データベースの整合性の説明

データベースの整合性とは何ですか？

データベースの整合性は、データベースシステム内のすべてのデータが指す一連の値によって定義されます。 正しく読み取られて受け入れられるためには、に合わせる必要があります。事前調整された値を満たさないデータがデータベースに入力されると、整合性エラーが発生します。 データセット用。データベースの一貫性は、ルールを確立することによって実現されます。 書き込まれたデータのトランザクション データベースへの変更は、データベースの開発者が設定したルールによって確立された特定の制約、トリガー、変数、カスケードなどによって定義された影響を受けるデータのみを変更する必要があります。

たとえば、National Traffic Safety Institute（NTSI）で働いているとします。あなたは、新しいカリフォルニア州の運転免許証のデータベースを作成する任務を負っています。カリフォルニアの人口は過去10年間で爆発的に増加し、すべての初めての運転免許証保有者に新しいアルファベットと数値形式の必要性を生み出しています。チームは、データベース内のカリフォルニア州の運転免許証の新しい設定値が次のようになると判断しました：1アルファ+7数値。 すべてのエントリは、このルールに従う必要があります。 「C08846024」というエントリは、エラーで返されます。なんで？入力された値は1Alpha+ 8 Numericであったため、これは本質的に、一貫性のないデータの形式です。 。

一貫性は、1つのテーブル内の特定のオブジェクトに対するデータの変更は、そのオブジェクトが存在する他のすべてのテーブルでも変更する必要があることも意味します。運転免許証の例を続けると、新しい運転免許証の自宅の住所が変更された場合、その更新は、その前の住所が存在していたすべてのテーブルで表される必要があります。 1つのテーブルに古いアドレスがあり、他のすべてのテーブルに新しいアドレスがある場合、それはデータの不整合の典型的な例になります。 。

注 ：データベースの整合性は、特定のトランザクションで導入されたデータが正しいことを保証するものではありません。これは、システム内で書き込まれ、読み取られたデータが、データベースへの入力に適格なデータのすべての前提条件を満たしていることを保証するだけです。簡単に言うと、上記の例では、1 Alpha + 7 Numericルールを満たすデータトランザクションをうまく入力できますが、データが実際の運転免許証に対応していることを保証するものではありません。データベースの一貫性は、データが表すものではなく、その形式のみを考慮します。

データベースの一貫性が重要なのはなぜですか？

一貫性のあるデータ これが、データベースを十分に油を塗ったマシンのように機能させ続けるものです。 一貫性のないデータを維持する確立されたルール/値 プライマリデータベースとレプリカがないため、次のようにして操作がスムーズになります。

• 精度
• データベーススペースの増加
• より高速で効率的なデータ検索

データベースの整合性は、受信するすべてのデータを規制します。したがって、データベースは新しいデータを受け入れるときに変更されますが、少なくとも一貫して、開始時に確立された検証ルールに従って変更されます。今日の世界では、認識されたに基づいて、世界中で毎日10億ドルの決定が下されています。 データベースの一貫性。リアルタイム情報が現代のデジタルビジネスの新しい現状になる場合、データセットに誤った情報がないようにするための検証ルールを導入することが非常に重要です。これにより、遅延が増加し、リアルタイムエクスペリエンスがそれほど現実的ではなくなります。結局のところ時間。

データベースの整合性の例

実世界でのデータベース整合性操作の例は何ですか？上記のNTSIシナリオで1つの例をすでに検討しました。銀行の世界に軸足を移しましょう。

ある口座から別の口座に資金を送金するとします。すでに300ドルのアカウントに1200ドルを送金しました。リフレッシュすると、1500ドルの残高が見つかります。ただし、この最近の操作はバランスに反映されていません。実際、新しい残高は$0になります。この技術的なわずかな例は、弱一貫性の代表的な例です。 銀行の担当者との問題のトラブルシューティングに時間がかかる可能性があります。このような問題は、ブランドの評判を傷つけ、多額の費用がかかる可能性があります。データベースシステムの強力な一貫性は、開発者と消費者の両方にとって、ますます交渉の余地のないものになりつつあります。

強一貫性と弱一貫性

強い一貫性 これは、プライマリ、レプリカ、およびそれに対応するすべてのノードのすべてのデータが検証ルールに適合し、常に同じであることを意味します。データベースの一貫性が高いため、どのクライアントがデータにアクセスしているかは関係ありません。データベースに対して確立されたルールに従って、最新の更新データが常に表示されます。

弱一貫性 ことわざのワイルド、ワイルドウエストに少し似ています。プライマリ、レプリカ、またはノードのデータが常に同じであるという保証はありません。インドの1人のクライアントがデータにアクセスして、検証ルールに合格した情報を確認できますが、最新の更新データではない可能性があり、整合性エラーが発生します。 。ある時点では関連性があったとしても、関連性がなくなった情報に基づいて行動している可能性があります。

一貫性レベル

一貫性レベル は、有効なトランザクションとして確認される前に、新しい許容データで応答する必要のあるレプリカまたはノードの数を指定する、事前調整された値の別のセットです。この操作は、トランザクションごとに変更できます。したがって、たとえば、プログラマーは、データの整合性を確認する前に、2つのノードだけが新しく入力されたデータを読み取る必要があることを指示できます。そのバロメーターを超えると、一貫性のあるデータと見なされます その後。

分離レベル

分離レベルは、データベースのACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）プロパティの一部です。 ACIDは、SQLデータベースとのデータベースの整合性の基本的な概念であり、データベースの整合性を最適化するために特定のデータベースが従うものです。 分離 はACIDのプロパティの1つであり、特定のデータベースネットワーク内のすべての情報から特定のデータを区分し、他のユーザートランザクションによって変更されないようにします。分離は、並行トランザクションで生成される重要でないデータの読み取りと書き込みを削減するために活用されます。

分離レベルには次の4つのタイプがあります。

• コミットされていないものを読む ： 最低レベル。前のトランザクションがその行にコミットされていない更新を提供した場合、行の更新を停止します。

• コミット済みを読む ：これは「ダーティリード」を許可しません。これは、トランザクションがすでに更新されているが、まだコミットされていない場合、読み取りまたは書き込みをブロックします。

• 繰り返し読み取り ：このレベルは、読み取られているデータの行がアクセスされたり、更新されたりするのを防ぎます。

• シリアル化可能 ：シリアル化可能な最高の分離レベルは、通常、データの特定の行ではなく、テーブル全体をロックします。

データベースの一貫性に関するFAQ