Principais causas e consequências mais comuns da redundância de bases de dados ⋆ ALexHost SRL

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07.11.2024

Principais causas e consequências mais comuns da redundância de bases de dados

Ao trabalhar com a shell do servidor, é provável que se depare com bases de dados. O processo de administração nem sempre é simples e há muitos factores a considerar, como a redundância. As bases de dados são uma ferramenta fundamental para armazenar e gerir informações no mundo moderno. No entanto, a redundância nas bases de dados pode levar a uma série de problemas, incluindo a utilização desnecessária de recursos, o aumento da complexidade no processamento de dados e o aumento do risco de erros. Neste artigo, vamos analisar as principais causas da redundância nas bases de dados, as suas consequências e a forma de a resolver.

Compreender o fenómeno da redundância nas bases de dados

A redundância em bases de dados refere-se à presença de dados redundantes ou desnecessários na base de dados que precisam de ser armazenados e processados. Por sua vez, esta é causada pela presença de registos duplicados, atributos desnecessários, relações desnecessárias entre tabelas, dados desactualizados ou irrelevantes (que, aliás, é talvez o fenómeno mais comum) e outras formas de excesso.

A redundância de dados pode ocorrer devido a várias razões, incluindo erros na conceção da base de dados, avaliação incorrecta das necessidades dos utilizadores e da empresa, falta de versionamento dos dados, etc. Isto pode levar a uma série de problemas, como a utilização desnecessária de recursos, o aumento do tempo de processamento de dados, o aumento do risco de erros e o aumento da complexidade dos processos de manutenção da base de dados.

São utilizadas várias técnicas para combater a redundância de dados nas bases de dados, incluindo a auditoria da base de dados para identificar dados redundantes, a otimização da estrutura de dados, a gestão do ciclo de vida dos dados, a utilização de ferramentas de desduplicação e a implementação de mecanismos de controlo de versões dos dados. Estas medidas ajudam a reduzir a redundância e a melhorar a qualidade e a eficiência das bases de dados.

Descobrir algumas das causas da redundância nas bases de dados

Na verdade, existem muitas razões, mas no artigo optou-se por indicar as mais comuns. Eis algumas, que são as seguintes

  1. Conceção insuficiente. O design deficiente da base de dados, incluindo a utilização de tabelas redundantes, atributos desnecessários e relações desnecessárias entre tabelas, pode levar à redundância de dados
  2. Desnormalização. A desnormalização das bases de dados, em que os dados são armazenados em várias cópias para melhorar o desempenho, pode levar à redundância.
  3. Avaliação incorrecta das necessidades. Uma avaliação insuficiente das necessidades dos utilizadores e da empresa pode resultar na criação de itens redundantes na base de dados.
  4. Falta de controlo de versões. A falta de mecanismos de controlo de versões dos dados pode levar à acumulação de informação redundante e desactualizada.
  5. Dados históricos. Muitas vezes, as bases de dados contêm dados históricos que podem ser redundantes e já não serem relevantes para as necessidades actuais.

Razões e possíveis consequências da redundância das bases de dados

Assim, foram descritas algumas razões para a ocorrência de incidentes de redundância de bases de dados. Gostaria de salientar mais uma vez que as bases de dados desempenham um papel fundamental na gestão e armazenamento de dados organizacionais. No entanto, a redundância de dados nas bases de dados pode ter uma série de consequências negativas. Esta, por sua vez, afectará grandemente a eficiência dos processos empresariais, o consumo de recursos e a qualidade dos dados. Isto afecta negativamente o desenvolvimento da empresa e pode levar à perda de dinheiro. São propostas várias razões e hipóteses testadas para consideração. São as seguintes:

  • Aumento do risco de erros. Os dados redundantes podem complicar os processos de análise e de tomada de decisões e aumentar a probabilidade de erros nos dados. Por exemplo, a duplicação de registos pode levar a conclusões incorrectas ou a actividades duplicadas, o que pode ter um impacto negativo na eficiência dos processos empresariais.
  • Difícil de manter. Quanto mais dados houver na base de dados, mais difícil será a sua manutenção. As cópias de segurança, a recuperação de desastres, a monitorização do desempenho e outros aspectos da administração da base de dados tornam-se mais complexos e exigem mais tempo e recursos.
  • Aumento do tempo de processamento. O processamento de dados redundantes leva mais tempo, especialmente ao executar consultas à base de dados ou analisar grandes volumes de informação. Isto pode afetar o desempenho do sistema e atrasos na obtenção de informações relevantes.
  • Deterioração da qualidade dos dados. Os dados redundantes podem dificultar o processo de qualidade dos dados. É mais difícil detetar e corrigir erros, bem como garantir a relevância e a fiabilidade da informação quando existe redundância.
  • Complicação dos processos de tomada de decisão. Os dados redundantes podem criar confusão e aumentar a complexidade dos processos de tomada de decisão. Quando há redundância, é mais difícil identificar as principais métricas e efetuar análises, o que pode levar a conclusões incorrectas e a más decisões estratégicas.
  • Utilização excessiva de recursos. Os dados redundantes requerem espaço de armazenamento e recursos de processamento adicionais. Isto leva a um consumo desnecessário de recursos do servidor e a um aumento dos custos de suporte e manutenção da base de dados.

Formas de resolver a redundância nas bases de dados: Otimização e gestão de dados

A redundância de dados em bases de dados pode ser um problema grave, levando à utilização desnecessária de recursos, dificultando os processos de processamento de dados e aumentando o risco de erros. Para gerir eficazmente este problema, são necessários métodos e abordagens especiais que optimizem a estrutura de dados e garantam a relevância da informação. Neste artigo, veremos algumas formas importantes de lidar com a redundância nas bases de dados.

Auditoria de bases de dados

A realização de uma auditoria à base de dados é o primeiro e importante passo para identificar a redundância de dados. Uma auditoria ajuda a determinar que dados são redundantes e as razões para tal. Durante a auditoria, é analisada a estrutura dos dados, a sua utilização e a conformidade com os processos empresariais. Isto permite-lhe identificar atributos redundantes, registos duplicados, dados obsoletos e outras formas de redundância.

Otimização da estrutura de dados

Uma das principais formas de combater a redundância de dados é otimizar a estrutura da base de dados. Isso envolve a revisão do esquema de dados para reduzir a redundância. Por exemplo, é possível normalizar os dados removendo atributos redundantes e criando relações entre tabelas para melhorar a eficiência do armazenamento de dados.

Gestão do ciclo de vida dos dados

A gestão do ciclo de vida dos dados é o processo de gestão dos dados desde a sua criação, passando pelo armazenamento, até à sua eliminação. Esta abordagem permite-lhe monitorizar ativamente os dados ao longo da sua vida útil e remover dados desactualizados e irrelevantes. Como resultado, ajuda a reduzir a redundância de dados e a manter a base de dados actualizada.

Utilizar ferramentas para remover duplicados

Os registos duplicados podem tornar-se uma forma de redundância nas bases de dados. Para os detetar e remover, pode utilizar ferramentas e algoritmos especializados. Estas ferramentas ajudam-no a identificar automaticamente os registos duplicados e oferecem opções para os remover ou fundir.

Implementação de mecanismos de controlo de versões de dados

Os mecanismos de controlo de versões dos dados permitem-lhe acompanhar as alterações aos dados e mantê-los actualizados. Ao implementar mecanismos de controlo de versões, pode impedir a acumulação de dados desactualizados e evitar redundâncias. Isto pode incluir a utilização de selos temporais, controlo de versões ou sistemas especializados de controlo de versões de dados.

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