delete from 表名 where ID not in (select min(ID) from 表名 group by 列1,列2,...,列60,... )
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60余列都作为分组条件
符合第一范式(原子性)，1NF;
存在组合键(商店编号，商品编号) , 商店编号-(商店名称，商店地址)
商品编号-(销售数量，销售价格,商品名称，商品产地)不符合2NF。会产生数据冗余。
修改:商店表(商店编号,商店名称，商店地址) 商品表(商品编号,销售数量，销售价格,商品名称，商品产地) 这两个是多对多的关系所以 建立中间表 (出货编号,商品编号,商店编号)
不是sql
server会存在数据冗余，所有的数据库都会存在数据冗余，数据冗余大多是由于建库的时候表之间的关系没有充分考虑完全，这涉及到数据库中范式的概念（目前最高的是NF范式，不过一般的设计符合第三范式就好）。
冗余会导致：1、存储空间的浪费。2、数据交互和数据库访问执行效率降低。
一、建立索引
二、建立存储过程
三、只查询您所需要的数据，不要把所有数据都查询出来，防止数据冗余。
四、对于大量及海量数据一般还要建立分区
数据冗余由什么引起?
数据库中数据冗余会产生什么问题？？如果表空间占满，会有插入，更新操作失败的问题发生。
数据冗余是什么意思啊?大概一点....数据冗余:在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余.数据冗余技术是使用一组或多组附加驱动器存储数据的副本,这就叫数据冗余技术。比如镜像就是一种数据冗余技术。数据冗余技术。工控软件开发中，冗余技术是一项最为重要的技术，它是系统长期稳定工作的保障。OPC技术的使用可以更加方便的实现软件冗余，而且具有较好的开放性和可互操作性。出现这种情况，是因为光盘刻录时有某些数据记录不正确，也有可能是光盘与你的光驱不兼容，或光驱某处物理损坏读不过去。循环冗余检查(CRC)是一种数据传输检错功能，对数据进行多项式计，并将得到的结果附在帧的后面，接收设备也执行类似算法，以保证数据传输的正确性和完整性。若CRC校验不通过，系统重复向硬盘复制数据，陷入死循环，导致复制过程无法完成。
什么是数据冗余，数据冗余会带来哪些问题？数据冗余就是指一些不必要的，多余的内容。最常见的就是在数据库中，由于数据结构、存储等方面设计不合理，造成信息重复。
数据冗余产生哪些问题数据冗余:在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余.
数据冗余的目的：
数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。
1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。
2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。
3、为简化流程所造成额数据冗余。例如向多个目的发送同样的信息、在多个地点存放同样的信息，而不对数据进行分析而减少工作量。
4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。例如并行处理同一信息的不同内容，或用不同方法处理同一信息等。
5、为方便处理而是同一信息在不同地点有不同的表现形式。例如一本书的不同语言的版本。
6、大量数据的索引。一般在数据库中经常使用。其目的类似第4点。
7、方法类的信息冗余：比如每个司机都要记住同一城市的基本交通信息；大量个人电脑都安装类似的操作系统或软件。
8、为了完备性而配备的冗余数据。例如字典里的字很多，但我们只查询其中很少的一些字。软件功能很多，但我们只使用其中一部分。
9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。例如合同中大量的模式化的内容。
10、为达到其他目的所进行的冗余。例如重复信息以达到被重视等等。
数据冗余或者信息冗余是生产、生活所必然存在的行为，没有好与不好的总体倾向。
而对于自然界，则是物质存在的一种形式，是客观存在情况。例如每个人都有与其他人基本相同的基因。
数据冗余是指数据之间的重复，也可以说是同一数据存储在不同数据文件中的现象。可以说增加数据的独立性和减少数据冗余是企业范围信息资源管理和大规模信息系统获得成功的前提条件。
以上回答来自百度百科……
冗余是什么意思在数据库中的数据冗余大概是这么个意思:数据重复鼎浪费空间.例如:
一个数据库中有两个表,一个表中有一字段存放某个人员的照片,如果在第二个表中再次存放照片就是典型的数据冗余.
其实我们在描述一个对象的时候,这个对象又很多的属性.在用数据库保存这些属性时,就应该将这些属性恰当的放到数据库中的某个具体的表中去.设计好的表,数据冗余就小.例如描述一个学生的属性有一些基本星信和成绩信息等,这样就应该将基本信息和成绩信息分成两个表分别存储,否则当你查看基本信息时,成绩信息就是多余的,影响性能,浪费时间.
什么是数据冗余数据冗余概念简单说就是多个地方重复存储相同数据。一般是用在数据库上。
城市数据团-数据不说谎：大数据之下的世界
数据冗余的类型有哪些数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。
1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。
2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。
3、为简化流程所造成额数据冗余。例如向多个目的发送同样的信息、在多个地点存放同样的信息，而不对数据进行分析而减少工作量。
4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。例如并行处理同一信息的不同内容，或用不同方法处理同一信息等。
5、为方便处理而使同一信息在不同地点有不同的表现形式。例如一本书的不同语言的版本。
6、大量数据的索引,一般在数据库中经常使用。其目的类似第4点。
7、方法类的信息冗余：比如每个司机都要记住同一城市的基本交通信息；大量个人电脑都安装类似的操作系统或软件。
8、为了完备性而配备的冗余数据。例如字典里的字很多，但我们只查询其中很少的一些字。软件功能很多，但我们只使用其中一部分。
9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。例如合同中大量的模式化的内容。
10、为达到其他目的所进行的冗余。例如重复信息以达到被重视等等。
什么是数据冗余?什么是数据的完整性?如何来实施数据完整性?数据冗余是指在两个或更多文件中重复出现的数据。例如，职工的信息可能同时在人事部文件、销售部文件和财务部文件中存在。它可能产生的后果有：数据异常、数据不一致性和影响数据的完整性
数据完整性分为以下3类。
（1）域完整性：是指一个列的输入有效性，是否允许为空值。强制域完整性的方法有：限制类型（通过设定列的数据类型）、格式（通过CHECK约束和规则）或可能值的范围（通过FOREIGNKEY约束、CHECK约束、DEFAULT定义、NOTNULL定义和规则）。如：学生的考试成绩必须在0～100之间，性别只能是“男”或“女”。
（2）实体完整性：是指保证表中所有的行唯一。实体完整性要求表中的所有行都有一个唯一标识符。这个唯一标识符可能是一列，也可能是几列的组合，称为主键。也就是说，表中的主键在所有行上必须取唯一值。强制实体完整性的方法有：索引、UNIQUE约束、PRIMARYKEY约束或IDENTITY属性。如：student表中sno（学号）的取值必须唯一，它唯一标识了相应记录所代表的学生，学号重复是非法的。学生的姓名不能作为主键，因为完全可能存在两个学生同名同姓的情况。
（3）参照完整性：是指保证主关键字（被引用表）和外部关键字（引用表）之间的参照关系。它涉及两个或两个以上表数据的一致性维护。外键值将引用表中包含此外键的记录和被引用表中主键与外键相匹配的记录关联起来。在输入、更改或删除记录时，参照完整性保持表之间已定义的关系，确保键值在所有表中一致。这样的一致性要求确保不会引用不存在的值，如果键值更改了，那么在整个数据库中，对该键值的所有引用要进行一致的更改。参照完整性是基于外键与主键之间的关系。例如学生学习课程的课程号必须是有效的课程号，score表（成绩表）的外键o（课程号）将参考course表（课程表）中主键o（课程号）以实现数据完整性。
域完整性、实体完整性及参照完整性分别在列、行、表上实施。数据完整性任何时候都可以实施，但对已有数据的表实施数据完整性时，系统要先检查表中的数据是否满足所实施的完整性，只有表中的数据满足了所实施的完整性，数据完整性才能实施成功。
SQLserver为什么会存在数据冗余？这种数据冗余会导致哪两类典型的问题？不是sqlserver会存在数据冗余，所有的数据库都会存在数抚冗余，数据冗余大多是由于建库的时候表之间的关系没有充分考虑完全，这涉及到数据库中范式的概念（目前最高的是NF范式，不过一般的设计符合第三范式就好）。
冗余会导致：1、存储空间的浪费。2、数据交互和数据库访问执行效率降低。
数据冗余错误的介绍数据冗余错误是一种计算机错误。数据冗余:在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余.数据冗余技术是使用一组或多组附加驱动器存储数据的副本,这就叫数据冗余技术。比如镜像就是一种数据冗余技术。
硬件性能瓶颈 内存 内存对SQL Server性能的影响胜过任何其他硬件。因此，对SQL Server系统的内存使用情况进行定期监视以确保内存的可用百分比高于20%是很有必要的。如果用户遭遇性能问题，同时可用内存百分比低于20%，那么此问题一定是内存分配不足导致的。这要求技术人员密切关注显示平均页面预期寿命的性能计数器，并确保平均页面预期寿命总是高于300秒（5分钟）。一旦放生少于此标准的情况，就说明要么是糟糕的索引设计导致了磁盘输入/输出（I/O）的增加，要么就是对内存的利用效率很低，或者是实际的内存不足。技术人员需要监视SQL Server系统上的分页率，并确保它们常规为1000页每秒。检查PerfMon object MSSQL Buffer Manager（性能监视对象MSSQL缓冲管理器）和Memory Performance Counters（内存性能计数器）。 同样，还要监视计数器，即PerfMon object SQL Server Memory Manager Counters中的Memory Grants Pending。此计数器显示的是每秒钟等待工作负载分配的进程总数。一般来讲，小型OLTP事务不需要大内存分配。对一个OLTP事务来说，任何大于零的内存分配都说明SQL Server系统存在内存不足。 解决内存瓶颈的途径之一是找出内存高耗进程，这可以确认诸如内存泄漏之类潜在的应用程序问题。你还可以通过检查查询优化性能以消耗更少的内存。另外一种方法就是给SQL Server增加更多的物理内存来扩展升级SQL Server环境。扩展升级通常是解决任何与内存相关的性能瓶颈的济世良方。 磁盘I/O使用 对比其他的硬件资源，存储输入/输出通常是SQL Server中最慢的系统资源。因此，监视存储系统以确定存储是否成为一个影响性能的瓶颈是十分重要的。如果是，那么下个步骤就是要调查是否能够优化存储系统的设计和配置以获得扩展性和高性能。检查Average Disk Sec/Read（秒均磁盘读取）和Average Disk Sec/Write （秒均磁盘写入）的PerfMon磁盘计数器。确保OLTP系统和更高决策支持系统的一个读或写的时间在理想情况下少于12毫秒。 与内存一样，解决磁盘I/O性能瓶颈最简单的方法就是扩展升级SQL Server环境，即用更快的磁盘替换现有磁盘，可以更好地应对I/O负载和分配I/O负载到多个轴上。同时还要定期整理磁盘数据。 CPU CPU性能瓶颈的发生有诸多原因。它们包括非理想的查询计划，应用程序或是数据库的设计缺陷，糟糕的SQL Server配置或是硬件资源的不足。技术人员可以对Processor Queue Length（处理器队列长度）的PerfMon operation system CPU（PerfMon操作系统CPU）和处理器计数器进行检查以验证正在等待CPU周期的线程数在八个以内。如果这一数字大于12，那就意味着CPU产生了性能问题。 在确认了某个CPU瓶颈之后，便可以使用sys.dm_os_wait_stats动态管理视图（DMV）来确认对CPU来说排前十的性能最差的查询，如下所示。 SELECT TOP 10 (a.total_worker_time / a.execution_count) AS [Avg_CPU_Time] ,Convert(VARCHAR, Last_Execution_Time) AS [Last_Execution_Time] ,Total_Physical_Reads ,SUBSTRING(b.TEXT, a.statement_start_offset / 2, ( CASE WHEN a.statement_end_offset = - 1 THEN len(convert(NVARCHAR(max), b.TEXT)) * 2 ELSE a.statement_end_offset END - a.statement_start_offset ) / 2) AS [Query_Text] ,dbname = Upper(db_name(b.dbid)) ,b.objectid AS 'Object_ID', B.* FROM sys.dm_exec_query_stats a CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(a.sql_handle) AS b ORDER BY [Avg_CPU_Time] DESC 接着，你可以对这些查询和底层索引进行调优以解决CPU瓶颈。同时，对你的SQL Server进行配置以使用所有可用的CPU机器。你还可以通过添加额外的CPU或用更快的CPU升级一个新的服务器来扩展你的SQL Server系统。 数据库设计问题 高度规范化的数据库 糟糕的数据库设计会导致数据库性能不足。例如，高度规范化的数据库是与复杂关系连接相关联的。这就造成了长时间执行查询对诸如CPU，内存，和磁盘I/O之类系统资源的浪费。显然，一个高度规范化的数据库会让SQL Server和数据库性能显著降低。编写高效查询的一般规则就是如果一个操作需要五个或者更多的表连接，就要对数据库进行重新设计。 重复和未使用的索引 索引是解决很多性能问题的杀手锏，但是在频繁更新的表上拥有过多的索引会招致额外开销，因为SQL Server在执行插入/更新/删除操作期间会执行额外的工作以保持索引处于最新状态。这就意味着在更新基于索引数量和复杂度的表中数据的时候，SQL Server数据库引擎需要更多的时间。同时，索引维护也会增加CPU和I/O使用，这会在一个密集写入的系统中对性能造成损害。因为任何重复和冗余的索引对系统资源来说毫无意义，所以需要将它们移除。