データの冗長性とデータの不整合性の大きな違いは、データの冗長性は同じデータがデータベース内の複数の場所に存在する場合に発生する状態であるのに対し、データの不整合性は同じデータが複数のテーブルで異なる形式で存在する場合に発生する状態であることです。
データベースとは、データの集合体です。
DBMS（Database Management System）は、データベースを管理するためのソフトウェアです。
1960年ごろに登場し、大量のデータを扱うことができる。
また、データの作成、取得、更新、削除を簡単に行うことができる。
DBMSは、複数のユーザーが同時にデータにアクセスすることを可能にし、データに対するセキュリティを提供する。
DBMSに関連する用語として、データの冗長性とデータの不整合性があります。
データ冗長化とは
データの冗長性とは、同じデータがデータベース内の複数の場所に配置されていることを指します。
不要な情報でデータベースがクラスター化される。
また、データ検索の効率も悪くなります。
さらに、データの冗長性は、データベースのリソースをより多く消費する。
時間が経つと、データの冗長性はデータベースの破損を引き起こし、データが使えなくなる。
例えば、学校のデータベースのテーブルを考えてみよう。
次のようなstudentというテーブルがあります。
ここで、teacher_idとteacher_nameが2回繰り返されている。
この場合、教師名と教師IDは別のテーブルに格納されます。
新しい生徒テーブルと教師テーブルを以下に示す。
データの冗長性を解決する方法は、正規化です。
データの冗長性を減らし、データをより意味のあるものにすることができます。
データの非整合性とは
Data inconsistency refers to a situation of keeping the same data in different formats in two different tables or a situation where it requires to match the data between tables. However, this can cause one table in the database to have the correct value and the remaining tables to be different. It can also cause unreliable and meaningless information. Moreover, it is difficult to reduce data inconsistency.
例えば、ある病院のデータベースを想定してみよう。
一人の患者の住所を変更すると、他の多くのテーブルに影響を与える。
1つのレコードだけが正しいデータを持ち、他のレコードは誤ったデータを持つことになります。
つまり、これがデータの不整合です。
このため、病院の管理者は、正しい患者の住所を得るために、複数のレコードをチェックすることになります。
これは、複数の場所に存在する同じデータが更新されないために起こります。
データベースの制約条件を適切に設定することが、データの不整合を防ぐ解決策となります。
データの冗長性とデータの非整合性の関係
- データの冗長性は、データの不整合を引き起こす可能性があります。
データの冗長性とデータの非整合性の違いについて
定義
データの冗長性とは、データベースやデータストレージ技術において、同じデータが2つ以上の場所に存在する状態をいう。
一方、データ不整合は、同じようなデータを異なる形式で2つのテーブルに保存している場合や、テーブル間のデータの一致が必要な場合に、テーブル間で発生する状態である。
これらの定義から、データの冗長性とデータの不整合性の主な違いを説明することができる。
防止策
データの冗長性と不整合性のもう一つの大きな違いは、その防止にある。
正規化はデータの冗長性を最小化するのに役立つ。
しかし、データベースの制約を利用することで、データの不整合を防ぐことができる。
結論
一般に、DBMSに関連する用語として、データの冗長性とデータの不整合性があります。
データの冗長性とデータの不整合の主な違いは、データの冗長性は同じデータがデータベース内の複数の場所に存在する場合に発生する状態であるのに対し、データの不整合は同じデータが複数のテーブルで異なる形式で存在する場合に発生する状態であることである。
