A validação de dados é um aspecto crucial do design e gerenciamento do banco de dados, garantindo a integridade e a precisão dos dados. Aqui está uma quebra de técnicas de validação de dados comuns usadas nos bancos de dados:
1. Validação do tipo de dados *
aplica tipos de dados específicos: Garante que os dados inseridos em uma coluna correspondam ao tipo de dados definido.
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Exemplo: Uma coluna "número de telefone" deve aceitar apenas valores numéricos, enquanto uma coluna "Nome do cliente" deve aceitar caracteres alfanuméricos.
2. Restrições *
não nulo: Impede que os valores nulos sejam inseridos em uma coluna.
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exclusivo: Garante que cada valor em uma coluna seja único.
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Chave primária: Identifica um registro exclusivo dentro de uma tabela.
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Chave estrangeira: Estabelece relações entre tabelas referenciando as chaves primárias em outras tabelas.
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Verifique: Define regras que devem ser atendidas pelos dados em uma coluna.
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Exemplo: Uma coluna "desconto" pode ter uma restrição de cheque para garantir que a porcentagem de desconto permaneça entre 0 e 50%.
3. Validação da faixa *
garante que os dados se enquadrem dentro dos limites especificados: Limita a faixa de valores permitidos em uma coluna.
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Exemplo: Uma coluna "idade do cliente" pode ter uma regra de validação de intervalo que limita os valores entre 18 e 120.
4. Validação de formato *
Verifica os dados em conformidade com um formato específico: Garante consistência na entrada de dados.
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Exemplo: Uma coluna "Código Postal" pode ter validação de formato para garantir que ele segue o padrão correto (por exemplo, 12345-6789).
5. Validação de pesquisa *
restringe os valores a uma lista predefinida: Fornece um menu suspenso ou lista de opções válidas para entrada de dados.
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Exemplo: Uma coluna "país" pode usar a validação de pesquisa para apresentar uma lista de países, impedindo que os usuários inseram valores incorretos.
6. Validação de expressão regular *
usa padrões complexos para validar dados: Permite validação sofisticada de dados usando expressões regulares.
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Exemplo: Uma coluna "Endereço de e -mail" pode usar uma expressão regular para validar o formato dos endereços de email.
7. Gatilhos *
Procedimentos armazenados que executam automaticamente em resposta a eventos do banco de dados: Os gatilhos podem ser usados para executar tarefas de validação antes ou depois que os dados são inseridos, atualizados ou excluídos.
8. Procedimentos armazenados *
blocos predefinidos de código que podem ser executados em um banco de dados: Os procedimentos armazenados podem ser usados para executar a lógica de validação complexa, incluindo regras de validação personalizadas.
9. Funções definidas pelo usuário (UDFS) *
Funções personalizadas que podem ser chamadas nas instruções SQL: Os UDFs fornecem um mecanismo para criar lógica de validação reutilizável que pode ser aplicada em várias consultas.
Benefícios da validação de dados *
Precisão de dados aprimorada: Garante que os dados armazenados no banco de dados estejam corretos e consistentes.
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Erros de entrada de dados reduzidos: Minimiza o risco de erros humanos durante a entrada de dados.
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integridade de dados aprimorada: Mantém a qualidade e a confiabilidade dos dados, tornando-os adequados para análise e tomada de decisão.
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Gerenciamento de dados simplificado: Fornece uma estrutura padronizada para o gerenciamento de dados, facilitando a manutenção e a atualização de dados.
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melhor desempenho no banco de dados: As regras de validação podem ser aplicadas no início do processo de entrada de dados, reduzindo a necessidade de processar dados inválidos posteriormente.
Escolhendo a técnica de validação certa As técnicas específicas de validação de dados que você usa dependerão da natureza de seus dados, dos tipos de erros que você deseja impedir e o nível de complexidade necessário.
Ao implementar métodos de validação de dados apropriados, você pode melhorar significativamente a precisão, consistência e qualidade geral do seu banco de dados.
