Ограничение используемое для проверки правильности ввода данных: Ограничение ввода данных с помощью правил проверки

Свойства полей базы данных — Информатика, информационные технологии

Поля базы данных не просто определяют структуру базы — они еще определяют групповые свойства данных, записываемых в ячейки, принадлежащие каждому из полей. Ниже перечислены основные свойства полей таблиц баз данных на примере СУБД Microsoft Access.

• Имя поля — определяет, как следует обращаться к данным этого поля при автоматических операциях с базой (по умолчанию имена полей используются в качестве заголовков столбцов таблиц).

• Тип поля — определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.

• Размер поля — определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.

• Формат поля — определяет способ форматирования данных в ячейках, принадлежащих полю.

• Маска ввода — определяет форму, в которой вводятся данные в поле (средство автоматизации ввода данных).

• Подпись — определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если подпись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имя поля).

• Значение по умолчанию — то значение, которое вводится в ячейки поля автоматически (средство автоматизации ввода данных).

• Условие на значение — ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как правило, для данных, имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).

• Сообщение об ошибке — текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных (проверка ошибочности выполняется автоматически, если задано свойство Условие на значение).

• Обязательное поле — свойство, определяющее обязательность заполнения данного поля при наполнении базы;

• Пустые строки — свойство, разрешающее ввод пустых строковых данных (от свойства Обязательное поле отличается тем, что относится не ко всем типам данных, а лишь к некоторым, например к текстовым).

• Индексированное поле — если поле обладает этим свойством, все операции, связанные с поиском или сортировкой записей по значению, хранящемуся в данном поле, существенно ускоряются. Кроме того, для индексированных полей можно сделать так, что значения в записях будут проверяться по этому полю на наличие повторов, что позволяет автоматически исключить дублирование данных.

Здесь мы должны обратить особое внимание читателя на то, что поскольку в разных полях могут содержаться данные разного типа, то и свойства у полей могут различаться в зависимости от типа данных. Так, например, список вышеуказанных свойств полей относится в основном к полям текстового типа. Поля других типов могут иметь или не иметь эти свойства, но могут добавлять к ним и свои. Например для данных, представляющих действительные числа, важным свойством является количество знаков после десятичной запятой. С другой стороны, для полей, используемых для хранения рисунков, звукозаписей, видеоклипов и других объектов OLE, большинство вышеуказанных свойств не имеют смысла.

Типы данных

С основными типами данных мы уже знакомы. Так, например, при изучении электронных таблиц Microsoft Excel мы видели, что они работают с тремя типами данных: текстами, числами и формулами. Таблицы баз данных, как правило, допускают работу с гораздо большим количеством разных типов данных. Так, например, базы данных Microsoft Access работают со следующими типами данных (рис. 13.2).

Рис. 13.2. Таблица с полями некоторых типов

Текстовый — тип данных, используемый для хранения обычного неформатированного текста ограниченного размера (до 255 символов).

Поле Мемо — специальный тип данных для хранения больших объемов текста (до 65 535 символов). Физически текст не хранится в поле. Он хранится в другом месте базы данных, а в поле хранится указатель на него, но для пользователя такое разделение заметно не всегда.

Числовой — тип данных для хранения действительных чисел.

Дата/время — тип данных для хранения календарных дат и текущего времени.

Денежный — тип данных для хранения денежных сумм. Теоретически, для их записи можно было бы пользоваться и полями числового типа, но для денежных сумм есть некоторые особенности (например, связанные с правилами округления), которые делают более удобным использование специального типа данных, а не настройку числового типа.

Счетчик — специальный тип данных для уникальных (не повторяющихся в поле) натуральных чисел с автоматическим наращиванием. Естественное использование — для порядковой нумерации записей.

• Логический — тип для хранения логических данных (могут принимать только два значения, например Да или Нет).

• Поле объекта OLE — специальный тип данных, предназначенный для хранения объектов OLE, например мультимедийных. Реально, конечно, такие объекты в таблице не хранятся. Как и в случае полей MEMO, они хранятся в другом месте внутренней структуры файла базы данных, а в таблице хранятся только указатели на них (иначе работа с таблицами была бы чрезвычайно замедленной).

• Гиперссылка — специальное поле для хранения адресов URL Web-объектов Интернета. При щелчке на ссылке автоматически происходит запуск броузера и воспроизведение объекта в его окне.

• Мастер подстановок — это не специальный тип данных. Это объект, настройкой которого можно автоматизировать ввод в данных поле так, чтобы не вводить их вручную, а выбирать из раскрывающегося списка.

Объекты базы данных

Мы уже упомянули о том, что кроме таблиц база данных может содержать и другие типы объектов. Привести полную классификацию возможных объектов баз данных затруднительно, поскольку каждая система управления базами данных может реализовать свои типы объектов. Однако основные типы объектов мы можем рассмотреть на примере СУБД Microsoft Access. В версии Microsoft Access 2000 эта СУБД позволяет создавать и использовать объекты семи различных типов.

Таблицы.Как мы уже говорили, это основные объекты любой базы данных. Во-первых, в таблицах хранятся все данные, имеющиеся в базе, а во-вторых, таблицы хранят и структуру базы (поля, их типы и свойства).

Запросы.Эти объекты служат для извлечения данных из таблиц и предоставления их пользователю в удобном виде. С помощью запросов выполняют такие операции как отбор данных, их сортировку и фильтрацию. С помощью запросов можно выполнять преобразование данных по заданному алгоритму, создавать новые таблицы, выполнять автоматическое наполнение таблиц данными, импортированными из других источников, выполнять простейшие вычисления в таблицах и многое другое.

Начинающие пользователи не сразу понимают роль запросов, поскольку все те же операции можно делать и с таблицами. Да, действительно, это так, но есть соображения удобства (в первую очередь быстродействия) и соображения безопасности.

Из соображений безопасности, чем меньше доступа к базовым таблицам имеют конечные пользователи, тем лучше. Во-первых, снижается риск того, что неумелыми действиями они повредят данные в таблицах. Во-вторых, предоставив разным пользователям разные запросы, можно эффективно разграничить их доступ к данным в строгом соответствии с кругом персональных обязанностей. В банках, например, одни сотрудники имеют доступ к таблицам данных о клиентах, другие — к их расчетным счетам, третьи — к таблицам активов банка. Если и есть специальные службы, имеющие доступ ко всем информационным ресурсам банка (с целью контроля и анализа), то они лишены средств для внесения изменений — все сделано так, чтобы один человек не мог совершить фиктивную операцию, независимо от того, какую должность он занимает. В базе данных, имеющей правильно организованную структуру, для совершения противоправных действий необходим сговор нескольких участников, а такие действия пресекаются не программными, а традиционными средствами обеспечения безопасности.

Особенность запросов состоит в том, что они черпают данные из базовых таблиц и создают на их основе временную результирующую таблицу. Если хотят подчеркнуть факт «временности» этой таблицы, то ее еще называют моментальным снимком. Когда мы работаем с основными таблицами базы, мы физически имеем дело с жестким диском, то есть с очень медленным устройством (напомним, что это связано с особенностью сохранения данных, описанной выше). Когда же на основании запроса мы получаем результирующую таблицу, то имеем дело с электронной таблицей, не имеющей аналога на жестком диске, — это только образ отобранных полей и записей. Разумеется, работа с «образом» происходит гораздо быстрее и эффективнее — это еще одно основание для того, чтобы широко использовать запросы.

Когда в главе 1 мы обсуждали основные структуры данных, то отметили, что недостатком упорядоченных табличных структур является сложность их обновления, поскольку при внесении новых записей нарушается упорядоченность — приходится переделывать всю таблицу. В системах управления базами данных и эта проблема решается благодаря запросам.

Основной принцип состоит в том, что от базовых таблиц никакой упорядоченности не требуется. Все записи в основные таблицы вносятся только в естественном порядке по мере их поступления, то есть в неупорядоченном виде. Если же пользователю надо видеть данные, отсортированные или отфильтрованные по тому или иному принципу, он просто использует соответствующий запрос (рис. 13.3). Если нужного запроса нет, он обращается к проектировщику и просит его такой запрос сделать и предоставить.

Рис. 13.3. Два запроса, сформированные на основе одной таблицы

Формы.Если запросы — это специальные средства для отбора и анализа данных, то формы — это средства для ввода данных. Смысл их тот же — предоставить пользователю средства для заполнения только тех полей, которые ему заполнять положено. Одновременно с этим в форме можно разместить специальные элементы управления (счетчики, раскрывающиеся списки, переключатели, флажки и прочие) для автоматизации ввода. Преимущества форм раскрываются особенно наглядно, когда происходит ввод данных с заполненных бланков. В этом случае форму делают графическими средствами так, чтобы она повторяла оформление бланка — это заметно упрощает работу наборщика, снижает его утомление и предотвращает появление печатных ошибок. На сопроводительном рисунке приведен пример простейшей формы для ввода данных.

С помощью форм данные можно не только вводить, но и отображать. Запросы тоже отображают данные, но делают это в виде результирующей таблицы, не имеющей почти никаких средств оформления. При выводе данных с помощью форм можно применять специальные средства оформления (рис. 13.4).

Рис. 13.4. Форма для оформленного вывода данных

Отчеты. По своим свойствам и структуре отчеты во многом похожи на формы, но предназначены только для вывода данных, причем для вывода не на экран, а на печатающее устройство (принтер). В связи с этим отчеты отличаются тем, что в них приняты специальные меры для группирования выводимых данных и для вывода специальных элементов оформления, характерных для печатных документов (верхний и нижний колонтитулы, номера страниц, служебная информация о времени создания отчета и т. п.) (рис. 13.5).

Рис. 13.5. Пример простейшего отчета

Страницы.Это специальные объекты баз данных, реализованные в последней версии СУБД Microsoft Access (Access 2000). Правда, более корректно их называть страницами доступа к данным. Физически это особый объект, выполненный в коде HTML, размещаемый на Web-странице и передаваемый клиенту вместе с ней. Сам по себе этот объект не является базой данных, но содержит компоненты, через которые осуществляется связь переданной Web-страницы с базой данных, остающейся на сервере. Пользуясь этими компонентами, посетитель Web-узла может просматривать записи базы в полях страницы доступа (рис. 13.6). Таким образом, страницы доступа к данным осуществляют интерфейс между клиентом, сервером и базой данных, размещенной на сервере. Эта база данных не обязательно должна быть базой данных Microsoft Access. Страницы доступа, созданные средствами Microsoft Access, позволяют работать также с базами данных Microsoft SQL Server.

Рис. 13.6. Пример простейшей страницы доступа

Макросы и модули.Эти категории объектов предназначены как для автоматизации повторяющихся операций при работе с системой управления базами данных, так и для создания новых функций путем программирования. В СУБД Microsoft Access макросы состоят из последовательности внутренних команд СУБД и являются одним из средств автоматизации работы с базой. Модули создаются средствами внешнего языка программирования, в данном случае языка Visual Basic for Applications. Это одно из средств, с помощью которых разработчик базы может заложить в нее нестандартные функциональные возможности, удовлетворить специфические требования заказчика, повысить быстродействие системы управления, а также уровень ее защищенности.

Статьи к прочтению:

• Свойства полей, их назначение (ms access).
• Связь компьютера с периферийными устройствами

Свойства функции

Похожие статьи:

• Раскроем ведущие объекты базы данных.

  Таблицы. Это основные объекты любой базы данных. Во-первых, в таблицах хранятся все данные, имеющиеся в базе, а во-вторых, таблицы хранят и структуру…

• Свойства полей, их назначение (ms access).

  Для каждого из типов полей существует свой набор свойств. 1)Размер поля. Значение этого свойства указывает максимальный размер данных, которые могут…

Свойства и объекты базы данных — Мегаобучалка

    Поля базы данных не просто определяют структуру базы — они еще определяют групповые свойства данных, записываемых в ячейки, принадлежащие каждому из полей. Основные свойства полей таблиц баз данных на примере СУБД Microsoft Access .

• Имя поля — определяет, как следует обращаться к данным этого поля при авто­матических операциях с базой (по умолчанию имена полей используются в ка­честве заголовков столбцов таблиц).

• Тип поля — определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.

• Размер поля — определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.

• Формат поля — определяет способ форматирования данных в ячейках, принад­лежащих полю.

• Маска ввода — определяет форму, в которой вводятся данные в поле (средство автоматизации ввода данных).

• Подпись — определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если под­пись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имя поля).

• Значение по умолчанию — то значение, которое вводится в ячейки поля автома­тически (средство автоматизации ввода данных).

• Условие на значение — ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как пра­вило, для данных, имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).

• Сообщение об ошибке — текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных (проверка ошибочности выпол­няется автоматически, если задано свойство Условие на значение).

• Обязательное поле — свойство, определяющее обязательность заполнения данного поля при наполнении базы;

• Пустые строки — свойство, разрешающее ввод пустых строковых данных (от свой­ства Обязательное поле отличается тем, что относитсянеко всем типам данных, а лишь к некоторым, например к текстовым).

• Индексированное поле — если поле обладает этим свойством, все операции, связанные с поиском или сортировкой записей по значению, хранящемуся в данном поле, существенно ускоряются. Кроме того, для индексированных полей можно сделать так, что значения в записях будут проверяться по этому полю на наличие повторов, что позволяет автоматически исключить дублирование данных.

    Поскольку в раз­ных полях могут содержаться данные разного типа, то и свойства у полей могут различаться в зависимости от типа данных. Данные список свойств полей относится в основном к полям текстового типа.

Основные типы объектов рассмотрим на примере СУБД Microsoft Access.

Таблицы. Это основные объекты любой базы данных. Во-пер­вых, в таблицах хранятся все данные, имеющиеся в базе, а во-вторых, таблицы хра­нят и структуру базы (поля, их типы и свойства).

Запросы. Эти объекты служат для извлечения данных из таблиц и предоставления их пользователю в удобном виде. С помощью запросов выполняют такие операции, как отбор данных, их сортировку и фильтрацию. С помощью запросов можно выпол­нять преобразование данных по заданному алгоритму, создавать новые таблицы, выполнять автоматическое наполнение таблиц данными, импортированными из других источников, выполнять простейшие вычисления в таблицах и многое другое.

Из соображений безопасности, чем меньше доступа к базовым таблицам имеют конечные пользователи, тем лучше. Во-первых, снижается риск того, что неуме­лыми действиями они повредят данные в таблицах. Во-вторых, предоставив раз­ным пользователям разные запросы, можно эффективно разграничить их доступ к данным в строгом соответствии с кругом персональных обязанностей. В банках, например, одни сотрудники имеют доступ к таблицам данных о клиентах, другие к их расчетным счетам, третьи — к таблицам активов банка. Если и есть специаль­ные службы, имеющие доступ ко всем информационным ресурсам банка (с целью контроля и анализа), то они лишены средств для внесения изменений — все сделано так, чтобы один человек не мог совершить фиктивную операцию, независимо от того, какую должность он занимает. В базе данных, имеющей правильно организо­ванную структуру, для совершения противоправных действий необходим сговор нескольких участников, а такие действия пресекаются не программными, а традиционными средствами обеспечения безопасности.

    Особенность состоит в том, что они черпают данные из базовых таблиц и создают на их основе временную результирующую таблицу. Когда  на основании запроса мы получаем результирующую таблицу, то имеем дело с электронной таб­лицей — это только образ отобранных полей и записей. Разумеется, работа с «образом» происходит гораздо быстрее и эффек­тивнее — это еще одно основание для того, чтобы широко использовать запросы.

Формы. Средства для ввода данных. Смысл – предоставить пользователю средства для заполнения только тех полей, которые ему заполнять положено. С помощью форм данные можно не только вводить, но и отображать. При выводе данных с помощью форм можно применять специальные средства оформления.

Отчёты. По своим свойствам и структуре отчёты во многом похожи на формы, но предназначены только для вывода данных, причём для вывода не на экран, а на принтер. В связи с этим отчёты отличаются тем, что в них приняты специальные меры для группирования выводимых данных и для вывода специальных элементов оформления, характерных для печатных документов.

Страницы. Сам по себе этот объект не является базой данных, но содержит компоненты, через которые осуществляется связь переданной Web-страницы с базой данных, остающейся на сервере. Пользуясь этими компонентами, посетитель Web —узла может просматривать записи базы в полях страницы доступа. Таким образом, страницы доступа к данным осуществляют интерфейс между клиентом, сервером и базой данных, размещённой на сервере.

Макросы и модули. Эти категории объектов предназначены как для автоматизации повторяющихся операций при работе с системой управления базами данных.

           Таким образом, База данных является важнейшей составной частью информационных систем, которые предназначены для хранения и обработки информации. Изначально такие системы существовали в письменном виде. Для этого использовались различные картотеки, папки, журналы, библиотечные каталоги. Развитие средств вычислительной техники обеспечило возможность для создания и широкого использования автоматизированных информационных систем. Разрабатываются информационные системы для обслуживания различных систем деятельности, системы управления хозяйственными и техническими объектами, модельные комплексы для научных исследований, системы автоматизации проектирования и производства, всевозможные тренажеры и обучающие системы. Современные информационные системы основаны на концепции интеграции данных, характеризующих большими объектами хранимых данных, сложной организацией, необходимостью удовлетворять разнообразные требования многочисленных пользователей. Для управления этими данными и обеспечения эффективности доступа к ним были созданы системы управления данными.

    Таким образом, СУБД называют программную систему, предназначенную для создания ЭВМ общей базы данных для множества приложений, поддержания ее в актуальном состоянии и обеспечения эффективности доступа пользователей к содержащимся в ней данным в рамках предоставленных им полномочий.

    Приведенная для примера база данных «Записная книжка» разработана в программе Microsoft Access, которая является одной из самых популярных среди настольных программных систем управления базами данных. Среди причин такой популярности следует отметить:

— высокую степень универсальности и продуманности интерфейса, который рассчитан на работу с пользователями самой различной квалификации. В частности, реализована система управления объектами базы данных, позволяющая гибко и оперативно переходить из режима конструктора в режим их непосредственной эксплуатации;

— глубоко развитые возможности интеграции с другими программными продуктами, входящими в состав Microsoft Office.

 

 

Заключение

Анализ данной проблемы позволяет сделать обобщающие выводы и практические рекомендации.

Успех в работе по активизации познавательной деятельности в значительной степени зависит от характера взаимоотношений учителя и учащихся. Положительный результат будет только в том случае, если эти отношения будут носить позитивный характер взаимного понимания и уважения.

В своей деятельности учитель должен учитывать противоречивый характер процесса познания. Постоянно встречающимся противоречием процесса познания является противоречие между индивидуальным опытом учащихся и приобретаемыми знаниями. Это противоречие создает хорошие предпосылки для создания проблемных ситуаций, как педагогического условия активизации познавательной деятельности.

Учитель должен уметь выделять доминирующие мотивы. Осознав их, он может оказывать существенное влияние на мотивационную сферу учащихся.

Работая над активизацией познавательной деятельности учащихся, учителю следует больше внимания уделять проблеме познавательного интереса. Выступая в качестве внешнего стимула к учению, познавательный интерес является самым сильным средством активизации познавательной деятельности. Искусство учителя состоит в том, чтобы познавательный интерес стал для учащихся лично значимым и устойчивым.

Важным педагогическим условием активизации познавательной деятельности является приобщение учащихся к самостоятельной работе. Обучая учиться самостоятельно, преподаватель должен стремиться к тому, чтобы самообразовательная работа учеников характеризовалась целенаправленностью и системностью.

Для решения задачи активизации познавательной деятельности учащихся важно, чтобы они не столько получали готовые знания, сколько открывали их заново. При этом задача учителя – возбудить внимание учащихся, их интерес к учебной теме, усилить на этой основе познавательную активность. Желательно, чтобы через посредство широкого применения самостоятельных работ учитель стремился к тому, чтобы проблему ставили сами учащиеся. Важно и то, чтобы учитель сумел определить и реализовать оптимальную степень трудности проблемной ситуации (её трудность и, вместе с тем, посильность).

В комплексе педагогических условий и средств активизации познавательной деятельности учащихся определяющим является содержание изучаемого материала. Именно содержание предмета является одним из ведущих мотивов развития у школьников познавательного интереса. Отбор содержания учебного материала должен производиться с учетом интересов учащихся. При отборе содержания материала необходимо учитывать его перспективность, практическую и личностную значимость для учащихся, актуальность.

Для решения задачи активизации познавательной деятельности учащихся важно применять активные методы обучения, адекватные содержанию материала. В этом случае возможно научить учащихся применять свои знания в новых и необычных ситуациях, т. е. развивать элементы творческого мышления.

Подчеркивая достоинства предлагаемых условий развития познавательной активности учащихся, следует обратить внимание на то, что подобное обучение не может полностью вытеснить традиционное информационно-сообщающее. Значительная часть знаний, особенно когда учебный материал является достаточно сложным, может и должна быть получена учащимися с помощью традиционных методов. Успех в решении задачи активизации познавательной деятельности учащихся заключается в оптимальном сочетании инновационных и традиционных методов обучения.

 

Использованная литература:

 

1. Ананьев Б. Г. Человек как предмет познания. -Л., ЛГУ, 1969

2. Бабанский Ю. К. Оптимизация учебно-воспитательного процесса. -М.: Просвещение, 1982.

3. Новые технологические и информационные технологии в системе образования: Учебное пособие для студентов пед. вузов и системы повышения квалификации пед. кадров / Е.С. Полат, М.Ю. Бухарина, М.В. Моисеева, А. Е. Петров; Под ред. Е.С. Полат. -М.: Издательский центр «Академия», 1999.

4. Охитина Л. Т. Психологические основы урока. В помощь учителю. -М., Просвещение, 1977

5. Пак Н.И. О нелинейных технологиях обучения. //Информатика и образование, № 5, 1997.

6. Педагогика сотрудничества. Отчет о встрече учителей-практикантов. //Учительская газета, 18.10.1986 г.

7. Платонов К.К. Краткий словарь системы психологических понятий. —М., 1981

8. Принцип Амонашвили. //Учительская газета. 4.12.1986

9. Психологические критерии качества знаний школьников / Под ред. И.С.Якиманской. -М., 1990

10. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии.- М., 1998

11. Скаткин М.Н. Проблемы современной дидактики. –М.: Педагогика, 1980.

12. Талызина Н. Ф. Формирование познавательной активности младших школьников. -М., Просвещение, 1988.

13. Унт И.Э. Индивидуализация и дифференциация обучения. –М.: Педагогика, 1990.

14. Шадриков В.Д. Личностно-ориентированное обучение –М. , Педагогика. 1994. №5.

15. Шамова Т.И. Активизация учения школьников. –М.: Педагогика, 1982.

16. Шаталов В. Ф. Точка опоры. Минск, «Университетское», 1990.

17. Эльконин Д. Б., Запорожец А. В., Гальперин П. Я. Проблемы формирования знаний и умений у школьников и новые методы обучения в школе. //Вопросы психологии, 1963, № 5.

18. Эльконин Д. Б., Леонтьев А. Н., Гальперин П. Я. Реформа школы и задачи психологии.// Вопросы психологии. 1959, №1

19. Эсаулов А.Ф. Активизация учебно-познавательной деятельности студентов.-М.,1982

20. Якиманская И. С. Принципы построения образовательных программ и личностное развитие учащихся. //Вопросы психологии. № 3, 1999

21. Якиманская И. С. Разработка технологии личносто-ориентированного обучения. //Вопросы психологии. №2, 1995

22. Якиманская И.С. Знания и мышление школьника. -М., 1985.

 

Что такое проверка данных?

Управление данными

К

• Шон Майкл Кернер

Что такое проверка данных?

Проверка данных — это практика проверки целостности, точности и структуры данных перед их использованием в бизнес-операциях. Результаты операции проверки данных могут предоставить данные, используемые для анализа данных, бизнес-аналитики или обучения модели машинного обучения. Его также можно использовать для обеспечения целостности данных для финансового учета или соблюдения нормативных требований.

Данные могут быть проверены как часть процесса проверки различными способами, включая проверку типа данных, ограничений, структурированности, согласованности и кода. Каждый тип проверки данных разработан, чтобы убедиться, что данные соответствуют требованиям, чтобы быть полезными.

Проверка данных связана с качеством данных. Проверка данных может быть компонентом измерения качества данных, который гарантирует, что данный набор данных снабжен источниками информации самого высокого качества, авторитетными и точными.

Проверка данных также используется как часть рабочих процессов приложений, включая проверку орфографии и правила создания надежных паролей.

Зачем проверять данные?

Для специалистов по данным, аналитиков данных и других лиц, работающих с данными, их проверка очень важна. Выход любой данной системы может быть настолько хорош, насколько хороши данные, на которых основана операция. Эти операции могут включать модели машинного обучения или искусственного интеллекта, отчеты по анализу данных и информационные панели бизнес-аналитики. Проверка данных гарантирует их точность, а это означает, что все системы, использующие проверенный заданный набор данных, будут такими же.

Эта статья является частью

Проверка данных также важна для того, чтобы данные были полезны для организации или для конкретной операции приложения. Например, если данные имеют неправильный формат для использования системой, то данные не могут быть легко использованы или вообще не могут быть использованы.

При перемещении данных из одного места в другое возникают различные потребности в данных в зависимости от контекста использования данных. Проверка данных гарантирует, что данные верны для определенных контекстов. Правильный тип проверки данных делает данные полезными.

Какие существуют типы проверки данных?

Доступно несколько типов проверки данных, чтобы убедиться, что используются правильные данные. К наиболее распространенным типам проверки данных относятся следующие:

• Проверка типа данных является общей и подтверждает, что данные в каждом поле, столбце, списке, диапазоне или файле соответствуют указанному типу данных и формату.
• Проверка ограничения проверяет, соответствует ли введенное поле данных заданному требованию в определенных диапазонах. Например, он проверяет, имеет ли поле данных минимальное или максимальное количество символов.
• Структурированная проверка гарантирует, что данные соответствуют указанному формату данных, структуре или схеме.
• Проверка согласованности обеспечивает согласованность стилей данных. Например, он подтверждает, что все значения перечислены с точностью до двух знаков после запятой.
• Проверка кода аналогична проверке согласованности и подтверждает правильность кодов, используемых для ввода различных данных. Например, он проверяет код страны или коды Североамериканской системы отраслевой классификации (NAICS).

Как выполнить проверку данных

Одним из самых простых и распространенных способов использования данных является программа для работы с электронными таблицами, такая как Microsoft Excel или Google Sheets. Как в Excel, так и в Таблицах процесс проверки данных представляет собой простую встроенную функцию. В Excel и Sheets есть пункт меню, указанный как Data > Data Validation . Выбрав меню Data Validation , пользователь может выбрать конкретный тип данных или проверку ограничений, требуемую для данного файла или диапазона данных.

ETL (извлечение, преобразование и загрузка) и инструменты интеграции данных обычно интегрируют политики проверки данных, которые должны выполняться, когда данные извлекаются из одного источника, а затем загружаются в другой. Популярные инструменты с открытым исходным кодом, такие как dbt, также включают параметры проверки данных и обычно используются для преобразования данных.

Проверка данных также может выполняться программно в контексте приложения для входного значения. Например, при отправке входной переменной, такой как пароль, сценарий может проверить ее, чтобы убедиться, что она соответствует проверке ограничения для правильной длины.

Последнее обновление: январь 2022 г.

Продолжить чтение О проверке данных

• Выполнение тестирования хранилища данных для предотвращения проблем

• Подготовка данных в машинном обучении: 6 ключевых шагов

• Основные проблемы подготовки данных и способы их решения

• Что такое подготовка данных? Подробное руководство по подготовке данных

• Что такое хранение данных?

Копните глубже в управлении данными

• JavaScript и TypeScript: в чем разница?

  Автор: Кэмерон Маккензи

• Атрибуты эффективной стратегии тестирования базы данных

  Автор: Эми Райхерт

• внешний ключ

  Автор: Бен Луткевич

• Язык определения данных (DDL)

  Автор: Рахул Авати

Бизнес-аналитика

• ThoughtSpot представляет новый инструмент, интегрирующий LLM OpenAI

  Поставщик аналитики представил множество новых возможностей, в том числе Sage, которая интегрирует технологию генеративного искусственного интеллекта OpenAI . ..

• SAS инвестирует второй миллиард долларов в расширенную аналитику и искусственный интеллект

  Вложив 1 миллиард долларов в модернизацию своей аналитической платформы Viya и разработку отраслевых систем, поставщик продвигается вперед…
• Tableau добавит генеративный ИИ с Einstein GPT от Salesforce

  Поставщик BI обнародовал планы по объединению существующих возможностей с генеративным инструментом искусственного интеллекта материнской компании, чтобы сделать его более …

ПоискAWS

• AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями

  Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Услуга автоматизирует…

• Разбираем модель ценообразования Amazon EKS

  В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу…
• Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS

  Пользователи AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запускать его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнять тяжелую работу с помощью EKS. См…

Управление контентом

• CRM против CMS: чем они отличаются и как их интегрировать

  CMS и CRM-системы служат разным целям, но вместе они могут помочь организациям улучшить управление данными о клиентах, поскольку …

• Box для внедрения генеративного ИИ в платформу управления контентом

  Поставщик работает с OpenAI над внедрением технологии GPT исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в свою платформу управления контентом. Вызовы…

• 8 лучших платформ управления цифровыми активами, которые следует рассмотреть в 2023 году Платформы
  DAM помогают маркетологам управлять цифровыми активами для каналов взаимодействия с клиентами, таких как веб-сайты и страницы в социальных сетях. Верх ДАМ…

ПоискOracle

• Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner

  Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …

• Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс

  Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …

• Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API

  Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, положив конец …

ПоискSAP

• Coveo внедряет искусственный интеллект в поиск SAP Commerce Cloud

  Платформа поиска и рекомендаций Coveo теперь может быть интегрирована в SAP Commerce Cloud, что отражает тенденцию в электронной коммерции и . ..

• SAP получает дозу ИИ с IBM Watson

  Теперь SAP интегрирует IBM Watson в цифровой помощник SAP Start для своих облачных приложений. Но есть вопросы по…

• Новости SAP Sapphire 2023, тенденции и анализ

  Конференция подтверждает мнение клиентов SAP о том, что будущее за облачными технологиями, путем демонстрации облачных продуктов, услуг и …

Проверка приема данных с проверочным ограничением Postgres

В этой статье мы узнаем, как создать простой сервер PostgreSQL на платформе Azure и научимся использовать ограничение проверки Postgres для реализации проверки данных.

Введение

Базы данных размещают данные в объектах базы данных, обычно в таблицах. Прием данных в объекты базы данных, которые содержат данные, может выполняться с использованием различных механизмов, таких как непосредственное добавление данных в таблицы, прием с использованием представлений и т. д. процедуры, приложения и т. д. Поскольку данные вводятся в таблицы с использованием различных маршрутов, реализация проверок проверки данных для каждого возможного механизма является сложной задачей и часто приводит к пропуску проверки данных. Одним из самых простых и основных способов проверки данных в таблицах является применение ограничений данных. PostgreSQL — популярная реляционная база данных с открытым исходным кодом, которая также предлагает размещение данных в таблицах. Способ реализовать проверку данных в этих таблицах — реализовать ограничение проверки Postgres. В этой статье вы узнаете, как создать простой сервер PostgreSQL на платформе Azure, а также как использовать ограничение проверки Postgres для реализации проверки данных. Это защитит целостность данных, которые могут быть непреднамеренно повреждены различными шлюзами приема.

Создание сервера PostgreSQL в Azure

Чтобы узнать об ограничении проверки Postgres, во-первых, нам нужна установка PostgreSQL Server. Для этого упражнения можно установить версию сообщества или любую доступную версию PostgreSQL Server. В эпоху облачных вычислений одним из самых простых способов временного создания сервера PostgreSQL является его создание на любой облачной платформе. В этом упражнении мы будем использовать облако Azure, чтобы быстро создать простую настройку PostgreSQL Server.

Предполагается, что требуется доступ к базе данных Azure для PostgreSQL Server на платформе Azure. Перейдите на портал Azure и перейдите к этой службе. На странице панели мониторинга щелкните Создать базу данных Azure для PostgreSQL. Кнопка сервера, и появятся различные варианты создания сервера PostgreSQL. Мы намерены использовать самый простой и экономичный вариант для этого упражнения. Итак, выберите вариант «Один сервер» и нажмите кнопку «Создать». Это запустит мастер для создания сервера базы данных. Выберите подписку, группу ресурсов и сведения о расположении. как показано ниже.

Прокрутите вниз и щелкните ссылку «Настроить сервер» и выберите наиболее экономичный и наименьший объем сервера. так как это повлечет за собой незначительные затраты, поскольку мы намерены временно включить сервер PostgreSQL для этого упражнения. После выбора емкости укажите административные учетные данные, которые мы будем использовать для подключения к этому экземпляру. как показано ниже.

Нажмите кнопку Review + create, чтобы начать развертывание экземпляра. После создания экземпляра сервера перейдите на панель управления этого экземпляра, откройте раздел правил брандмауэра и добавьте IP-адрес клиента машины, с которой мы будем подключаться к этому экземпляру сервера. Эта страница панели мониторинга будет иметь адрес хоста или URL-адрес экземпляра сервера, к которому мы будем подключаться.

Работа с проверочным ограничением Postgres

Одним из наиболее популярных клиентских инструментов, используемых для работы с PostgreSQL Server, является инструмент pgAdmin, который представляет собой бесплатная IDE. Предполагается, что этот инструмент установлен на клиентской машине. Не обязательно использовать только это ИДЕ. Для этого упражнения можно использовать любую IDE, которая может работать с PostgreSQL Server. Откройте pgAdmin, щелкните правой кнопкой мыши значок сервера и выберите ссылку «Создать сервер». Появится окно. Заполните данные сервера, как показано ниже. и нажмите на Сохранить кнопку для регистрации нового сервера.

После успешного подключения к серверу базы данных панель браузера будет заполнена несколькими категориями объектов базы данных. Сначала перейдите в категорию «Таблицы». Есть два способа создать новую таблицу. Либо щелкните правой кнопкой мыши категорию таблиц и выберите пункт меню «Создать таблицу», который предоставит мастеру графического интерфейса для пошагового создания таблицы и столбцов со всеми параметрами. В качестве альтернативы, если вы знакомы с SQL, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши, открыть интерфейс запроса и ввести запрос, как показано ниже, чтобы быстро создать простую таблицу.

Давайте проверим проверку данных этой таблицы, вставив недопустимые данные. Поскольку мы не определили никаких данных ограничения проверки, мы должны иметь возможность вставлять любые данные. Как показано ниже, здесь мы вставляем запись, которая имеет недопустимую дату рождения и нулевое значение заработной платы, что также может считаться недействительным в целом. Использование вставки команду, мы можем вставить эти недопустимые данные без каких-либо ошибок.

Если вы внимательно посмотрите на категории в панели браузера, прямо под категорией таблиц находится категория ограничения. Давайте добавим контрольное ограничение в эту таблицу, как показано ниже. Здесь мы модифицируем таблицу с помощью команды Alter и добавляем новое ограничение с именем «зарплата и проверка работы» и определяем ограничение проверки Postgres с помощью ключевого слова CHECK. Критерии, которые мы предоставляем этому проверочному ограничению, заключаются в том, что значение зарплаты должно быть больше 10000, а дата рождения должна быть больше 19. 0271 ст январь 1970. Выполните эту команду, и ограничение вернет ошибку о том, что таблица уже содержит данные, нарушающие это ограничение, как показано ниже.

Удалите запись, которую мы добавили ранее в эту таблицу, с помощью команды удаления SQL, а затем повторно выполните эту команда. На этот раз мы должны успешно добавить ограничение проверки Postgres в эту таблицу. Теперь давайте попытаться повторно вставить недопустимую запись в эту таблицу, как показано ниже. На этот раз мы не сможем вставить это запись, так как это нарушает ограничение проверки Postgres, которое мы добавили ранее, и это приведет к отображению ошибки ниже.

Если мы изменим только часть зарплаты на допустимое значение, но не дату рождения, и повторим попытку вставить эту запись, она по-прежнему будет приводить к ошибке, поскольку она по-прежнему нарушает критерии ограничения проверки Postgres. Также обратите внимание, что как поле ID является последовательным типом данных, значение ID по-прежнему будет автоматически увеличиваться, даже если запись не была вставлена.

Как только мы укажем действительное значение даты рождения, а также поле зарплаты, а затем вставим запись, она будет успешно вставить. Чтобы убедиться, что запись была вставлена, мы можем просмотреть только что добавленную запись, используя выберите команду, как показано ниже.

Таким образом, используя ограничение проверки Postgres, мы можем очень легко добавить проверку данных в таблицы на сервере PostgreSQL. легко и поддерживать достоверность данных.

Заключение

В этой статье мы узнали о том, что ограничения являются одним из самых простых механизмов обеспечения достоверности данных. Мы научились создавать PostgreSQL Server на Azure, подключались к нему с помощью инструмента pgAdmin, создавали таблицы на server, добавил контрольное ограничение Postgres для таблицы и узнал, как это ограничение работает с пример.

• Автор
• Последние сообщения

Гаури Махаджан

Гаури является специалистом по SQL Server и имеет более чем 6-летний опыт работы с глобальными многонациональными консалтинговыми и технологическими организациями.