什么是数据完整性？

数据的整体精确性、完整性和连续性称为数据完整性。数据完整性还适用于数据在监管执行方面（例如 GDPR 合规性）的保护和安全。它通过在设计阶段制定的特定过程、指南和规范来保持最新。

由于关于数据完整性的讨论很多，很容易将它与其它概念混淆。数据保护和数据质量经常与数据完整性混淆，但这两个术语的含义不同。

数据完整性还确保信息免受外部干扰。

数据完整性的不同类型

物理数据完整性和逻辑数据完整性是数据完整性的两种形式。两者都是用于在分层数据库和关系数据库中维护数据完整性的过程和方法集合。

物理完整性

物理完整性是指在数据存储和检索过程中对其完整性和精确性的保护。当发生自然灾害、停电或黑客干扰数据库功能时，物理完整性会受到威胁。

由于人为错误、存储介质退化以及各种其他问题，数据处理管理员、设备程序员、应用程序员和内部审计员可能无法获取可靠的数据。

逻辑完整性

在关系数据库中，逻辑一致性确保数据在以各种方式使用时保持完整。逻辑完整性与物理完整性一样，以不同的方式保护数据免受人为错误和黑客的侵害。逻辑一致性有四种不同的形式。

实体完整性

它是关系数据库的一个特性，它将信息存储在可以以多种方式连接和使用的表中。

参照完整性

“参照完整性”是指确保数据被一致地存储和使用的一组过程。由于数据库布局中有关外键使用规则的嵌入，因此只进行必要的数据修改、添加或删除。

规则可以包括防止重复数据输入、确保数据准确性以及/或禁止输入不适用数据的约束。

域完整性

在此上下文中，域是指一列可以包含的合适值集合。可以约束格式、排序和输入数据量的约束和其他步骤。

用户定义完整性

用户定义完整性是指用户为满足其特定要求而创建的规则和约束。当涉及数据安全时，仅靠实体、参照和域完整性并不总是足够。

由于关于数据完整性的讨论很多，很容易将它与其它概念混淆。数据保护和数据质量经常与数据完整性混淆，但这两个术语的含义不同。

数据完整性不是数据安全

防止数据损坏的过程集合称为数据安全。它包括使用程序、协议和程序，以防止数据落入可能以负面或意外方式滥用它的人手中。数据安全泄露可能很小且易于控制，也可能规模巨大并造成重大损害。

数据保护只是数据完整性众多方面中的一个方面。数据保护不足以包含在保持数据长期一致性所需的所有过程中。

数据完整性不是数据质量

数据质量衡量数据的时效性、重要性、精确性、完整性和可靠性，并使用各种过程来解决这些问题。

数据质量，如同数据可靠性一样，只是数据完整性的一小部分，但它很重要。

数据完整性既是过程也是状态

数据完整性也可能有点误导，因为它可能指状态或机制。作为一种状态，数据完整性是指真实且正确的数据集合。另一方面，数据完整性是一种机制，它定义了为确保数据集合或数据库或其他结构中所有数据的真实性和一致性而采取的步骤。

关于数据完整性的论证

数据完整性至关重要，原因多种多样。数据完整性保证了可恢复性和可搜索性，以及可追溯性（回溯到源头）和可连接性。保护数据的质量和准确性可提高可重用性和可维护性，同时提高稳定性和效率。

数据越来越驱动业务决策，但它必须经过一系列转换和过程，才能从原始状态变为更有助于定义关系和做出明智决策的格式。因此，数据完整性是当今企业的第一要务。

数据完整性可能以多种方式受到损害，因此数据完整性策略是任何企业保护策略的重要组成部分。

由于只有部分损害可以通过数据安全有效地避免，因此数据备份和复制对于维护数据完整性至关重要。

数据库的数据完整性

广义上讲，数据完整性是指任何数字数据的健康状况和维护。许多人将此词与数据库管理联系起来。数据库中有四种形式的数据完整性。

• 实体完整性：数据库中有列、行和表。为了使主键中的数据正确，这些元素应该尽可能多，但不能超过这个数量。例如，员工数据库应具有主键数据，如姓名和唯一的“员工编号”。
• 参照完整性：数据库中的外键表是第二个表，可以引用数据库的主键表。外键用于连接共享或为空的数据。例如，员工可以具有相同的职位或在同一部门工作。
• 域完整性：在数据库中，所有类别和值都已设置，包括空值（例如，不适用）。数据库中输入和读取数据的常用方法称为域完整性。在使用美元和美分等货币值的数据库中，不允许有三位小数。
• 用户定义完整性：除了实体、参照和域完整性之外，还有用户生成的数据集。如果雇主创建了一列用于输入员工的纠正措施，则这些数据将被标记为“用户定义”。

数据完整性与数据安全

数据安全是对数据进行保护，使其免受未经授权的访问或损坏，这是维持数据完整性所必需的。

但是，虽然数据完整性是数据安全的一个理想结果，但数据完整性一词仅适用于数据的有效性和一致性，而不适用于数据保护的行为。换句话说，数据保护是确保数据完整性的方法之一。

无论是恶意意图还是无意泄露，数据保护对数据完整性都至关重要。它也是许多数据保护系统的重要组成部分。

得益于备份和复制、数据库完整性约束、身份验证过程以及其他系统和协议等一系列数据安全方法，数据完整性对企业来说是重要的但可控的。