数据冗余的概念和带来的问题

我记得有一次我在一家初创公司担任数据分析师。当时公司规模不大，数据量也不大。有一次，为了提高查询效率，我们在数据库中创建了几个冗余字段。结果几个月后，公司规模扩大了，数据量也增加了。这些冗余的字段不仅没有提高效率，而且使数据库维护变得异常复杂。
等等，那是另一回事。我突然想到，有一次我在超市购物，看到货架上有三种不同包装的同一款洗发水，而且价格也不同。这不是典型的数据冗余吗？消费者很容易感到困惑，而超市则让库存管理变得更加困难。
所以，数据冗余就像超市里的洗发水。看似方便，实际上却会带来很多麻烦。例如，会导致存储空间浪费、搜索效率降低、数据不一致等问题。随着时间的推移，这些问题会像滚雪球一样越滚越大，最终影响整个系统的稳定性。那么你说，我们如何平衡数据冗余和效率呢？

去年夏天，我在公司的一个小团队中，负责一个新项目的数据库设计。当时，我正在处理很多表，试图整理出最佳的数据结构。突然，我发现我们的一些表中有很多重复的数据。例如，一个用户的信息存在于多个表中，甚至有些数据在两个表中都有相同的字段。
等一下，我还记得那个周末，我花了一整天的时间手动清理那些重复的数据。清理后发现，不必要的数据不仅占用了大量的存储空间，而且使得数据库的查询速度非常慢。
那年夏天，我大概处理了超过 50 万条重复的用户信息。一天下午，我欣慰地发现数据库性能提升了30%。但这也让我思考，为什么会有这么多不必要的数据？
我想这可能是因为我们在设计数据库的时候没有充分考虑到数据的相关性，导致数据分散存放在不同的表中。还有一件事，我突然想到，如果当时采用关系型数据库的设计原则，就不会出现这些问题了。
那么，数据冗余除了占用空间、影响性能之外，还有哪些问题呢？