數據重復是困擾許多企業的問題，但是一旦你了解了它的特點，以及如何去處理它，就可以提前發現并預防。在識別和消除重復數據時，也有很多潛在的選擇，這樣就可以找到適合你的業務和需求的***方法。
但是如果你想解決這個問題，你怎么開始呢？
下面是一些值得注意的***問題：
記錄問題。***個最明顯的問題是你的記錄的準確性和可靠性。例如，你無意中列出了同一業務在你的銷售記錄中有兩次；該公司的銷售數字將加倍，因此，導致你的收入預測不合理地激增。當查看數據組時，你會更容易出現錯誤，并且在查找特定實例時，你可能會遇到更大困難，跟蹤你需要的確切數據。
系統存儲和批量。重復數據也會增加你的表格負擔，從而阻塞你的系統，顯示不必要的信息。在小規模上，這不是一個主要的數據來源，但是如果重復的數據存在于整個系統中，它可能會導致整個系統減速。
一般問題。很多人發現當查找重要信息時，重復數據集知道跟蹤“正確”條目是多么煩人。例如，如果正在尋找“abc通信”，但是有一些條目是“abc公司”，“abc”和“abc通信”，它將花費你三倍或更長時間來獲得正確的記錄。這對于任何一個工作者來說都是個難題。
其他問題。重復數據也可能是其他原因的問題，具體而言，對于你數據表的應用而言。例如，如果你的網站上有太多重復的內容要索引，那么它可能會危及百度搜索排名還有其他搜索引擎，或者增加被索引的“錯誤”頁面的可能性。
那么，你能做些什么來主動識別和消除重復數據？
這是一些比較好的策略：
***的數據錄入標準。每個組織都需要有一些所有工作人員應遵循的數據輸入標準無論您的系統多么好，可能會有一些重復的數據點，除非所有的數據點都是一直遵循這些標準。制定嚴格、清晰的入門規則是一個好的***步；除此之外，你用比較好的方法去教育你的員工，并確保他們理解這些規則，并要求他們遵守這些規則，這樣他們就會一直遵循這些規則。
算法匹配非相同名稱。通過創建更好的自動化流程算法可以自動匹配非相同名稱。從前面章節中的例子中，我們提到了“abc公司”、“abc”和“abc通信”詞條。a算法圍繞著識別和自動合并“模糊匹配”之類的構建，可以防止它們作為不同記錄存儲起來。幸運的是在sql中安裝主數據服務使創建干凈、更合并列表變得非常容易。
自動化數據庫清理。如果你的數據庫已經在許多章節中遭受重復數據，或者過期檢查，你也可以運行自動檢查。你需要創建一個算法來掃描記錄，以獲取重復條目的標志，然后將數據合并到一個記錄中。這里出錯的可能性很高，所以請注意在敏感表上使用它。
手動數據庫清理。作為備份，你還要執行手動數據庫清理，特別是對于小表。
