多年来，数据完整性一直是一个紧迫的问题，在线数据盗窃案件成为头条新闻。数据盗窃已导致许多企业和个人失去宝贵的资产。 数据完整性是一种现代实践，可以让您更不容易受到网络攻击。由于任何人都可能成为安全漏洞的受害者，因此忽视它是一种粗心大意的行为。 本文将讨论不同类型的数据完整性、数据完整性的重要性以及如何确保数据库中的数据完整性。
什么是数据完整性？
数据完整性是一系列关键措施，可确保系统中分配的数据安全、可靠且未被更改。紧急情况确实会出现。因此，数据完整性决定了数据的准确性，即使在解决问题之后也是如此。 您今天看到的大多数受欢迎的公司都有存储数据的地方。其中一些公司部署专家来保护他们的数据，而其他公司则与大型数据中心合作。保持信息安全是强制性的，对于在线法规遵从性至关重要。这种做法是必须的，一般适用于每个人。 数据完整性还与遵守在线规则和法规有关，尤其是像通用数据保护条例 (GDPR)这样重要的规则和法规。如果您正在建立在线初创公司，则有必要采用其策略。在缺乏数据完整性的情况下，在线盗窃盛行，其后果是破坏性的。 数据泄露对企业造成的伤害超乎你的想象，迫使企业倒闭。但是，在深入研究在线企业之前，您必须首先了解数据完整性的含义及其重要性。
为什么数据完整性很重要？
您怎么强调数据完整性的重要性都不为过。当数据完整性达到顶峰时，网络攻击者发现很难渗透系统。所有的尝试都失败了，结果一无所获。 数据完整性主要在发生致命打击、紧急情况或违规时发生变化。 GDPR 合规性涉及由知名组织制定的一套监管标准，以减少数据泄露的情况。它要求任何形式的在线业务处理数据都必须遵守所赋予的规则，以避免处罚和微妙的后果。 在完全保护数据之前，您还必须研究这些数据的安全性以及它们的处理方式。轻微的误解或混淆可能导致巨大的不可避免的情况。 数据安全的重要性延伸到企业；它也适用于个人。为了防止敏感信息泄露，您需要评估内部处理。验证数据并密切关注系统的错误检查可减少错误分类或更改数据的可能性。无论您存储或访问敏感信息多长时间，具有完全完整性的安全数据库将继续提供针对恶意意图的保护。
数据完整性的类型
想象一下在一家有多个部门和其他员工的公司工作。比如说，这些员工在两个不同的部门工作，例如健康和金融。这是否需要您将他们的信息存储两次？不，你不知道。 数据完整性维护的是，不得不恰当地复制任何数据。敏感数据的选择、删除和分配有助于其准确性。 以下是四种主要的数据完整性类型。
1. 域名完整性
假设您有一个名为“工人工资”的存储单元，并且您希望在其中输入所有员工的工资。域完整性确保只有可接受的值才能进入。它由在一列中输入的几个可接受的值组成，并过滤不需要的条目。 域完整性利用字符、文本、日期等。例如，如果您正在为一列创建一个条目，它也应该在数据类型的域中。
2.实体完整性
实体完整性有助于区分两种或多种可能混淆检索的相似数据类型。它使您能够通过确保表中的每一行都是唯一的来从表中选择数据。 实体完整性是使用唯一的主键实现的。例如，您的两名员工都姓安德森，您想要找到其中一名员工。使用主键区分这两个数据字段允许您输入要快速检索的数据。
3.参照完整性
引用数据完整性主要适用于维护数据库时。它涉及使用外键更改数据库而不影响其完整性。 引用数据完整性规定，引用第二个表中主键的外键必须在第一个存储中具有空值或存在于第二个存储中，并具有关于外键可以更改的内容的特定规则。限制外键的访问和编辑能力可以保护主数据的数据完整性。
4.用户定义的完整性
上面提到的所有三种数据完整性类型都是高效的——但不足以抵抗数据中断。这就是用户定义完整性的用武之地，它定义了每个实体、域和密钥都必须遵循的特定且适用的规则。
如何确保数据库中的数据完整性
在确保数据完整性方面，不能遗漏一些准则，例如涉及 GDPR 合规性和 FDA 数据完整性草案的准则。然而，事情发生了变化。在收集数据之前，您必须确保最高程度的数据完整性。 以下是一些有助于保护您的数据的提示。
一、清洁保养
系统不会停滞不前。数据不断处理，员工定期与系统交互，因此它不断发展。随着数据存储的这些不断变化，您需要经常清除系统错误，确保收集的数据保持不变和安全。 用户身份验证是清理和维护数据的有效技术。它确保只有经过验证的用户才能访问您的数据。
2.数据录入培训和责任
确保最高级别的数据完整性是新常态。然而，你将不得不处理一些恶意尝试，无论抵抗它们有多困难。这是一种行为准则，旨在为员工提供保护和提高数据效率所需的知识和策略。 渗透测试等技术有助于数据输入和责任。通过对您的系统发起蓄意攻击，您可以更好地识别攻击者可能利用的漏洞。
3.数据验证
人非圣贤孰能。手动将数据输入系统是一种常见的做法，但效率并不高。 数据验证要求您作为管理员控制员工存储的信息的数据值。通过这样做，您可以轻松地防止系统被意外修改。最重要的是，您的数据分析得到改善。
促进员工队伍中的数据完整性
数据泄露导致许多企业倒闭，并引发许多其他企业接受数据完整性。持续清理系统和验证数据只是要遵循的众多措施中的一小部分。 使用单个数据源代码是可选的但有效。它提高了数据准确性并使任务更易于管理。自动化也能正常工作。 让您的员工接受所有必要的培训，并让他们了解数据公开的影响。
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