数据冗余
数据库系统中发生的数据集合中重复的数据
数据冗余发生在数据库系统中，指的是一个字段在多个表里重复出现。举个例子，如果每条客户购买商品的信息里都连带记录了客户自身的信息，这样的数据冗余可能造成不一致，因为客户自身的信息可能不一样。 数据冗余会导致数据异常和损坏，一般来说设计上应该被避免。 数据库规范化防止了冗余而且不浪费存储容量。 适当的使用外键可以使得数据冗余和异常降到最低。但是，如果考虑效率和便利，有时候也会设计冗余数据，而不考虑数据被破坏的风险。
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简介
数据冗余发生在数据库系统中，指的是一个字段在多个表里重复出现。举个例子，如果每条客户购买商品的信息里都连带记录了客户自身的信息，这样的数据冗余可能造成不一致，因为客户自身的信息可能不一样。数据冗余会导致数据异常和损坏，一般来说设计上应该被避免。数据库规范化防止了冗余而且不浪费存储容量。适当的使用外键可以使得数据冗余和异常降到最低。但是，如果考虑效率和便利，有时候也会设计冗余数据，而不考虑数据被破坏的风险。
1，时间冗余
时间冗余是序列图像(电视图像、动画)和语音数据中所经常包含的冗余。 图像序列中的两幅相邻的图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。同理，在语言中，由于人在说话时发音的音频是一连续的渐变过程，而不是一个完全的在时间上独立的过程，因而存在时间冗余。
2，空间冗余
空间冗余是图像数据中经常存在的一种冗余。 在同一幅图像中，规则物体和规则背景(所谓规则是指表面颜色分布是有序的而不是杂乱无章的)的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结构在数字化图像中就表现为数据冗余。,
3，知识冗余
有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。
例如：人脸的图像有固定的结构。比如，嘴的上方有鼻子。鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正脸图像的中线上等等。这类规律性的结构可由先验知识相背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
4，结构冗余
有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。
5，视觉冗余
人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。例如，对于图像的编码和解码处理时，由于压缩或量比截断引入了噪声而使图像发生了一些变化，如果这些变化不能为视觉所感知，则仍认为图像足够好。事实上人类视觉系统一般的分辨能力约为26灰度等级，而一般图像量化采用28灰度等级，这类冗余我们称为视觉冗余。
通常情况下，人类视觉系统对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感；在高亮度区，人眼对亮度变化敏感度下降。
对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感；对整体结构敏感，而对内部细节相对不敏感。
6，信息熵冗余
信息熵是指一组数据所携带的信息量。它一般定义为：H = -∑pi×log2pi。其中N为码元个数，pi为码元yi发生的概率。由定义，为使单位数据量d接近于或等于H，应设d＝∑pi×b(yi)，其中b(yi)是分配给码元yi的比特数，理论上应取-log2pi。实际上在应用中很难估计出{Po，P1，…，PN—1}。因此一般取b(yo)＝b(y1)＝…＝b(yN—1)，例如，英文字母编码码元长为7比特，即b(yo)＝b(y1)＝…＝b(yN—1)＝7，这样所得的d必然大于H，由此带来的冗余称为信息墒冗余或编码冗余。
数据库
数据库规范化
数据库规范化，又称数据库或资料库的正规化、标准化，是数据库设计中的一系列原理和技术，以减少数据库中数据冗余，增进数据的一致性。关系模型的发明者埃德加·科德最早提出这一概念，并于1970年代初定义了第一范式、第二范式和第三范式的概念，还与Raymond F. Boyce于1974年共同定义了第三范式的改进范式——BC范式。
除外还包括针对多值依赖的第四范式，连接依赖的第五范式，DK范式和第六范式。
现在数据库设计最多满足3NF，普遍认为范式过高，虽然具有对数据关系更好的约束性，但也导致数据关系表增加而令数据库IO更易繁忙，原来交由数据库处理的关系约束现更多在数据库使用程序中完成。[1]
视频
什么是冗余