데이터 무결성 101

이 빅데이터 시대에는 그 어느 때보다 많은 정보가 처리되고 저장되고 있으며, 데이터 건강과 보안이 시급한 문제가 되었습니다. 따라서 수집된 데이터의 무결성을 보호하기 위한 조치를 구현하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 기본 원칙 이해 데이터 무결성 그리고 그것이 어떻게 작동하는지는 데이터 보안을 보장하는 첫 번째 단계입니다. 데이터 무결성에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요. 이 기사에서는 자세히 설명합니다. 데이터 무결성이란 무엇이며 왜 중요한가.

데이터 무결성이란 무엇입니까?

데이터베이스의 데이터는 외부에서 입력되며, 다양한 이유로 인해 데이터 입력이 유효하지 않거나 잘못된 정보일 수 있습니다. 입력 데이터가 규정을 준수하는지 확인하는 것은 데이터베이스 시스템, 특히 다중 사용자 관계형 데이터베이스 시스템의 주요 관심사가 되었습니다. 따라서 데이터 무결성이 제기됩니다.

데이터 무결성이란?

데이터 무결성 정의:

데이터의 정확성과 신뢰성을 말합니다. 데이터베이스에서 의미적 요구 사항을 충족하지 않는 데이터의 존재를 방지하고 잘못된 정보의 입력 및 출력으로 인해 발생하는 잘못된 작업이나 잘못된 정보를 방지하기 위해 제안되었습니다. 데이터 무결성은 엔티티 무결성, 도메인 무결성, 참조 무결성 및 사용자 정의 무결성의 네 가지 범주로 나뉩니다.

데이터베이스는 외래 키, 제약 조건, 규칙, 트리거를 포함하여 데이터 무결성을 보장하기 위해 여러 가지 방법을 사용합니다. 시스템은 이 네 가지의 관계를 잘 처리하고, 다양한 특정 상황에 따라 다른 방법을 사용하고, 서로를 사용하여 서로의 단점을 보완합니다.

데이터 무결성이 왜 그렇게 중요한가요?

데이터 손실이나 데이터 침해로부터 보호하는 데 있어 데이터 무결성의 중요성은 과장할 수 없습니다. 악의적인 외부 공격으로부터 데이터를 보호하려면 먼저 내부 사용자가 데이터를 올바르게 처리하도록 해야 합니다. 적절한 데이터 검증 및 오류 검사를 구현하면 민감한 데이터가 잘못 분류되거나 저장되지 않아 잠재적 위험에 노출되지 않도록 할 수 있습니다.

데이터 무결성 위험

다양한 요소가 데이터베이스에 저장된 데이터의 무결성에 영향을 미칠 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 인간의 오류: 개인이 정보를 잘못 입력하거나, 데이터를 복사 또는 삭제하거나, 적절한 프로토콜을 따르지 못하거나, 정보 보호를 위해 설계된 절차를 구현하는 데 실수를 하는 경우 데이터 무결성이 손상됩니다.
2. 전송 오류: 전송 오류는 데이터베이스의 한 위치에서 다른 위치로 데이터를 성공적으로 전송할 수 없는 경우 발생합니다. 전송 오류는 데이터 조각이 대상 테이블에는 있지만 관계형 데이터베이스의 소스 테이블에는 없는 경우 발생합니다.
3. 버그와 바이러스: 스파이웨어, 맬웨어, 바이러스는 컴퓨터에 침입하여 데이터를 변경, 삭제 또는 훔칠 수 있는 소프트웨어입니다.
4. 손상된 하드웨어: 갑작스러운 컴퓨터 또는 서버 충돌, 컴퓨터 또는 기타 장비의 기능 문제는 주요 실패의 예이며 하드웨어가 손상되었음을 나타낼 수 있습니다. 손상된 하드웨어는 데이터를 잘못 또는 불완전하게 렌더링하거나, 데이터 액세스를 제한 또는 제거하거나, 정보를 사용하기 어렵게 만들 수 있습니다.

데이터 무결성 위험을 최소화하거나 제거하려면 어떻게 해야 합니까?

다음을 수행하면 데이터 무결성 위험을 쉽게 최소화하거나 제거할 수 있습니다.

• 허가받지 않은 당사자가 정보를 변경하는 것을 제한하기 위해 데이터에 대한 접근을 제한하고 권한을 변경합니다.
• 수집 및 사용 시 데이터가 정확한지 확인하기 위해 데이터를 검증합니다.
• 백업 데이터;
• 로그를 사용해 데이터가 추가, 수정 또는 삭제된 시점을 추적합니다.
• 정기적인 내부 감사
• 오류 감지 소프트웨어를 사용하세요.

데이터베이스의 데이터 무결성

가장 광범위한 정의에서 데이터 무결성은 모든 디지털 데이터의 상태와 유지 관리를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 많은 사람들이 이 용어를 다음과 연관시킵니다. 데이터베이스 관리.

데이터베이스에는 네 가지 유형의 데이터 무결성이 있습니다.

1. 엔티티 무결성: 데이터베이스에는 열, 행, 테이블이 있습니다. 이러한 요소의 수는 기본 키에서 데이터가 정확하도록 가능한 한 많아야 하지만, 그 이상은 안 됩니다. 이러한 구성 요소는 동일해서는 안 되며 비어 있어서도 안 됩니다. 예를 들어, 직원 데이터베이스에는 이름과 고유한 "직원 번호"와 같은 기본 키 데이터가 있어야 합니다.
2. 참조 무결성: 데이터베이스에서 외래 키는 기본 키 테이블을 참조할 수 있는 두 번째 테이블입니다. 외래 키는 공유 또는 빈 데이터를 연결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 직원은 동일한 직위를 맡거나 동일한 부서에서 일할 수 있습니다.
3. 도메인 무결성: 데이터베이스에서 모든 범주와 값은 null 값(예: N/A)을 포함하여 설정됩니다. 데이터베이스에 데이터를 입력하고 읽는 일반적인 기술을 도메인 무결성이라고 합니다. 달러와 센트와 같은 통화 값이 포함된 데이터베이스에서는 소수점 세 자리가 허용되지 않습니다.
4. 사용자 정의 무결성: 엔티티, 참조 및 도메인 무결성 외에도 사용자가 만든 데이터 컬렉션이 있습니다. 고용주가 직원 시정 조치를 입력하기 위한 열을 만든 경우 데이터는 "사용자 정의"로 분류됩니다.

데이터 통합이란 무엇인가요?

데이터 통합 다양한 소스의 데이터를 모아 사용자에게 통합된 뷰를 제공하는 프로세스입니다. 데이터 통합의 전제는 데이터를 더 자유롭게 사용할 수 있게 하고 시스템과 사용자가 더 쉽게 사용하고 처리할 수 있게 하는 것입니다. 올바르게 수행하면 데이터 통합을 통해 IT 비용을 줄이고 자원, 데이터 품질 향상, 기존 애플리케이션이나 데이터 구조에 대한 급진적인 변경 없이 혁신을 촉진합니다. IT 조직은 항상 통합해야 했지만, 그렇게 하는 대가는 아마도 그 어느 때보다 컸을 것입니다.

검증된 데이터 통합 역량을 갖춘 회사는 다음을 포함하여 다른 회사에 비해 상당한 이점을 가지고 있습니다.

• 데이터 세트를 수동으로 변환하고 결합할 필요성을 줄여 운영 효율성을 향상시킵니다.
• 데이터의 자동 변환에 비즈니스 규칙을 적용하여 데이터 품질을 개선합니다.
• 분석하기 쉬운 전체적인 데이터 관점을 통해 더욱 가치 있는 통찰력을 개발하세요.

디지털 비즈니스는 데이터와 이를 처리하는 알고리즘을 중심으로 구축되어 비즈니스 생태계 전반에서 언제 어디서나 정보 자산에서 가장 큰 가치를 추출합니다. 디지털 비즈니스에서 데이터와 관련 서비스는 IT 환경에서 방해받지 않고 안전하게 흐릅니다. 데이터 통합은 조직을 통해 흐르는 모든 정보에 대한 포괄적인 뷰를 제공하고 분석을 위해 데이터를 준비합니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 무결성이 무엇인지 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이에 대해 자세히 알아보려면 다음 사이트를 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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