Gegevensredundantie: gegevensredundantie verwijst naar de duplicatie van gegevens, laten we zeggen dat we de gegevens beheren van een hogeschool waar een student is ingeschreven voor twee cursussen, dezelfde studentgegevens worden in dat geval twee keer opgeslagen, wat meer opslagruimte nodig heeft dan nodig is . Gegevensredundantie leidt vaak tot hogere opslagkosten en slechte toegangstijd.
Gegevensinconsistentie: gegevensredundantie leidt tot gegevensinconsistentie, laten we hetzelfde voorbeeld nemen dat we hierboven hebben genomen, een student is ingeschreven voor twee cursussen en we hebben het studentenadres twee keer opgeslagen, laten we nu zeggen dat studentenverzoeken om zijn adres te wijzigen, als het adres is op één plaats gewijzigd en niet in alle records, kan dit leiden tot inconsistentie van gegevens.
Bijvoorbeeld: Laten we zeggen dat Steve 100 $ overmaakt naar de rekening van Negan. Deze transactie bestaat uit meerdere bewerkingen, zoals het debiteren van 100 $ van de account van Steve, het crediteren van 100 $ naar de rekening van Negan. Net als elk ander apparaat, kan een computersysteem falen, laten we zeggen dat het faalt na de eerste operatie, in dat geval zou Steve's account gedebiteerd zijn met 100 $, maar het bedrag werd niet bijgeschreven op de rekening van Negan, in dat geval zou de terugdraaiing van de operatie plaatsvinden de atomiciteit van de transactie handhaven. Het is moeilijk om atomiciteit te bereiken in bestandsverwerkingssystemen .
Gegevensbeveiliging: gegevens moeten worden beveiligd tegen ongeautoriseerde toegang, een student op een hogeschool moet bijvoorbeeld niet in staat zijn om de loongegevens van de docenten te zien, dergelijke beveiligingsbeperkingen zijn moeilijk toe te passen in bestandsverwerkingssystemen.
Dataconsistentie en -integriteit : Zoals we eerder hebben besproken, is dataveeldigheid datarundantie, aangezien datanormalisatie zorgt voor de dataredundantie, wordt ook gezorgd voor dataconsistentie als onderdeel ervan