データの整合性 101
かつてないほど多くの情報が処理および保存されるこのビッグデータ時代では、データの健全性とセキュリティが差し迫った問題になっています。したがって、収集されたデータの完全性を保護するための対策を実施することがますます重要になっています。の基本原理を理解する データの整合性 それがどのように機能するかは、データ セキュリティを確保するための最初のステップです。データの整合性について詳しく知りたい場合は、読み進めてください。この記事では、詳しく説明します データの整合性とは何か、なぜそれが重要なのか.
データの整合性とは何ですか?
データベース内のデータは外界から入力されたものであり、データの入力はさまざまな理由により無効または誤った情報である可能性があります。入力データが規制に準拠していることを確認することは、データベース システム、特にマルチユーザー リレーショナル データベース システムの主要な関心事になっています。したがって、データの完全性が向上します。
データの整合性とは?
データの整合性の定義:
これは、データの正確性と信頼性を指します。データベースに意味要件を満たさないデータが存在することを防止し、誤った情報の入出力による無効な操作や誤った情報を防止することを提案します。データの整合性は、エンティティの整合性、ドメインの整合性、参照の整合性、およびユーザー定義の整合性の 4 つのカテゴリに分類されます。
データベースは、外部キー、制約、ルール、トリガーなど、データの整合性を確保するためにいくつかの方法を採用しています。このシステムは、これら 4 つの関係を適切に処理し、さまざまな特定の状況に応じてさまざまな方法を使用し、互いの欠点を補完するために相互に使用します。
なぜデータの整合性が重要なのですか?
データ損失やデータ侵害からユーザーを保護する上でのデータ整合性の重要性は、いくら強調してもしすぎることはありません。悪意のある外部攻撃からデータを保護するには、まず、内部ユーザーがデータを適切に処理できるようにする必要があります。適切なデータ検証とエラー チェックを実装することで、機密データが誤って分類されたり保存されたりして、潜在的なリスクにさらされることがないようにすることができます。
データの完全性に関するリスク
さまざまな要因が、データベースに格納されたデータの整合性に影響を与える可能性があります。いくつかの例を次に示します。
- ヒューマンエラー： 個人が情報を誤って入力したり、データをコピーまたは削除したり、適切なプロトコルに従わなかったり、情報を保護するために設計された手順の実装を間違えたりすると、データの完全性が損なわれます。
- 転送エラー: データベース内のある場所から別の場所にデータを正常に転送できない場合、転送エラーが発生します。リレーショナル データベースの転送元テーブルにデータがなく、転送先テーブルにある場合、転送エラーが発生します。
- バグとウイルス: スパイウェア、マルウェア、およびウイルスは、コンピューターに侵入してデータを変更、削除、または盗む可能性のあるソフトウェアです。
- 侵害されたハードウェア: 突然のコンピューターまたはサーバーのクラッシュ、およびコンピューターまたはその他の機器の機能に関する問題は、重大な障害の例であり、ハードウェアが危険にさらされていることを示している可能性があります。侵害されたハードウェアは、データを不正確または不完全にレンダリングしたり、データへのアクセスを制限または排除したり、情報の使用を困難にしたりする可能性があります。
データの完全性に関するリスクを最小限に抑える、または排除するにはどうすればよいでしょうか?
データ整合性のリスクは、次の手順を実行することで簡単に最小化または排除できます。
- アクセスを制限し、データへのアクセス許可を変更して、許可されていない当事者による情報の変更を制限します。
- データを検証して、収集および使用時にデータが正しいことを確認します。
- バックアップデータ;
- ログを使用して、データがいつ追加、変更、または削除されたかを追跡します。
- 定期的な内部監査;
- エラー検出ソフトウェアを使用します。
データベースのデータ整合性
最も広い定義では、データの整合性は、デジタル データの健全性と維持を表すために使用される用語です。多くの人がこの用語を データベース管理.
データベースには、次の 4 種類のデータ整合性があります。
- エンティティの整合性: データベースには、列、行、およびテーブルがあります。これらの要素の数は、データが主キーで正確になるようにできるだけ多くする必要がありますが、それ以上にすることはできません。これらのコンポーネントはどれも同じであってはならず、空であってはなりません。たとえば、従業員データベースには、名前や一意の「従業員番号」などの主キー データが必要です。
- 参照整合性: データベースでは、外部キーは主キー テーブルを参照できる 2 番目のテーブルです。外部キーは、共有データまたは空のデータをリンクするために使用されます。たとえば、従業員は同じ役職に就いたり、同じ部門で働いたりする場合があります。
- ドメインの整合性: データベースでは、N/A などの null 値を含むすべてのカテゴリと値が設定されます。データベースにデータを入力および読み取るための一般的な手法は、ドメイン整合性と呼ばれます。ドルやセントなどの通貨値を含むデータベースでは、小数点以下 3 桁は使用できません。
- ユーザー定義の整合性: エンティティ、参照、およびドメインの整合性に加えて、ユーザーが作成したデータのコレクションがあります。雇用主が従業員の是正措置を入力する列を作成した場合、データは「ユーザー定義」として分類されます。
データ統合とは
データ統合 さまざまなソースからのデータをまとめて、ユーザーに統一されたビューを提供するプロセスです。データ統合の前提は、データをより自由に利用できるようにし、システムやユーザーがより簡単に使用および処理できるようにすることです。データ統合を正しく行えば、IT コストを削減し、解放することができます 資力, データ品質の向上、既存のアプリケーションやデータ構造を根本的に変更することなくイノベーションを促進します。 IT 組織は常に統合を余儀なくされてきましたが、統合による見返りはおそらくかつてないほど大きくなっています。
実証済みのデータ統合機能を持つ企業は、他の企業よりも次のような大きな利点があります。
- データセットを手動で変換および結合する必要性を減らすことにより、運用効率を向上させます。
- データの自動化されたデータ変換にビジネス ルールを適用することにより、データ品質を向上させます。
- 分析しやすいデータの全体像を通じて、より価値のある洞察を開発します。
デジタル ビジネスは、データとそれを処理するアルゴリズムを中心に構築され、ビジネス エコシステム全体でいつでもどこでも情報資産から最大の価値を引き出します。デジタル ビジネスでは、データと関連サービスが IT 環境で妨げられることなく安全に流れます。データ統合は、組織内を流れるすべての情報を包括的に表示し、分析用のデータを準備します。
結論
この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データの整合性とは何かをよりよく理解するのに役立つことを願っています。詳細を知りたい場合は、訪問することをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。
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