数据完整性
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数据完整性保护措施数据在现代社会中具有重要的地位和价值,因此保护数据的完整性成为一项至关重要的任务。
数据完整性是指确保数据没有被非法篡改、损坏或丢失,以保持数据的准确性和可靠性。
在本文中,将探讨数据完整性的含义、重要性以及一些可行的保护措施,以增强数据完整性的安全性。
一、数据完整性的概念及重要性数据完整性是指数据的准确性、可靠性和一致性。
数据完整性的保护对于个人、企业和整个社会都具有重要意义。
首先,对于个人来说,数据完整性的保护可以确保个人信息不被非法获取或篡改,保护个人隐私。
其次,对于企业来说,数据完整性的保护可以防止数据被恶意篡改,避免因数据错误而导致的经济损失。
最后,对于整个社会来说,数据完整性的保护可以减少数据泄露和信息被滥用的风险,维护社会的稳定和安全。
二、数据完整性保护的措施1. 数据备份和冷备份数据备份是一种常见的数据完整性保护策略。
通过定期备份重要数据,并将其存储在不同的物理位置,可以避免因数据损坏或丢失而导致的信息不完整。
冷备份是指将数据备份存储在与计算机网络分离的设备上,以防止恶意软件或黑客攻击对数据进行篡改。
例如,将数据备份存储在外部硬盘或离线服务器上。
2. 数据加密数据加密是保护数据完整性的一种重要措施。
通过对数据进行加密,可以防止未经授权的访问和篡改。
强大的加密算法可以确保数据在传输和存储过程中的安全。
重要的是要选择一种强大的加密算法,并确保密钥的安全存储和管理。
3. 访问控制和权限管理访问控制和权限管理是有效保护数据完整性的关键。
只有授权用户才能访问数据,并拥有适当的权限来执行相关操作。
通过建立严格的访问控制机制,可以防止未经授权的用户篡改或破坏数据。
同时,还应定期审计和监控用户的数据访问行为,及时发现异常行为并采取措施应对。
4. 强化网络安全数据的安全性和完整性与网络安全密不可分。
构建安全的网络基础设施、使用防火墙和入侵检测系统、更新和修补漏洞等,都是加强网络安全的关键步骤。
数据完整性要点:●数据完整性基本概念●使用约束●默认对象●规则●标识列IDENTITY一、数据完整性基本概念在SQL中,数据完整性有以下几种1)域完整性:又称列完整性,指定列的数据输入是否具有正确的数据类型、格式以及有效的数据范围2)实体完整性:又称行完整性。
这里的实体是指表中的记录,一个实体就是表的一条记录。
实体完整性要求在表中不能存在完全相同的记录,而且每条记录都要有一个非空且不重复的主键。
实体的完整性可通过建立主键约束、唯一约束、标识列、唯一索引等措施来实现。
3)参照完整性:又称为引用完整性(关系完整性),以保证主表中的数据与从表中的数据的一致性,关系完整性是通过定义外键与主键之间或外键与唯一键之间的对应关系实现的。
二、使用约束约束包括以下几种类型:●PROMARY KEY约束●FOREIGN KEY约束●NOT NULL约束●UNIQUE约束●DEFAULT 约束●CHECK约束1)主键约束表中常有一列或列的组合,其值能唯一标识表中的每一行,这样的一列或列的组合称为表的主键。
通过主键可以强制表的实体完整性。
定义了主键约束的列具有以下特点:●每一个表只能定义一个主键●主键值不可空(NULL)●主键值不可重复,若主键是由多列组成,某列上的值可以重复,但多列的组合值必须是唯一的。
定义和删除主键的方法实现1、使用企业管理器操作2、使用T-SQL语句定义主键约束\主键约束定义格式:[CONSTANINT constrain _name]PRIMARY KEY[CLUSTERED[NONCLUSTERED(column[,…n])●constrain _name:主键约束名称●CLUSTERED:表示在该列上建立聚族索引●NONCLUSTERED:表示在该列上建立非聚族索引a)在创建表的同时定义主键约束创建名为ReadCategory表的同时,定义列“种类编号”为主键约束。
USE LibraryGOCREATE TABLE ReadCategory(种类编号int NOT NULL CONSTRAINT pk_zlbh PRIMARY KEY,种类名称varchar(50) NOT NULL,借书数量int NULL,借书期限int NULL,罚金公式decimal(9) NULL)GOb)在修改表时定义主键约束若已创建了表Readers,添加一个按“读者编号”建立的主键约束。
1.数据质量(1)完整性完整性是指数据信息是否存在缺失的情况,数据缺失可能是整个数据的缺失,也可能是数据中某个字段信息的缺失。
数据完整性是数据质量最为基础的一项评估标准。
数据质量的完整性比较容易评估,一般可以通过数据统计中的记录值和唯一值进行评估。
例如,网站日志的日访问量就是一个记录值,若平时的日访问量在1000左右,突然某一天降到100了,就需要检查一下数据是否缺失了。
再例如,统计地域分布情况时,每一个地区名就是一个唯一值,我国包括32个省和直辖市,如果统计得到的唯一值总数小于32,则可以判断数据有可能存在缺失。
安硕在采集数据过程中,结合多种方法判断数据漏缺、剔除无效数据和重复数据,保证数据的完整性。
(2)一致性一致性是指数据是否遵循了统一的规范,数据之间的逻辑关系是否正确和完整。
规范是指一项数据存在它特定的格式,例如,手机号码一定是13位的数字,IP地址一定是由4个0~255间的数字加上“。
”组成的。
逻辑是指,多项数据间存在着固定的逻辑关系,例如百分率一定是在0~1之间的。
安硕所提供的每一个数据接口都具备规范完整的接口文档,数据之间存在完整的逻辑关系,能够保证数据以统一格式输出、映射关系正确。
(3)准确性准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确,数据记录的信息是否存在异常或错误。
与一致性不同,存在准确性问题的数据不只是规则上的不一致。
导致一致性问题的原因可能是数据记录的规则不一,但不一定存在错误;而准确性关注的是数据记录中存在的错误,如字符型数据的乱码现象就存在着准确性的问题,还有就是异常的数值:异常大或者异常小的数值、不符合有效性要求的数值等。
在数据采集、处理过程中,安硕均设计了全流程的标准和规范,并安排专门的人员进行纠错和排查,来保证数据的准确性。
(4)及时性及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔,也称数据的延时时长,是数据世界与客观世界的同步程度。
数据的及时性主要与数据的同步和处理过程的效率相关。
数据完整性验证确保数据质量与可信度数据完整性验证确保数据质量与可信度数据完整性是指数据完全、准确、可靠且与实际情况相符合的特性。
在信息时代,数据是企业决策与业务运营的重要基石,因此保证数据的完整性是非常关键的。
本文将介绍数据完整性验证的意义和方法,以确保数据的质量和可信度。
一、数据完整性验证的意义数据完整性验证是指对数据进行验证和检查,以确保数据没有被损坏、篡改或丢失,并保证数据与源数据一致。
数据完整性验证的意义在于:1. 确保数据的准确性和可靠性。
通过验证数据的完整性,可以确定数据是否准确、完整和可靠,以便在业务决策和分析中使用。
2. 预防数据错误。
数据完整性验证可以帮助企业发现并纠正数据错误,防止数据错误的扩散和积累,提高数据的质量。
3. 保护数据的安全性。
通过数据完整性验证,可以防止数据被非法篡改或删除,保护数据的安全性和可信度。
4. 提高业务效率。
数据完整性验证可以使企业的数据流程更加规范和高效,减少因数据错误导致的业务延误和重复劳动。
二、数据完整性验证的方法数据完整性验证主要包括以下几个方面的方法:1. 数据验证规则。
可以使用软件工具或编程语言编写数据验证规则,对数据进行自动验证。
数据验证规则可以包括数据类型、字段长度、范围限制等,以确保数据的合法性和准确性。
2. 数据对比和校验。
通过将源数据与目标数据进行对比和校验,可以验证数据的完整性。
可以使用数据对比工具来比较源数据和目标数据的差异,并确定是否存在数据缺失、重复或错误。
3. 数据备份和恢复。
定期对数据进行备份,并测试数据的恢复过程,以确保备份数据的完整性和可用性。
在数据备份和恢复过程中,还可以对数据进行验证和校验,以确保备份数据的质量和可信度。
4. 访问控制和权限管理。
通过实施访问控制和权限管理,限制对数据的访问权限,并记录数据的访问日志,以确保数据的安全性和完整性。
5. 数据治理和监控。
建立数据治理体系,对数据进行监控和管理,及时发现和纠正数据错误,并通过数据质量报告和指标监控数据的质量和完整性。
3.5 数据完整性在数据库中数据完整性是指保证数据正确的特性,一般包括实体完整性、域完整性、参照完整性。
一、实体完整性是保证表中记录唯一的特性。
即在一个表中,不能有重复的纪录。
候选关键字:如果一个字段的值或几个字段的值能够唯一标识表中的一条记录,这样的字段称为侯选关键字。
主关键字:在一个表中可能会有几个具有这种特性的字段或者字段的组合,这时从中选择一个作为主关键字。
在VFP中将主关键字称做主索引,将侯选关键字称为侯选索引。
实现方法:在VFP中利用主关键字(主索引)或候选关键字(候选索引)来保证表中记录的惟一性。
例1. 打开数据库“成绩管理”,为学生表中的“学号”字段建立主索引(升序)。
二、域完整性1.域:列的取值的范围(EG:数学中的定义域)域完整性:列的取值范围合理性我们以前在创建表的时候指定不同的数据类型和宽度来限制字段的取值类型和取值范围,但这些还远远不够。
我们需要进一步对列里能输入什么样的数据严格要求。
2.实现域完整性的方法:设置列的有效性规则,设置列的默认值⑴设置列的有效性规则例2. 设置“成绩管理”数据库中“学生”表中年龄字段的有效性规则:要求学生表中的年龄必须在15-22之间,否则就认为输入无效!并提示“年龄只能在15-22岁之间!”例3. 设置“学生”表中系部字段的有效性规则:要求系部列的取值必须是四个系之一,如果输入其他值就认为输入无效!并提示“该系部名不存在!”例4.设置“成绩”表中成绩的有效性规则为:成绩只能在0-100分之间,如果用户输入错误,则提示“成绩不在范围内!”⑵为列设置默认值例5.对“学籍”表进行修改,设置“入学日期”的默认值为2009-08-26,然后打开表,输入一条新记录,观察现象例6. 对“学生”表进行修改,设置“系部”列的默认值为基础部,然后打开表,使用Append命令输入一条新记录,观察现象三、参照完整性1.思考:⑴如果同学们在填学生表的时候将自己的班级名称写错了, 写成了一个学校中根本不存在的班级, 这样的结果肯定是错误的。
1.数据完整性概述存储是计算机中的数据可以说每天都在增加,与此同时,需要访问这些数据的人数也在增长,这样,无疑对数据的完整性的潜在需求也随之而增长。
数据完整性这一术语用来泛指与损坏和丢失相对的数据的状态,它通常表明数据的可靠与准确性是可以信赖的,同时,在不好的情况下,意味着数据有可能是无效的,或不完整的。
数据完整性方面的要点:存储器中的数据必须和它被输入时或最后一次被修改时的一模一样;用来建立信息的计算机、外围设备或配件都必须正确地工作;数据不能被其他人非法利用。
本章将从数据完整性和完整性的一般解决方法二个方面来论述数据完整性。
1.1. 数据完整性对数据完整性来说,危险常常来自一些简单的计算不周、混淆、人为的错误判断或设备出错等导致的数据丢失、损坏或不当的改变。
而数据完整性的目的就是保证计算机系统,或计算机网络系统上的信息处于一种完整和未受损坏的状态。
这意味着数据不会由于有意或无意的事件而被改变或丢失。
数据完整性的丧失意味着发生了导致数据被丢失或被改变的事情。
为此,首先将检查导致数据完整性被破坏的常见的原因,以便采用适当的方法以予解决,从而提高数据完整性的程度。
在分布式计算环境中,或在计算机网络环境中,如果通过PC、工作站、服务器、中型机和主机系统来改善数据完整性已变得一天比一天困难。
原因何在?许多机构为了给它们的用户提供尽可能好的服务都采用不同的平台来组成系统,这仿佛拥有不同的硬件平台一样,使这些机构一般都拥有使用不同文件系统和系统服务的机器。
E-mail交换系统成了对协同工作的网络系统的需求;协议的不同需要网关或协议的转换;系统开发语言和编译器的不同也产生了应用上兼容性的问题,凡此种种,造成了系统之间通信上可能产生的问题。
其结果使之处于一种充满了潜在的不稳定性和难于预测的情况之当。
一般地来说,影响数据完整性的因素主要的有如下5种:●硬件故障●网络故障●逻辑问题●意外的灾难性事件●人为的因素1、硬件故障任何一种高性能的机器都不可能长久地运行下不发生任何故障,这也包括了计算机,常见的影响数据完整性的硬件故障有:●磁盘故障●I/O控制器故障●电源故障●存储器故障●介质、设备和其它备份的故障●芯片和主板故障2、网络故障在LAN上,数据在机器之间通过传输介质高速传递,用来连接机器设备的线缆总是处在干扰和物理损伤在内的多种威胁之中,使计算机之间难于通信或根本无法通信的事件,最终导致数据的损毁或丢失。
数据完整性需求分析数据完整性是指数据在存储、传输和处理的过程中能够保持无误、无缺和一致性的特性。
在信息系统开发和数据管理中,确保数据的完整性是至关重要的。
本篇文章将针对数据完整性需求进行详细的分析,并提出相应的解决方案。
一、数据完整性的定义及重要性数据完整性是指数据有效性、准确性和可靠性的综合体现,它保证了数据的可信度和一致性。
在信息系统中,数据完整性的保证使得决策者能够依靠准确的数据进行决策,同时也提升了系统的可靠性和可用性。
数据完整性的重要性体现在以下几个方面:1. 数据的正确性:数据完整性要求数据在录入过程中必须准确无误,避免错误数据的引入,以免对后续的数据分析和决策产生误导。
2. 数据的一致性:数据完整性要求在不同的数据源和系统中,数据的定义和格式必须保持一致,避免不同系统对同一数据的解释和处理方法不同,导致数据的不一致性。
3. 数据的安全性:数据完整性要求数据在存储和传输的过程中能够保持安全,避免被篡改、丢失或遭受非法访问的风险。
二、数据完整性需求的分析在进行数据完整性需求的分析时,需要考虑以下几个方面:1. 数据录入规则:确定数据录入过程中的合法性和准确性规则,比如数据的格式、范围、必填项等。
2. 数据一致性规则:确保不同系统和数据源中共享的数据定义和处理方法保持一致。
3. 数据更新规则:确保数据更新的时机和方式符合业务需求,避免数据更新的冲突和错误。
4. 数据关联规则:确保数据在不同表或数据集中的关联关系正确、完整无误,避免数据关联错误导致数据不一致。
5. 数据安全规则:确保数据在存储、传输和处理的过程中能够保持安全,防止数据被篡改、丢失或被未授权的访问。
三、解决方案针对上述数据完整性需求,可以采取以下解决方案:1. 强制性数据验证: 在数据录入过程中增加必填项、数据格式校验、取值范围限制等合法性验证措施,确保数据录入的准确性和有效性。
2. 数据关联性检查: 在数据关联的场景中,设置合适的关联规则和引用完整性约束,保证数据在关联关系上的正确性和完整性。
数据质量检测方法引言:数据质量是指数据在采集、存储、处理和使用过程中是否能满足用户需求和期望的程度。
随着大数据时代的到来,数据质量的重要性愈发凸显。
不仅需要采用合理的数据质量管理策略,还需要运用有效的数据质量检测方法来确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度。
本文将介绍几种常用的数据质量检测方法。
一、数据完整性检测方法数据完整性是指数据是否完整、不缺失、不重复。
常用的数据完整性检测方法包括:1. 数据格式检查:检查数据是否符合指定的格式要求,如日期格式、邮件地址格式等。
2. 唯一性检查:检查数据是否存在重复记录,可以通过比较主键或唯一标识字段来实现。
3. 逻辑关系检查:检查数据之间的逻辑关系是否一致,如订单和订单明细之间的关系是否正确。
二、数据准确性检测方法数据准确性是指数据是否与实际情况一致、无误差。
常用的数据准确性检测方法包括:1. 数据比对检查:将待检测数据与已知准确数据进行比对,检查是否存在差异。
2. 异常值检查:检查数据中是否存在异常值或不合理值,如年龄为负数、金额为零等。
3. 逻辑关系检查:检查数据之间的逻辑关系是否满足实际需求,如订单金额与订单数量的关系是否正确。
三、数据一致性检测方法数据一致性是指数据在不同系统或不同时间点上是否保持一致。
常用的数据一致性检测方法包括:1. 数据对比检查:将待检测数据与其他系统或历史数据进行对比,检查是否一致。
2. 数据关联检查:检查数据之间的关联关系是否一致,如客户信息与订单信息是否匹配。
3. 数据交叉检查:检查数据在不同维度上的一致性,如某一时段的销售额与产品分类的销售额是否相符。
四、数据可信度检测方法数据可信度是指数据的真实性和可靠性。
常用的数据可信度检测方法包括:1. 数据源检查:检查数据的来源是否可信,如数据是否来自合法渠道或可信机构。
2. 数据采集检查:检查数据采集过程中是否存在错误或篡改,如数据传输是否安全可靠。
3. 数据验证检查:采用数据验证算法或校验码对数据进行验证,确保数据的完整性和准确性。
数据完整性检查操作规程《数据完整性检查操作规程》一、检查目的数据完整性是数据质量的关键指标之一,影响着数据的准确性和可靠性。
数据完整性检查操作旨在确认数据是否完整、准确,并且没有遗漏或错误。
通过数据完整性检查,可以及时发现并解决数据问题,确保数据质量达到要求。
二、检查内容1. 数据入库验证:对于新的数据录入,需要进行数据完整性检查,确保数据的完整性和准确性。
2. 数据更新检查:在数据更新操作之后,需要进行数据完整性检查,比对更新前后的数据,确认数据的一致性。
3. 异常数据识别:检查数据中是否存在异常、重复或者不合理的数据,及时进行处理。
4. 数据关联检查:检查数据之间的关联性,确保关联数据的完整性和准确性。
5. 数据备份恢复检查:对于数据备份和恢复操作,需要进行数据完整性检查,确保备份数据的完整性。
三、检查流程1. 制定检查计划:明确检查的时间节点、要检查的数据范围和检查的内容。
2. 数据抽样:从大量数据中抽取一定比例的样本数据,进行检查和比对。
3. 数据比对:将样本数据与原始数据进行比对,确保数据的完整性和一致性。
4. 异常处理:对于发现的异常数据,及时进行处理和记录。
5. 报告撰写:编写数据完整性检查报告,对检查结果进行总结和分析。
四、检查人员1. 数据管理员:负责计划和组织数据完整性检查,负责数据的完整性管理。
2. 数据分析员:负责对数据进行抽样和比对。
3. 技术支持人员:负责数据库的备份和恢复操作的数据完整性检查。
五、检查记录对于每一次数据完整性检查,需要对检查的时间、范围、内容、结果以及异常处理情况进行详细记录,以便于日后查阅和分析。
六、检查周期数据完整性检查应该定期进行,一般建议每季度进行一次全面的数据完整性检查,对于重要数据或者频繁更新的数据,可以适当增加检查频次。
七、检查总结数据完整性检查报告应该对检查结果进行总结和分析,对于发现的问题提出解决方案和改进措施,以提高数据质量。
通过严格执行《数据完整性检查操作规程》,可以确保数据完整性得到有效保障,提高数据质量和可靠性,保障数据的安全和有效使用。
数据完整性
1、数据完整性标准ALCOA+CCEA原则:ALCOA原则:A—可追踪至产生数据的人,L—清晰,能永久保存,C—同步,O—原始或真实复制,A—准确;CCEA原则:C—完整的,无遗漏,C—一致的,与实际生成逻辑顺序一致,显示的记录人同实际操作者一致,E—长久的,耐受的,原始数据长久保存,不易删除,丢弃,A—可获得的数据在审计时可见,不被隐藏;
2、数据完整性在药品质量体系中是基本要求,它保证药品具有所需要的质量;
3、简单系统例如pH计和天平可能只要求进行校正,而复杂系统则需要进行“对其既定用途进行验证”;
4、数据完整性应能保证在数据的整个生命周期内,所有数据均完全、一致和准确;
5、至少2年的数据必须可以及时恢复用于趋势分析或现场检查.
6、审计追踪:用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力;数据审核必须进行书面记录;系统管理员权限应根据组织机构的规模和属性而限于最少人数;化验室经理实施数据检查不应采用系统管理员身份登录;。
数据的完整性:
判断数据是否完整。
完整:例如:在仓库表中有字段“仓库号”,’wh1’和’wh1’,能唯一标误一个元组的是不可以有重复值的.
表中“性别”字段:男和女,不可能存在第三值
成绩:最小值是0.
年龄:最小值为0.
出生年月1990年5.4,入学年份是不是1990
如果说违反的话,这个表失去了完整性.
完整性的分类:
1.实体完整性:规定表中的每一行是
唯一的一个实体.表中不存在重复值.而且每条记录都要有一个非空并且不重复的主键.
解决方法:是将主关键字设置主键2.域完整性:性别:男和女
成绩:0
违反的话就不对了,就称违反了域完整性
解决办法:设置默认值
3.参照完整性:作用
(1)禁止在从表中插入包含主表不存在的关键字的数据行. (2)禁止会导致从表中相应值的孤立
(3)禁止删除在从表中有对应记
录的主表记录.
1.如果属性A是R关系的主属性,
那么A属性不能为空,它属于的
完整性()
A.实体完整性
B.域完整性
C.参照
D.用户
2.如果属性A是r的关系中的属
性,那么A属性不能为空,它属
于的完整性()、
A实体完整性 B.域完整性
C.参照
D.用户
3.。
测试中的数据完整性和数据一致性在测试中,数据完整性和数据一致性是两个非常重要的概念。
数据完整性指的是数据的准确性和完整性,而数据一致性则指的是数据在不同环境下的一致性。
本文将从测试中数据完整性和数据一致性的定义、重要性以及测试方法等方面进行详细论述。
一、数据完整性的定义和重要性数据完整性是指数据具备准确性、完善性和可靠性的特性。
在测试过程中,数据完整性非常重要,因为如果测试数据存在错误或者缺失,那么测试结果将无法准确反映系统的真实情况。
数据完整性可以确保测试的可信度和有效性,是进行测试的基础。
数据完整性的重要性体现在以下几个方面:1. 准确性:测试所使用的数据必须准确无误,否则将会导致测试结果的误差,使得系统在实际应用中无法正常运行。
2. 完善性:测试数据需要覆盖系统的各种场景和边界情况,确保系统在各种情况下都能正常运行。
3. 可靠性:测试数据需要经过验证和确认,确保其质量和可靠性,否则将会干扰测试结果的准确性。
4. 安全性:测试数据中可能会包含敏感信息,如用户的个人数据等,因此需要确保数据的安全性,防止泄露和滥用。
二、数据完整性的测试方法为了保证数据完整性,测试过程中需要使用一系列的测试方法和技术,例如数据验证、数据清洗和数据验证等。
下面将对几种常用的测试方法进行介绍。
1. 数据验证数据验证是一种验证和确认测试数据的有效性和准确性的方法。
在数据验证中,测试人员需要对测试数据进行一系列的验证操作,确保数据的正确性。
验证的内容包括数据的格式、数据的逻辑关系以及数据的一致性等。
2. 数据清洗数据清洗是指对测试数据进行清理和优化的过程,以确保数据的质量和准确性。
在数据清洗过程中,需要对测试数据进行去重、去噪和修复等操作,确保测试数据的质量符合要求。
3. 数据验证数据验证是指对数据进行合法性验证的过程。
在数据验证中,需要验证数据的有效性、完整性和一致性等方面。
通过数据验证,可以确保测试数据的质量和准确性。
数据完整性
1、数据完整性标准(ALCOA+CCEA原则):ALCOA原则:A—可追踪至产生数据的人,L—清晰,能永久保存,C—同步,O—原始(或真实复制),A—准确;CCEA原则:C —完整的,无遗漏,C—一致的,与实际生成逻辑顺序一致,显示的记录人同实际操作者一致,E—长久的,耐受的,原始数据长久保存,不易删除,丢弃, A—可获得的数据在审计时可见,不被隐藏。
2、数据完整性在药品质量体系中是基本要求,它保证药品具有所需要的质量。
3、简单系统(例如pH计和天平)可能只要求进行校正,而复杂系统则需要进行“对其既定用途进行验证”。
4、数据完整性应能保证在数据的整个生命周期内,所有数据均完全、一致和准确。
5、至少2年的数据必须可以及时恢复用于趋势分析或现场检查.
6、审计追踪:用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。
数据审核必须进行书面记录。
系统管理员权限应根据组织机构的规模和属性而限于最少人数。
化验室经理实施数据检查不应采用系统管理员身份登录。
数据完整性1.数据完整性:什么是数据的完整性?数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确性(Accuracy)和可靠性(Reliability)。
它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。
数据完整性分为四类:实体完整性(Entity Integrity)、域完整性(Domain Integrity)、引用完整性、参照完整性(Referential Integrity)、用户定义的完整性(User-definedIntegrity)。
2.实体完整性:什么是实体完整性?实体完整性规定表的每一行在表中是惟一的实体,不能出现重复的行。
表中定义的UNIQUE PRIMARYKEY 和IDENTITY 约束就是实体完整性的体现。
3.域完整性:域完整性是指数据库表中的列必须满足某种特定的数据类型或约束。
其中约束又包括取值范围、精度等规定。
表中的CHECK、FOREIGN KEY 约束和DEFAULT、NOT NULL定义都属于域完整性的范畴。
4.引用完整性:主键与外键必须一致。
5.参照完整性:参照完整性是指两个表的主关键字和外关键字的数据应对应一致。
它确保了有主关键字的表中对应其它表的外关键字的行存在,即保证了表之间的数据的一致性,防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。
参照完整性是建立在外关键字和主关键字之间或外关键字和惟一性关键字之间的关系上的。
在SQL Server 中,参照完整性作用表现在如下几个方面:禁止在从表中插入包含主表中不存在的关键字的数据行;禁止会导致从表中的相应值孤立的主表中的外关键字值改变;禁止删除在从表中的有对应记录的主表记录。
6.用户定义完整性:不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同,往往还需要一些特殊的约束条件。
用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。