資料驗證

資料品質問題從輸入開始

許多系統早在磁碟或應用程式損毀前就已發生故障。.
當表單接受錯誤的日期、腳本寫入無效的 ID 或備份工作以不完整的值記錄「成功」時，它們就會悄悄地失敗。.

這些小錯誤會傳送到報告、儀表板，甚至復原工作流程中。.
資料驗證會在每個數值進入您的核心資料集之前，依據明確的技術規則檢查每個數值，以阻止數值偏移。.

資料驗證背後的核心理念

資料驗證是指在儲存或處理之前，檢查輸入資料的正確性、完整性和一致性。.
您可以在 UI、API、ETL 管道或直接在資料庫中執行這些檢查。.

典型目標：

• 剔除明顯無效的值

• 標記可疑或不完整的記錄

• 將格式規範化為可預測的模式

• 保護下游系統不受不良輸入的影響

您的系統不是信任每項價值，而是挑戰每項價值，然後以受控制的方式接受、糾正或拒絕它。.

驗證規則的類型及其作用

您很少會依賴單一規則。.
大多數的實作會結合數種驗證類型，以涵蓋不同的風險。.

這些規則共同形成一個圍繞 ID、時間戳記和金額等關鍵欄位的安全網。.

 驗證在哪裡？使用者介面、服務與儲存

強大的系統不會依賴單一驗證層。.
它們結合了流程中多點的檢查。.

在使用者介面上

• 表單強制執行必填欄位和格式。.

• 下拉式清單將選擇限制為有效項目。.

• 即時提示會引導使用者輸入有效的資訊。.

您可以及早減少簡單的錯誤，但您仍將使用者介面視為不可信任的，因為自動化和腳本可以繞過它。.

在 API 和服務中

• REST 或 RPC 端點會驗證有效負載的結構和類型。.

• 服務套用業務規則和權限。.

• 中央邏輯可讓不同客戶端的行為保持一致。.

即使出現新的前端，這層也能保護內部資料。.

資料庫內部與 ETL 工作

• 資料庫約束、觸發器和檢查條款執行嚴格的規則。.

• ETL 流程會驗證匯入的檔案，並記錄被拒絕的資料。.

• 批次作業會核對彙總數據，以找出遺漏或重複的資料。.

這個更深的層級可以保護長期儲存，而在長期儲存中，損壞的值是最重要的。.

在 SQL 和儲存系統中實施驗證

關聯式資料庫提供了強大的工具，可以貼近資料進行驗證。.
您可以將它們與應用程式層級檢查結合，以獲得更好的涵蓋範圍。.

常見機制：

• 資料類型：使用最特定的類型 (DATE、INT、DECIMAL) 而非一般字串。.

• 檢查約束：強制執行列上的範圍或模式。.

• FOREIGN KEY 約束：保證表間的關係有效。.

• UNIQUE 約束：防止重複的金鑰或識別碼。.

對於支援工具的日誌和備份目錄表，例如 Amagicsoft 資料復原, 這些限制可確保作業記錄、路徑和時間戳記在稽核或事件分析期間保持可信度。.