容易造成決策超市銷售數據的重復會導致 的滯后或是失誤。

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

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

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

數據冗余的缺點超市銷售數據的重復會導致 ：

1、存儲空間的浪費。

2、數據交互和數據庫訪問執行效率降低。

但適當的數據冗余又能加快查詢。數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。

當同一數據塊存儲在兩個或多個單獨的位置時, 就會發生數據冗余。假設創建了一個數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。但是超市銷售數據的重復會導致 ，有多個銷售到同一客戶超市銷售數據的重復會導致 ，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據的重復會導致 ，有一張業務表，其中有 id 、cityId、XXX、XXX…字段。如果查詢業務表的話，就必須 join 一下 city 字典表，如果業務表很大很大，那么就會查詢的很慢，這個時候超市銷售數據的重復會導致 我們就可以使用冗余來解決這個問題。

直接將業務表中的 cityId 更換成 cityName，這樣我們在查詢業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、查詢某一個狀態值數據

業務表中有一個字段 status 用來存儲提交和未提交，假設這張表中未提交的數據相對于提交的數據是很少的，當用戶查詢所有未提交的數據的時候，就需要在全部的數據，然后篩選出未同意的數據。如果這張業務表非常的龐大，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務表中的未同意的數據冗余到一張新表中，這樣用戶查詢未提交的數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據是相同的。那么有可能是系統出現了復制。其實這個主要是看是什么數據，如果是運營數據。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生的。如果是銷售數據，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據。

一個產品的數據如果量很少，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，你所獲得的數據也會是有可能相同的。但是數據量比較大的時候，如果有重復的情況，那么大概率系統出現了問題。因為如果在數量數據量大的情況下，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?那么這個數據是非常有問題的。當數據量大的時候，往往呈現的是不同的數據，超市銷售數據的重復會導致 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據，或簡單的數據，那么還是有可能發生，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生的。

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

如果產品的第一天，數據和第三天的數據是相同的，你得看情況，比如說數據量大的情況下是很難發生這種概率的，那么就得檢查一些可能是不是系統出現了問題。如果說數據量小的時候，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。