データの完全性

データの完全性が損なわれた場合の本当の結果

数字はスクリーン上では正しく見えるが、静かに現実から遠ざかっていく。.
ストレージの1ビットの反転、レポートの壊れた結合、クラッシュ時の中途半端な書き込みが、意思決定、請求書、監査結果を変える可能性がある。.

データインテグリティはこれらのリスクに焦点を当てる。.
保存され送信されたデータが、そのライフサイクル全体にわたって正確で一貫性があり、信頼できるものであることを保証します。.

データインテグリティの次元

データの完全性は、単純な “破損がない ”以上のものをカバーする。”
いくつかの次元が連動している。.

まず最初に、, 物理的完全性 ディスク、SSD、ネットワークにおけるビットレベルの正しさを扱う。.
セカンドだ、, 論理的完全性 は、レコード間の関係がビジネス・ルールに従っていることを保証する。.
番目だ、, 時間的完全性 は、価値観が長期にわたって意味を持つかどうかをチェックする。.
最後に, 監査完全性 誰がいつ何を変更したかを追跡する。.

この4つは相互に影響し合っているため、どれか1つの分野が弱ければ、他の分野も弱体化する可能性がある。.

移動中および静止中のデータを保護するメカニズム

システムは多くの層で完全性を守る。.
ストレージデバイスは、チェックサム、パリティ、エラー訂正コードを使用して、ビット反転を検出または修復する。.
ファイルシステムは独自のチェックとジャーナリングを追加する。.
TCPのようなトランスポート・プロトコルは、ストリームを完全で秩序だったものに保つために、シーケンス番号とチェックサムを含む。.

さらに、アプリケーションはレコードを受け入れたり変更したりする前に、検証ルールを適用する。.
各層がそれぞれの役割を果たせば、スタック全体がより効果的にサイレント・コラプションに対抗できる。.

データベースとSQLにおけるデータの完全性

リレーショナル・データベースは、論理的整合性のための強力なツールを提供する。.
スキーマ設計と制約によって、構造、関係、許容値を強制する。.

重要な特徴は以下の通り：

• 各カラムの強力なデータ型

• 行を一意に識別する主キー

• リレーションシップを維持する外部キー

• 範囲とフォーマットのCHECK制約

• 重複識別子を避けるためのUNIQUE制約

さらに、SQLトランザクションは変更をアトミック単位にグループ化する。.
変更セット全体がコミットするか、エンジンがそれをロールバックするかのどちらかで、関連する更新セットの内部的な一貫性が保たれる。.

バックアップ、リストア、リカバリにおける完全性

リストアには成功したが、サイレント・コラプションを含むバックアップは、本当のテストにはまだ不合格である。.
したがって、完全性はすべてのバックアップとリカバリーのワークフローに適用されなければならない。.

グッドプラクティスには以下が含まれる：

• チェックサムまたはハッシュ比較によるバックアップファイルの検証

• 本番システム以外でのリストアを定期的にテストする

• バックアップジョブのメタデータを追跡し、特定の実行をトレースできます。

何か問題が起きてボリュームがRAWになったり、ファイルが消えたりしたとき、, Amagicsoftデータ復旧 破損したメディアからデータを復元するのに役立つ。.
しかし、長期的な信頼は依然としてバックアップと検証に依存しており、リカバリーだけに依存しているわけではない。.

Windows 7/8/10/11およびWindows Serverをサポート。.