Aké overenie údajov možno použiť v databáze?

Validácia údajov je kľúčovým aspektom návrhu a správy databázy, zabezpečuje integritu a presnosť údajov. Here's a breakdown of common data validation techniques used in databases:

1. Data Type Validation

* Enforces specific data types: Zabezpečuje, aby údaje zadané do stĺpca zodpovedali definovaným typom údajov.

* Príklad: A "phone number" column should only accept numeric values, while a "customer name" column should accept alphanumeric characters.

2. Constraints

* NOT NULL: Prevents null values from being inserted into a column.

* UNIQUE: Zaisťuje, že každá hodnota v stĺpci je jedinečná.

* Primárny kľúč: Identifikuje jedinečný záznam v tabuľke.

* cudzí kľúč: Vytvára vzťahy medzi tabuľkami odkazom na primárne kľúče v iných tabuľkách.

* Skontrolujte: Definuje pravidlá, ktoré musia byť splnené údajmi v stĺpci.

* Príklad: Stĺpec „zľavu“ môže mať šekové obmedzenie, aby sa zabezpečilo, že percento zľavy zostáva medzi 0 a 50%.

3. Overenie rozsahu

* Zabezpečuje, aby údaje patria do špecifikovaných hraníc: Obmedzuje rozsah hodnôt povolených v stĺpci.

* Príklad: Stĺpec „Customer Age“ by mohol mať hodnoty obmedzujúce pravidlá o overení rozsahu medzi 18 a 120.

4. Validácia formátu

* Overuje údaje, ktoré sú v súlade so špecifickým formátom: Zabezpečuje konzistentnosť vstupu údajov.

* Príklad: Stĺpec „Poštový kód“ by mohol mať overenie formátu, aby sa zabezpečilo, že sleduje správny vzor (napr. 12345-6789).

5. Overenie vyhľadávania

* obmedzuje hodnoty na preddefinovaný zoznam: Poskytuje rozbaľovaciu ponuku alebo zoznam platných možností na zadávanie údajov.

* Príklad: Stĺpec „krajiny“ by mohol použiť validáciu vyhľadávania na predloženie zoznamu krajín, čím by zabránil používateľom zadávať nesprávne hodnoty.

6. Regulárna validácia výrazu

* používa na overenie údajov zložité vzory: Umožňuje sofistikované overenie údajov pomocou regulárnych výrazov.

* Príklad: Stĺpec „e -mailová adresa“ by mohol použiť regulárny výraz na overenie formátu e -mailových adries.

7. Spúšťače

* uložené postupy, ktoré sa automaticky vykonávajú v reakcii na udalosti databázy: Spúšťače sa môžu použiť na vykonávanie validačných úloh pred vložením, aktualizáciou alebo odstránením údajov alebo po tom, čo sa dá údaje.

8. Uložené postupy

* preddefinované bloky kódu, ktoré je možné vykonať v databáze: Uložené postupy sa môžu použiť na vykonanie zložitej logiky validácie vrátane vlastných pravidiel validácie.

9. Funkcie definované používateľom (UDFS)

* Vlastné funkcie, ktoré možno nazvať v príkazoch SQL: UDF poskytujú mechanizmus na vytvorenie opakovane použiteľnej logiky validácie, ktorá je možné uplatniť vo viacerých dopytoch.

Výhody validácie údajov

* Vylepšená presnosť údajov: Zabezpečuje, že údaje uložené v databáze sú správne a konzistentné.

* Znížené chyby v zadávaní údajov: Minimalizuje riziko ľudských chýb počas vstupu údajov.

* Vylepšená integrita údajov: Udržiava kvalitu a spoľahlivosť údajov, vďaka čomu sú vhodné na analýzu a rozhodovanie.

* Zjednodušený správ o údajoch: Poskytuje štandardizovaný rámec pre správu údajov, čo uľahčuje údržbu a aktualizáciu údajov.

* Vylepšený výkon databázy: Pravidlá validácie sa môžu uplatniť na začiatku procesu zadávania údajov, čím sa zníži potreba spracovania neplatných údajov neskôr.

Výber správnej validácie

Konkrétne techniky validácie údajov, ktoré používate, budú závisieť od povahy vašich údajov, od typov chýb, ktorým chcete zabrániť, a od požadovanej úrovne zložitosti.

Implementáciou príslušných metód overenia údajov môžete výrazne zlepšiť presnosť, konzistentnosť a celkovú kvalitu vašej databázy.

• Predchádzajúca strana: Čo sú príklady centralizovanej databázy? 
• Ďalšia strana: Čo vyžaduje dobrý dizajn databázy?