• product_name 和 price 被重複存儲，如果 iPhone 15 降價為 28000，則所有 order_items 中的 price 都需要更新，否則會出現錯誤的數據。

資料多餘的主要成因

資料庫設計不當

• 在 關聯式資料庫 中，若未適當規劃表格關係（如主鍵、外鍵），就可能導致數據重複。
• 缺少正規化（Normalization），導致多個表格存放相同的資訊。

系統間數據同步

• 企業內部的不同系統（如 CRM、ERP）可能會存放相同的客戶資訊，但因同步機制不完善，導致資料重複或不一致。

為了提升效能

• 有時候，某些 報表系統 或 快取機制 會刻意儲存重複的數據，以減少查詢時間，提升系統效能。

資料多餘可能引發的問題

資料多餘（Data Redundancy） 可能會導致多種異常，特別是在資料庫系統中，這些異常會影響數據的一致性、可用性和維護成本。以下是幾種常見的異常：

數據不一致（Data Inconsistency）

問題描述

當相同的數據存放在不同的表格或系統中，但沒有正確同步時，可能會導致數據內容不一致。

例如，顧客的 Email 在 customers 表和 orders 表中都存有相同資訊，但如果只更新了 customers 表，orders 表的 Email 就會變成錯誤的舊數據。

示例

📌 異常影響：

• 同一個客戶的 Email 變更後，customers 表已更新，但 orders 表仍然保留舊的 Email，導致資料庫中同一個人的 Email 不一致。
• 如果系統根據 orders 表的 Email 發送通知，客戶可能無法收到正確的郵件。

更新異常（Update Anomaly）

問題描述

當數據在多個地方重複存儲時，若要修改某筆數據，則需要在所有地方同步更新。如果遺漏其中某些地方，會導致數據不一致。

示例

假設我們有一個 order_items 表，它存放了產品資訊，而這些產品資訊也在 products 表中：

如果商家決定 調降 iPhone 15 的價格為 28000，但只更新 products 表，而未更新 order_items 表，則會產生 價格不一致 的問題。

📌 異常影響：

• 一些訂單顯示的價格仍然是舊的 30000，而新訂單顯示 28000，導致數據不一致。
• 可能導致客戶投訴：「為什麼我下單時價格是 30000，現在變成 28000？」

插入異常（Insertion Anomaly）

問題描述

如果一個系統設計不佳，要求在 插入某筆數據時必須填寫所有不必要的欄位，則可能導致無法新增資料。

例如，在 orders 表中，如果 顧客的 Email 必須填寫，那麼如果一位新客戶想先下訂單但還沒填寫 Email，系統可能無法接受。

示例

📌 異常影響：

• 客戶如果尚未提供 Email，則無法新增訂單，可能影響業務流程。
• 這種問題通常可以透過資料庫的 正規化（Normalization） 來解決，將客戶資訊拆分成獨立的 customers 表，而不強制 orders 表包含 Email。

刪除異常（Deletion Anomaly）

問題描述

如果數據庫的設計讓某些表存放過多不同類型的數據，則可能在刪除某筆記錄時，不小心刪除其他有用的數據。

示例

假設 orders 表同時存放了客戶資訊和訂單資訊：

如果 小明的所有訂單被刪除：

DELETE FROM orders WHERE customer_id = 1;

這樣 orders 表中就沒有任何關於小明的記錄，導致我們無法得知小明的 Email，甚至忘記這個客戶的存在。

📌 異常影響：

• 客戶數據遺失：如果 customers 表不存在，這個客戶可能會被永久刪除。
• 影響業務運作：如果日後小明再回來購物，系統可能無法辨識他是老客戶。

解決方法：將客戶資訊獨立存放於 customers 表，而不是 orders 表內，避免刪除訂單時誤刪客戶資訊。

如何減少資料多餘？

使用資料庫正規化（Normalization）

正規化 是關聯式資料庫的一種最佳實踐，透過分解表格，減少數據重複。例如：

• 第一正規化（1NF）：確保每個欄位的值都是原子性的（不可再拆分）。
• 第二正規化（2NF）：消除部分函數依賴，讓每個非主鍵欄位都依賴於主鍵。
• 第三正規化（3NF）：確保所有非主鍵欄位 只依賴於主鍵，而不是彼此依賴。

使用外鍵（Foreign Key）建立關聯

將數據拆分成不同的表，並透過 Foreign Key（外鍵） 來關聯數據，避免重複存放。例如：

-- 使用外鍵關聯顧客與訂單
CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    email VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    total DECIMAL(10,2),
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

這樣，orders 表中只存 customer_id，而不重複存放客戶的名稱與 Email。

使用索引與快取

若某些情境必須使用數據冗餘來提升查詢效能（如報表系統），可以使用：

• 索引（Index）：提高查詢速度，而不是存放重複數據。
• 快取（Cache）：使用 Redis、Memcached 等技術來臨時存儲重複數據，而不是長期存入資料庫。

何時可以適度使用資料多餘？

雖然大多數情況下應該減少數據冗餘，但在某些特殊情境下，適度的數據冗餘可以提升系統效能，例如：

1. 讀取頻率高但寫入頻率低的數據（如熱門商品的價格）
2. 報表系統（預先計算統計數據，減少查詢成本）
3. 快取機制（使用 Redis 等技術存放重複數據以加速存取）

結論

✅ 資料多餘（Data Redundancy）指的是相同數據被存放在多個地方，可能會導致數據不一致、浪費存儲空間、更新困難等問題。

✅ 透過資料庫正規化、外鍵關聯、索引與快取等方法，可以有效減少不必要的數據冗餘，提高系統效能與可靠性。

✅ 在某些情況下，適當的數據冗餘可以提升查詢效能，但需要謹慎設計，以避免數據不一致的問題。

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