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什么是数据库中的数据完整性？ 你为什么需要它？
所有企业都存在数据准确性和一致性问题，可能会导致轻微的干扰和严重的业务复杂化。 了解数据完整性的基础知识及其工作原理是保持数据质量和安全的第一步。 本文将深入探讨数据完整性，探讨它与 数据质量管理 以及如何 数据集成软件 可以帮助定义或限制业务的某些方面。 最后，我们将了解有助于确保数据库中数据完整性的方法。
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什么是数据完整性？
数据完整性是指数据的准确性、完整性和可靠性。 它可以通过两个实例之间没有变化或记录的连续更新来指定，表明您的信息没有错误。 它还对应于安全性和完整性控制以及法规遵从性方法。
数据库中的数据完整性是通过在集成流程设计阶段执行的一系列错误检查和验证过程、规则和原则来保持的。 这些检查和纠正程序基于预定义的业务规则。 例如，规则规定过滤掉日期或时间值不正确的数据。
那么问题来了，为什么必须在网络中保持数据完整性？ 数据库?
在不同数据元素之间创建关系时，维护数据库中数据完整性的重要性显而易见。 它确保从一个阶段传输到另一阶段的数据准确无误。
数据完整性与数据质量与数据安全性
人们经常将数据完整性与 数据安全 or 数据质量。 然而，这三个是相关但不同的概念。
数据安全涉及为保护企业数据免遭滥用而采取的措施。 它包括使用方法和技术使您的数据无法被不受欢迎的各方访问或使选定的数据可供所需的各方访问。 数据安全漏洞可能会威胁组织的生存。 另一方面，数据完整性涉及数据库中数据的准确性和完整性。
数据安全的最终目标是保护您的数据免受外部或内部破坏。 因此，它是数据完整性的众多方面之一，但它的范围还不够广泛，无法解释保持信息不受影响所必需的众多程序。 同样，数据质量是数据完整性的另一个方面，尽管是一个主要方面。
数据质量确保数据库中存储的数据符合组织的标准和要求。 换句话说，它维护数据库的完整性。 在此过程中，它将一组规则应用于特定或完整的数据集并将其存储在 目标数据库。 此外，数据质量就是数据准确性，明确指存储值的正确性。 数据完整性与数据准确性可以通过将数据完整性视为一个总括术语来理解，其中数据准确性是众多类别之一。
数据库表中数据的完整性
数据库中的数据完整性涵盖了数据质量的所有方面，并通过执行监督信息输入、存储、传输等方式的多个规则和程序来进一步提高。
考虑这个数据完整性的例子。 虽然所有员工的工资都是整数，但一名员工的工资是字母数字字符。 由于 Salary 表仅接受整数 (INT)，因此数据库不会接受值 697abc。 这一单向数据由数据库使用域级数据完整性进行保护。
让我们看一下有助于确保数据完整性的两种方法。
数据完整性的类型
数据完整性适用于所有数据库，可分为两种主要类型：
身体完整性
保护数据免受自然灾害、断电或黑客等外部因素的影响，属于物理完整性的范畴。 此外，人为错误、存储损耗和其他一些问题可能会使数据操作员无法从数据库中获取信息。
逻辑完整性
它涉及关系数据库中数据的合理性。 逻辑完整性约束可以分为四种类型：
实体完整性
它取决于对数据项进行分类的主键或独占值的制作。 目的是保证数据不会被多次记录（即每个数据项都是唯一的），并且表中没有空字段。
实体完整性是关系数据库的一个关键特性，它以表格格式存储数据，可以以多种方式互连和使用。
参照完整性
它表示确保正确且一致的数据存储和使用的一系列过程。 参照完整性确保通过植入数据库结构中有关如何使用外键的规则，仅发生所需的更改、添加或删除。
这些规则可能包括删除重复数据记录、保证数据精确以及禁止不合适的记录数据的条件。
域完整性
它是确保域中每个数据项的精度得到维护的一系列过程。 这里，域被定义为允许列包含的一组合适的值。
域完整性包含限制数据库中记录的数据的格式、类型和数量的规则和其他过程。 它确保关系数据库中的每一列都位于定义的域中。
用户定义的完整性
它包含运营商定义的规则，以满足其特定要求。 实体、引用和域完整性不足以完善和保护数据。 有时，必须考虑特定的业务规则并将其集成到数据完整性流程中，以满足企业标准。
数据完整性的重要性
数据库中的数据完整性至关重要，因为它是数据库的必要组成部分 数据集成。 如果保持数据完整性，则存储在数据库中的数据值在数据模型和类型方面是一致的。 因此，可以从数据模型中获得可靠的见解，以便用户可以做出明智的业务决策。
以下是数据完整性面临风险的一些示例：
- 尝试以错误的格式输入电话号码。
- 开发人员在两个数据库之间传输数据时不小心尝试将数据插入到错误的表中。
- 尝试删除表中的记录，但另一个表引用该记录作为关系的一部分。
- 用户不小心尝试在日期字段中输入电话号码。
这些只是数据完整性面临风险的几个例子。 然而，所有这些以及更多的事情都是可以轻松避免的。 例如，数字列或单元格不应包含文本信息以保持数据完整性。 此外，为了使数据完整，其业务规则、关系、日期、定义和沿袭等特征必须准确。
数据完整性有助于确保可以找到数据库中存储的数据并将其链接到其他数据。 这保证了您的整个数据集可以在需要时恢复和搜索。 它增强了数据的稳定性，提供最佳性能，并使其可重用和易于维护。
既然您已经了解了数据完整性的重要性以及确保数据完整性的两种方法，那么让我们继续讨论阻碍完整性的因素。
影响数据库完整性的因素
有几个因素会影响数据库中存储的数据的完整性，包括：
人为错误
手动数据输入会增加错误、重复或删除的可能性。 通常，输入的数据无法遵循 apt 协议，或者手动输入中的错误可能会扩展到流程的执行，从而破坏结果。 所有这些问题都使数据完整性面临风险。
传输错误
如果数据未成功从数据库中的一个站点传输到另一站点，则会发生传输错误。 当关系数据库中的数据项存在于目标表中但不存在于源表中时，通常会发生这些错误。
错误和病毒
由于间谍软件、恶意软件和病毒入侵计算机并更改、删除或窃取数据，您的数据完整性也可能受到损害。
如何确保数据库中数据的完整性
以下是一些数据完整性的最佳实践，可以最大限度地减少或消除数据库中数据泄露的风险。 数据完整性检查常用的方法包括：
- 限制对数据的访问并更改权限，以限制未经批准的各方对数据的修改。
- 注重数据验证，以确保收集或集成数据的准确性。
- 定期备份数据。
- 使用日志来监控数据的输入、更改或删除时间。
- 进行系统的内部审计，以确保信息是最新的。
结语
使用传统方法保护关键业务数据的完整性看起来是一项艰巨的任务。 然而，现代数据集成工具提供了一种有效的替代方案，提供实时错误检测和调试。
借助尖端的数据集成平台，例如 Astera Centerprise，您可以附加大量源数据应用程序并在一个位置访问所有企业数据。 它提供了启动数据集成项目、整合不一致的数据源以及生成企业信息资产的集成视图，同时保持数据完整性所需的所有功能。
作者：
Astera 营销团队
