Indholdsfortegnelse:

Hvad er datadeduplikering, og hvorfor er det vigtigt?
Hvad er datadeduplikering, og hvorfor er det vigtigt?

Video: Hvad er datadeduplikering, og hvorfor er det vigtigt?

Video: Hvad er datadeduplikering, og hvorfor er det vigtigt?
Video: Data deduplication 2024, November
Anonim

I sin enkleste definition, data deduplikering henviser til en teknik til at eliminere overflødig data i en data sæt. Reduktion af mængden af data at transmittere på tværs af netværket kan spare betydelige penge i form af lageromkostninger og backuphastighed - i nogle tilfælde op til 90 % besparelse.

Udover dette, hvad menes der med data deduplikering?

Inden for databehandling, data deduplikering er en teknik til at eliminere duplikerede kopier af gentagelse data . Et beslægtet og noget synonymt udtryk er enkeltforekomst ( data ) opbevaring. I den deduplikation proces, unikke bidder af data , eller bytemønstre, identificeres og lagres under en analyseproces.

Efterfølgende er spørgsmålet, hvad er den mest almindelige teknik, der bruges til at finde duplikerede blokdata? En af de mest almindelig kilder til uoverensstemmelser i databaseposter er de typografiske variationer af streng data . Derfor, duplikere detektion er typisk afhængig af strengsammenligning teknikker at håndtere typografiske variationer.

hvad er datadeduplikering designet til?

Data deduplikering - ofte kaldet intelligent komprimering eller enkelt-instans-lagring - er en proces, der eliminerer overflødige kopier af data og reducerer lageromkostninger. Data deduplikering teknikker sikrer, at kun én unik forekomst af data bevares på lagermedier, såsom disk, flash eller tape.

Hvordan deduperer du data?

Fjern duplikerede værdier

  1. Vælg det celleområde, der har dublerede værdier, du vil fjerne. Tip: Fjern eventuelle konturer eller subtotaler fra dine data, før du forsøger at fjerne dubletter.
  2. Klik på Data > Fjern dubletter, og derefter Marker eller fjern markeringen under Kolonner for de kolonner, hvor du vil fjerne dubletterne.
  3. Klik på OK.

Anbefalede: