2-6 数据完整性
如何进行可靠的数据完整性测试
如何进行可靠的数据完整性测试数据完整性测试是验证数据是否完全、准确、可靠的过程。
在今天信息时代的背景下，数据驱动的决策和业务已经变得至关重要。
因此，确保数据的完整性对于保障决策和业务的准确性至关重要。
本文将介绍如何进行可靠的数据完整性测试，确保数据的正确性与可信度。
一、什么是数据完整性测试数据完整性测试是一种系统的方法，用来检查和验证数据的完整性、准确性，并确保数据与预期结果一致。
它可以帮助我们发现潜在的数据错误、缺失和异常情况，从而减少数据风险。
二、数据完整性测试的重要性1. 数据决策的准确性：完整、准确的数据是正确决策的前提，数据完整性测试可以发现数据缺失和异常，确保决策的准确性。
2. 业务流程的顺畅性：数据完整性问题可能导致业务流程中断和延误，通过测试发现数据缺失和错误，可以确保业务流程的高效运行。
3. 用户体验的提升：数据完整性的问题可能导致用户接收到错误信息或不完整的数据，通过测试保证数据的准确性，可以提升用户体验。
4. 数据的可信度：数据完整性测试可以帮助企业提高数据的可信度，提供给合作伙伴和客户可靠的数据支持。
三、数据完整性测试的方法1. 数据入库测试：对数据输入流程进行测试，确保数据能够正确地被存储到数据库中，检查数据是否缺失、重复或格式错误。
2. 数据查询测试：验证数据查询的准确性和完整性，确保查询结果和预期结果一致。
3. 数据关联测试：检查不同数据之间的关联关系，如外键关系、引用关系等，以确保关联数据的一致性。
4. 数据更新测试：验证数据更新的准确性和完整性，包括插入、更新和删除等操作。
5. 数据校验测试：通过校验规则验证数据的准确性，如数据格式、大小、合法性等。
6. 数据回滚测试：测试数据恢复和回滚机制，确保在发生错误时能够正确回滚数据。
7. 数据备份和恢复测试：测试数据备份和恢复机制，确保数据能够成功备份和恢复。
四、数据完整性测试的步骤1. 确定测试目标：明确测试的目标和范围，确定需要测试的数据和关键功能点。
数据完整性检查要点
数据完整性检查要点数据完整性数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。
–并不是计算机化系统实施后才出现的–适用于电子数据和手工（纸质）数据–企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性基本原则A（attributable）—可溯源L（legible）—清晰C（contemporaneous）—同步O（original or true copy）—原始或真实复制A（accurate）—准确数据人工观察填写的纸质记录仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录。
纸质记录对文件和记录版本（变更）进行控制对原始空白记录进行控制对空白记录的发放进行控制对已填写记录的修改进行控制图谱或电子记录电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。
一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。
以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。
数据审计跟踪数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。
如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。
对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。
用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。
不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。
数据完整性考试答案
数据完整性考试答案1. 什么是数据完整性？数据完整性是指在数据库中存储的数据的准确性和一致性。
它确保数据没有被意外或者恶意地修改、删除或者插入错误的数据。
数据完整性是数据库管理系统的一个重要特性，用于保护数据的可靠性和可信度。
2. 数据完整性的重要性数据完整性对于任何组织和企业来说都是至关重要的。
以下是数据完整性的几个重要原因：- 数据的准确性：数据完整性确保数据库中存储的数据是准确的，没有错误或者冲突的数据。
这对于做出正确的业务决策和分析至关重要。
- 数据的一致性：数据完整性确保数据库中的数据是一致的，即不同的数据项之间没有冲突或者矛盾。
这有助于避免数据不一致导致的业务错误。
- 数据的可靠性：数据完整性确保数据没有被意外或者恶意地篡改、删除或者插入错误的数据。
这有助于保护数据的可靠性和可信度。
- 数据的安全性：数据完整性也与数据的安全性密切相关。
通过确保数据的完整性，可以防止未经授权的访问和数据泄露。
3. 数据完整性的实现方法为了确保数据的完整性，可以采取以下几种方法：- 数据类型和约束：在数据库设计阶段，可以定义适当的数据类型和约束来限制数据的输入。
例如，可以定义字段为整数类型、字符类型或者日期类型，并设置最大长度、惟一性、非空等约束条件。
- 主键和外键：使用主键和外键可以确保数据在不同表之间的一致性和完整性。
主键用于惟一标识表中的每一行，而外键用于建立表之间的关系。
- 触发器和存储过程：通过编写触发器和存储过程，可以在数据插入、更新或者删除时执行特定的操作。
这些操作可以用于验证数据的完整性，并在必要时拒绝或者修复错误的数据。
- 数据库权限和访问控制：通过设置适当的数据库权限和访问控制，可以限制对数据库的访问和操作。
这有助于防止未经授权的人员对数据进行修改或者删除。
4. 数据完整性的检查方法为了确保数据的完整性，可以采取以下几种检查方法：- 数据验证：通过对数据进行验证，可以检查数据是否符合预期的格式和范围。
数据完整性检查要点
数据完整性检查要点本文通过梳理数据核查全过程，列出GMP 核查中数据完整性检查要点内容，包括：基本原则、数据记录（纸质、图谱或电子记录）、审计跟踪、计算机系统检查 4 个要点。
并附上具体问题和小结，以供读者阅读讨论。
数据完整性数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。
–并不是计算机化系统实施后才出现的–适用于电子数据和手工（纸质）数据–企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性基本原则- ALCOAA（attributable）—可溯源L（legible）—清晰C（contemporaneous）—同步O（original or true copy）—原始或真实复制A（accurate）—准确数据记录数据定义人工观察填写的纸质记录仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录纸质记录对文件和记录版本（变更）进行控制对原始空白记录进行控制对空白记录的发放进行控制对已填写记录的修改进行控制图谱或电子记录电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。
一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。
以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。
数据审计跟踪数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。
如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。
档案管理系统四性检测明细
×
读取封装包中的电子签名信息验证其有效性
×
统计电子文件总件数，并和GB/T 18894 2016表A.1《电子文件归档登记表》中 登记的归档电子文件数量比对
√
统计电子文件总字节数，并和GB/T 18894 2016表A.1《电子文件归档登记表》 中登记的归档电子文件总字节数比对
√
依据DA/T 46 2009中的元数据项或自定义的元数据项进行检测，判断电子文件 元数据项是否存在缺项情况
a)对数据库中全宗号、目录号、分类号的编制规范性进行检测；
×
b)对移交信息中全宗号、目录号、分类号的编制规范性进行检测
捕获电子文件内容数据的电子属性信息（包括计算机文件名、文件大小、文件 格式、创建时间等），与电子属性信息中记录的数据进行比对
√
依据元数据中记录的文件存储路径检测电子文件内容数据是否存在
3-6 软硬件环境合规性检测
电子文件元数据 中的电子属性信
息
34
3-7 保存环境变化情况检测
电子档案长期保 存环境
35
3-8
信息包中包含的内容数据格式合规性检 测
归档信息包中的 电子文件内容数
据
36
3-9 备份数据可恢复性检测
备份数据
37
4-1 系统环境中是否安装杀毒软件检测
系统环境
38
4-2 病毒感染检测
√
依据国家有关规定，检测说明文件与目录文件信息组织是否符合规范
√
依据国家有关规定，检测归档信息包内的文件夹结构是否符合规范
√
采用数字摘要比对等方式对归档信息包的一致性进行检测。归档前计算归档信 息包的数字摘要，接收时重新计划数字摘要并和归档前的数字摘要进行比对
数据完整性需求分析
数据完整性需求分析数据完整性是指数据在存储、传输和处理的过程中能够保持无误、无缺和一致性的特性。
在信息系统开发和数据管理中，确保数据的完整性是至关重要的。
本篇文章将针对数据完整性需求进行详细的分析，并提出相应的解决方案。
一、数据完整性的定义及重要性数据完整性是指数据有效性、准确性和可靠性的综合体现，它保证了数据的可信度和一致性。
在信息系统中，数据完整性的保证使得决策者能够依靠准确的数据进行决策，同时也提升了系统的可靠性和可用性。
数据完整性的重要性体现在以下几个方面：1. 数据的正确性：数据完整性要求数据在录入过程中必须准确无误，避免错误数据的引入，以免对后续的数据分析和决策产生误导。
2. 数据的一致性：数据完整性要求在不同的数据源和系统中，数据的定义和格式必须保持一致，避免不同系统对同一数据的解释和处理方法不同，导致数据的不一致性。
3. 数据的安全性：数据完整性要求数据在存储和传输的过程中能够保持安全，避免被篡改、丢失或遭受非法访问的风险。
二、数据完整性需求的分析在进行数据完整性需求的分析时，需要考虑以下几个方面：1. 数据录入规则：确定数据录入过程中的合法性和准确性规则，比如数据的格式、范围、必填项等。
2. 数据一致性规则：确保不同系统和数据源中共享的数据定义和处理方法保持一致。
3. 数据更新规则：确保数据更新的时机和方式符合业务需求，避免数据更新的冲突和错误。
4. 数据关联规则：确保数据在不同表或数据集中的关联关系正确、完整无误，避免数据关联错误导致数据不一致。
5. 数据安全规则：确保数据在存储、传输和处理的过程中能够保持安全，防止数据被篡改、丢失或被未授权的访问。
三、解决方案针对上述数据完整性需求，可以采取以下解决方案：1. 强制性数据验证: 在数据录入过程中增加必填项、数据格式校验、取值范围限制等合法性验证措施，确保数据录入的准确性和有效性。
2. 数据关联性检查: 在数据关联的场景中，设置合适的关联规则和引用完整性约束，保证数据在关联关系上的正确性和完整性。
数据完整性法规概述
数据完整性，是一个老生常谈的话题，就像我们说一个人需要诚信、一个企业要诚信一样，虽然最近两年欧盟和美国的监管机构在检查中发现较多的数据完整性方面的问题，但实际上这并非新话题。
药品生产研发的一个特性是信息不对称，即监管部门和药品的研制生产者在药品技术信息方面是不对称的，药品的研发和生产机构最清楚药品本身的质量、特性和属性以及风险。
而对于监管部门来说，他们对药品的评价都是基于申请者提交的资料。
监管部门做出的批准与否、上市前许可的检查、上市后的监测，实际上都是基于申请者提交的这些技术资料。
如果申请者提交的资料或者数据不完整、不准确，这对于监管部门包括用药者和患者都存在很大风险和不确定性。
数据完整性是什么指的是在药品整个生命周期中，包括药品研发、生产以及上市后的监测，相关的数据和记录要符合数据完整性要求。
1、计算机化系统验证≠数据完整性;计算机化系统验证≠数据完整性与数据管理，但如果要完成计算机化系统的验证，就必须有数据完整性的概念。
而建立数据完整性的“习惯和文化”，也不是一蹴而就的，需要一个庞大而广泛的前提条件的支持。
数据完整性与企业文化息息相关，包含计算机化系统的验证，企业管理者要认同数据完整性这一概念，并提供资源和支持。
2、数据完整性原则：ALCOAA：attributable to the person generating the data 可追溯至数据由谁生成L：legible and permanent 清晰并持久C：contemporaneous 同步O：original (or true copy) 初始(或正确的副本)A：accurate 准确3、中华人民共和国药品管理法第十条除中药饮片的炮制外，药品必须按照国家药品标准和国务院药品监督管理部门批准的生产工艺进行生产，生产记录必须完整准确。
药品生产企业改变影响药品质量的生产工艺的，必须报原批准部门审核批准。
第十一条生产药品所需的原料、辅料，必须符合药用要求。
数据信息安全级别划分标准
数据信息安全级别划分标准数据信息安全级别划分是根据数据机密性、数据完整性、数据可用性、数据可控性和数据可审计性等几个方面进行划分的。
以下是每个方面的详细描述：●数据机密性：数据机密性是指数据在传输和存储过程中，必须受到保护以防止未经授权的访问和泄露。
数据机密性可以按照以下级别进行划分：●公开级：数据可以被任何人查看和访问，不受限制。
●内部级：数据只能在组织内部使用和访问，不能被外部人员查看。
●保密级：数据只能由特定的人员或组织查看和访问，其他人员无法查看。
●高度保密级：数据只能由特定的人员或组织查看和访问，其他人员无法查看，并且需要采取特别的安全措施来保护数据的安全。
数据完整性：数据完整性是指数据的准确性和完整性必须得到保护，防止未经授权的修改、删除或破坏。
数据完整性可以按照以下级别进行划分：●完整级：数据在传输和存储过程中，必须保证数据的完整性和准确性，不能有任何修改、删除或破坏。
●校验级：数据在传输和存储过程中，可以有一定的修改和变动，但是需要保持数据的完整性和准确性，并且需要进行校验和验证。
●审计级：数据在传输和存储过程中，需要进行全面的审计和监控，确保数据的完整性和准确性。
数据可用性：数据可用性是指数据在传输和存储过程中，必须能够被正确地访问和使用。
数据可用性可以按照以下级别进行划分：●系统级：数据可以被任何系统或应用程序正确地访问和使用。
●网络级：数据可以通过网络进行传输和使用，但是需要保证网络的可用性和稳定性。
●应用程序级：数据只能被特定的应用程序正确地访问和使用，需要保证应用程序的可用性和稳定性。
数据可控性：数据可控性是指组织必须能够控制和管理其数据的生命周期，包括数据的产生、传输、存储和使用等过程。
数据可控性可以按照以下级别进行划分：●管理级：组织可以对数据进行全面的管理和控制，确保数据的合规性和安全性。
●安全级：组织可以对数据进行一定程度的管理和控制，采取一定的安全措施来保护数据的安全。
数据库中的数据完整性检查与修复方法
数据库中的数据完整性检查与修复方法数据完整性是指数据库中存储的数据必须符合事先定义的规则，包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性等。
而在大规模的数据库系统中，可能会存在数据损坏、丢失或者不一致的情况，这就需要进行数据完整性检查与修复。
本文将介绍数据库中的数据完整性检查与修复方法。
首先，数据完整性检查是指通过定期或者实时的方式对数据库中的数据进行检查，以发现其中存在的问题。
常见的数据完整性检查方法有以下几种：1. 约束检查：数据库中的约束是为了确保数据的一致性而定义的规则，包括主键约束、唯一约束、外键约束等。
通过检查约束是否被满足，可以发现数据不一致或者错误的情况。
2. 引用完整性检查：数据库中的表可能会相互引用，如果在一个表中删除或者修改了一条记录，但是在其他表中仍然存在对这条记录的引用，就会导致数据的不一致。
通过检查引用的完整性，可以发现这类问题。
3. 冗余数据检查：在数据库中，有时可能存在重复或者冗余的数据。
通过检查数据库中的重复记录，可以发现这类问题，并进行修复。
4. 范围完整性检查：数据库中的某些字段可能有特定的取值范围，超出范围的数据可能是错误的。
通过检查字段的取值范围，可以找到不满足范围完整性的数据。
以上方法可以通过编写SQL查询语句实现，对数据库中的数据进行检查。
当然，由于数据量可能非常庞大，单独的查询可能效率较低，因此可以借助索引等技术提高检查的效率。
在发现数据不一致或者错误后，需要对数据库中的数据进行修复。
下面介绍几种常见的数据完整性修复方法：1. 删除错误或不一致的数据：当发现数据库中存在错误或者不一致的数据时，可以通过删除这些数据来修复。
在删除之前，需要确保删除的数据没有被其他数据引用，以免引发更多的问题。
2. 修改字段的取值：对于不满足范围完整性的数据，可以通过修改字段的取值来修复。
这可以通过编写更新语句实现，在更新之前需要确保新的取值符合范围的规定。
3. 更新引用关系：当发现某条记录被其他记录引用而不能删除时，可以通过修改引用关系来修复。
数据完整性检查操作规程
数据完整性检查操作规程《数据完整性检查操作规程》一、检查目的数据完整性是数据质量的关键指标之一，影响着数据的准确性和可靠性。
数据完整性检查操作旨在确认数据是否完整、准确，并且没有遗漏或错误。
通过数据完整性检查，可以及时发现并解决数据问题，确保数据质量达到要求。
二、检查内容1. 数据入库验证：对于新的数据录入，需要进行数据完整性检查，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据更新检查：在数据更新操作之后，需要进行数据完整性检查，比对更新前后的数据，确认数据的一致性。
3. 异常数据识别：检查数据中是否存在异常、重复或者不合理的数据，及时进行处理。
4. 数据关联检查：检查数据之间的关联性，确保关联数据的完整性和准确性。
5. 数据备份恢复检查：对于数据备份和恢复操作，需要进行数据完整性检查，确保备份数据的完整性。
三、检查流程1. 制定检查计划：明确检查的时间节点、要检查的数据范围和检查的内容。
2. 数据抽样：从大量数据中抽取一定比例的样本数据，进行检查和比对。
3. 数据比对：将样本数据与原始数据进行比对，确保数据的完整性和一致性。
4. 异常处理：对于发现的异常数据，及时进行处理和记录。
5. 报告撰写：编写数据完整性检查报告，对检查结果进行总结和分析。
四、检查人员1. 数据管理员：负责计划和组织数据完整性检查，负责数据的完整性管理。
2. 数据分析员：负责对数据进行抽样和比对。
3. 技术支持人员：负责数据库的备份和恢复操作的数据完整性检查。
五、检查记录对于每一次数据完整性检查，需要对检查的时间、范围、内容、结果以及异常处理情况进行详细记录，以便于日后查阅和分析。
六、检查周期数据完整性检查应该定期进行，一般建议每季度进行一次全面的数据完整性检查，对于重要数据或者频繁更新的数据，可以适当增加检查频次。
七、检查总结数据完整性检查报告应该对检查结果进行总结和分析，对于发现的问题提出解决方案和改进措施，以提高数据质量。
通过严格执行《数据完整性检查操作规程》，可以确保数据完整性得到有效保障，提高数据质量和可靠性，保障数据的安全和有效使用。
数据完整性
数据完整性
1、数据完整性标准（ALCOA+CCEA原则）：ALCOA原则：A—可追踪至产生数据的人，L—清晰，能永久保存，C—同步，O—原始（或真实复制），A—准确；CCEA原则：C —完整的，无遗漏，C—一致的，与实际生成逻辑顺序一致，显示的记录人同实际操作者一致，E—长久的，耐受的，原始数据长久保存，不易删除，丢弃， A—可获得的数据在审计时可见，不被隐藏。
2、数据完整性在药品质量体系中是基本要求，它保证药品具有所需要的质量。
3、简单系统（例如pH计和天平）可能只要求进行校正，而复杂系统则需要进行“对其既定用途进行验证”。
4、数据完整性应能保证在数据的整个生命周期内，所有数据均完全、一致和准确。
5、至少2年的数据必须可以及时恢复用于趋势分析或现场检查.
6、审计追踪：用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。
数据审核必须进行书面记录。
系统管理员权限应根据组织机构的规模和属性而限于最少人数。
化验室经理实施数据检查不应采用系统管理员身份登录。
数据完整性考试答案
数据完整性考试答案1. 什么是数据完整性？数据完整性是指数据的准确性、一致性和可靠性，确保数据在存储、传输和处理过程中不发生意外的损坏、丢失或者篡改。
数据完整性是数据库管理系统中非常重要的一个概念，它保证了数据的可信度和可用性。
2. 数据完整性的重要性数据完整性对于任何组织或者企业来说都非常重要。
以下是数据完整性的几个重要方面：- 数据的准确性：数据完整性确保数据的准确性，即数据与实际情况相符。
准确的数据对于企业的决策制定和业务运营至关重要。
- 数据的一致性：数据完整性还确保数据的一致性，即数据在不同的系统和应用程序中保持一致。
一致的数据可以避免冲突和混乱，提高工作效率。
- 数据的可靠性：数据完整性保证数据的可靠性，即数据能够在需要时被正确地访问和使用。
可靠的数据可以避免信息丢失和系统崩溃等问题。
- 数据的安全性：数据完整性还与数据的安全性密切相关。
完整的数据可以防止数据被未经授权的访问、篡改或者破坏。
3. 数据完整性的保证方法为了确保数据的完整性，以下是一些常见的数据完整性保证方法：- 数据验证规则：通过定义数据验证规则，可以限制数据的输入范围和格式。
例如，可以定义一个规则，要求用户输入的电话号码必须符合特定的格式，以确保数据的准确性。
- 主键和外键约束：在关系型数据库中，可以使用主键和外键约束来保证数据的一致性和完整性。
主键用于惟一标识一条记录，外键用于建立表之间的关系，确保数据的一致性。
- 数据备份和恢复：定期进行数据备份，并建立有效的数据恢复机制，可以保证数据在发生意外情况时的完整性和可靠性。
- 访问控制：通过设置适当的访问权限和权限控制机制，可以防止未经授权的访问和篡改数据。
- 数据审计：定期进行数据审计，检查数据的完整性和一致性。
通过数据审计可以发现潜在的数据完整性问题，并及时采取措施解决。
4. 数据完整性考试答案示例以下是一个数据完整性考试答案的示例，供参考：题目一：请解释什么是数据完整性？答案：数据完整性是指数据的准确性、一致性和可靠性。
审计中的数据完整性和准确性验证
审计中的数据完整性和准确性验证在审计工作中，数据的完整性和准确性验证是非常重要的环节。
数据完整性指的是数据的完整程度和准确性，是确保数据可靠性和真实性的关键。
数据完整性验证是通过对数据源、数据流和数据存储进行检查和核实，以确保数据在整个处理过程中没有遗漏或被篡改。
数据准确性验证则是通过比对和核实不同数据源之间的数据一致性，以及与事实和逻辑的一致性来保证数据的准确性。
一、数据完整性验证数据完整性验证是审计的重要环节之一，主要是通过以下步骤来实施：1. 数据源核实：审计人员需要核实数据的来源，确保数据的原始性和真实性。
比如，核实销售数据是否来自公司的销售系统，并且没有被人为篡改或伪造。
2. 数据完整性检查：对于关键数据，审计人员需要检查数据是否完整，没有遗漏。
比如，在审计财务报表时，审计人员需要检查科目余额表是否包含了所有的账户，并查看记录是否完整。
3. 数据流监控：审计人员需要对数据的流动过程进行监控，确保数据在整个处理过程中没有被篡改。
比如，在企业内部的采购流程中，审计人员需要监控采购订单、入库单和付款记录之间的数据流动，以确保数据的完整性。
4. 数据存储安全性检查：审计人员需要检查数据存储的安全性，确保数据不会被非法获取或篡改。
比如，审计人员需要检查公司的数据备份和恢复机制，以及数据存储设备的安全性措施。
二、数据准确性验证数据准确性验证是保证数据的真实性和准确性的重要环节，主要包括以下几个方面：1. 数据比对：审计人员需要对不同数据源之间的数据进行比对，确保数据一致。
比如，审计人员可以将财务报表中的销售数据与销售系统中的数据进行比对，以检查是否存在数据异常或错误。
2. 数据核实：审计人员需要核实关键数据是否与事实和逻辑一致。
比如，审计人员可以核实企业生产线上的产量数据是否与实际生产情况相符，是否存在数据窜改的情况。
3. 数据抽样检查：由于数据量大，审计人员通常采用抽样的方式进行数据准确性验证。
审计中的数据完整性检查
审计中的数据完整性检查在审计过程中，数据的完整性检查是一个非常重要的环节。
数据完整性是指数据的准确、完整、权威和可靠性，对于保证财务报告的真实性和可信度具有至关重要的作用。
下面将介绍审计中的数据完整性检查的重要性、方法和步骤。
一、数据完整性检查的重要性数据完整性检查对于审计师来说至关重要，它可以确保财务报告的准确性和真实性，避免信息的遗漏和歪曲，进而保护投资者的权益和公众的利益。
以下是数据完整性检查的重要性的几个方面：1. 保护公司利益：数据的完整性检查可以防止公司遭受盗窃、篡改或其他恶意行为的损失，保护公司的利益和资产安全。
2. 提高财务报告的准确性：通过对数据的完整性进行检查，可以提高财务报告的准确性和可靠性，减少错误和遗漏，提高财务信息的价值。
3. 合规性要求：数据完整性检查是许多法律、法规和规范的要求之一，如企业内部控制要求、审计准则和监管机构的规定等。
4. 避免舞弊和欺诈：通过对数据的完整性进行检查，可以发现潜在的舞弊和欺诈行为，并采取相应的措施进行防范和纠正。
二、数据完整性检查的方法在审计中，常用的数据完整性检查方法包括以下几种：1. 抽样检查：通过从总体中抽取一部分样本，对样本进行检查，以推断总体的特征。
抽样方法可以提高效率和减少成本，同时也能够较为准确地评估数据的完整性。
2. 笔录确认：审计师可以与客户进行面谈或书面确认，了解和核实相关的数据信息。
通过与客户的交流和确认，可以更好地掌握数据的来源、准确性和完整性。
3. 统计分析：通过统计学方法对数据进行分析，检查数据的分布、趋势和异常情况。
例如使用统计软件进行财务数据的抽样调查和数据逻辑性的验证，从而判断数据的完整性和可信度。
4. 直接观察：审计师可以直接观察客户的业务活动和财务运作，了解数据的产生和处理过程，发现潜在的问题和风险。
三、数据完整性检查的步骤数据完整性检查通常包括以下几个步骤：1. 确定检查对象：首先确定需要进行数据完整性检查的对象，可以是特定的财务报表项目、特定的业务活动或特定的账户。
数据完整性验证 确保数据质量与可信度
数据完整性验证确保数据质量与可信度数据完整性验证确保数据质量与可信度数据完整性是指数据完全、准确、可靠且与实际情况相符合的特性。
在信息时代，数据是企业决策与业务运营的重要基石，因此保证数据的完整性是非常关键的。
本文将介绍数据完整性验证的意义和方法，以确保数据的质量和可信度。
一、数据完整性验证的意义数据完整性验证是指对数据进行验证和检查，以确保数据没有被损坏、篡改或丢失，并保证数据与源数据一致。
数据完整性验证的意义在于：1. 确保数据的准确性和可靠性。
通过验证数据的完整性，可以确定数据是否准确、完整和可靠，以便在业务决策和分析中使用。
2. 预防数据错误。
数据完整性验证可以帮助企业发现并纠正数据错误，防止数据错误的扩散和积累，提高数据的质量。
3. 保护数据的安全性。
通过数据完整性验证，可以防止数据被非法篡改或删除，保护数据的安全性和可信度。
4. 提高业务效率。
数据完整性验证可以使企业的数据流程更加规范和高效，减少因数据错误导致的业务延误和重复劳动。
二、数据完整性验证的方法数据完整性验证主要包括以下几个方面的方法：1. 数据验证规则。
可以使用软件工具或编程语言编写数据验证规则，对数据进行自动验证。
数据验证规则可以包括数据类型、字段长度、范围限制等，以确保数据的合法性和准确性。
2. 数据对比和校验。
通过将源数据与目标数据进行对比和校验，可以验证数据的完整性。
可以使用数据对比工具来比较源数据和目标数据的差异，并确定是否存在数据缺失、重复或错误。
3. 数据备份和恢复。
定期对数据进行备份，并测试数据的恢复过程，以确保备份数据的完整性和可用性。
在数据备份和恢复过程中，还可以对数据进行验证和校验，以确保备份数据的质量和可信度。
4. 访问控制和权限管理。
通过实施访问控制和权限管理，限制对数据的访问权限，并记录数据的访问日志，以确保数据的安全性和完整性。
5. 数据治理和监控。
建立数据治理体系，对数据进行监控和管理，及时发现和纠正数据错误，并通过数据质量报告和指标监控数据的质量和完整性。
数据完整性检查要点
数据完整性检查要点数据完整性数据完整性〔data integrity〕：是指数据的准确性和可靠性,用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态.–并不是计算机化系统实施后才出现的–适用于电子数据和手工〔纸质〕数据–企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性基本原则A〔attributable〕—可溯源L〔legible〕—清晰C〔contemporaneous〕—同步O〔original or true copy〕—原始或真实复制A〔accurate〕—准确数据人工观察填写的纸质记录仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录.纸质记录对文件和记录版本〔变更〕进行控制对原始空白记录进行控制对空白记录的发放进行控制对已填写记录的修改进行控制图谱或电子记录电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程,以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况〔包括方法和审计跟踪〕,经过确认的复本.一旦打印或转换成静态PDF,图谱记录则失去了其被再处理的能力,不能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查.以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域,放大基线以将积分情况查看的更清楚.数据审计跟踪数据审计跟踪〔audit trial〕：是一系列有关计算机操作系统、应用程序与用户操作等事件的记录,用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件,或从记录、报告、事件追溯到原始数据.如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据,系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存,能够显示对数据进行的所有更改.对数据的所有更改,应可以显示做这些更改的人,更改均应有时间记录,并给出理由.用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力.不需要包括每个系统活动〔例如,用户登录/退出,键盘敲击等〕.通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的.必须是商业电子管理系统吗？只要能够达到GMP的要求,纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受.值得关注的问题对于数据完整性提出详细要求：–计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份–只有经授权人员,方可修改已输入的数据–每次修改已输入的关键数据均应当经过批准,并应当记录更改数据的理由–人工输入关键数据时,应当复核输入记录以确保其准确性–对于电子数据和纸质打印文稿同时存在的情况,应当有文件明确规定以电子数据为主数据还是以纸质打印文稿为主数据–以电子数据为主数据时,应当满足以下要求：〔一〕为满足质量审计的目的,存储的电子数据应当能够打印成清晰易懂的文件.〔二〕必须采用物理或者电子方法保证数据的安全,以防止故意或意外的损害.日常运行维护和系统发生变更〔如计算机设备或其程序〕时,应当检查所存储数据的可访问性与数据完整性.〔三〕应当建立数据备份与恢复的操作规程,定期对数据备份,以保护存储的数据供将来调用.备份数据应当储存在另一个单独的、安全的地点,保存时间应当至少满足本规范中关于文件、记录保存时限的要求.计算机化系统的用户管理进入权限,保证人员只具有与完成其工作职责相当的操作权限.企业必须可以证明赋予给个人的登录层级,保证可以获得关于用户进入级别的历史信息.不能所有人都采用相同的登录名和密码.计算机化系统的系统管理员系统管理员是最高层级,用以分配每个系统使用者的层级和权限.系统管理员越少越好.系统使用者不能使用系统管理员##.系统管理员的权力包括：数据删除、数据库修正或系统参数更改数据利益相关方〔系统使用者〕包括数据的产生、使用、审核或批准. 系统管理员实施的变更必须可以由质量体系覆盖,并在质量体系内进行批准.计算机化系统验证计算机化系统应符合药品GMP附录要求,并根据其既定用途进行验证；不接受供应商提供的独立于系统参数和既定用途以外的验证数据；脱离了既定工艺或终端用户IT硬件设施,供应商的测试可能仅局限于功能确认,可能不能达到性能确认的要求.数据完整性历次检查问题主要集中以下几点：不能追踪原始数据——真实性存疑.数据安全性不足,不能采取有效措施确保未经授权人员对生产、质量控制等相关记录进行变更或删除,不开启.不能确保所保存的实验室记录包括所有的原始试验记录.某设备操作需要通过人机界面登入PLC,但该车间有多个操作员均可登入,所有操作人员使用系统管理员用户名和密码登录.多次进行样品"试针〞测试、忽略部分检验结果,例如：某产品正式放行数据未知杂质报告为符合质量标准,但是色谱数据显示该批有进针数据的未知杂质不符合质量标准.某批片剂稳定性试验正式HPLC杂质数据只包括了多次测试中最好的结果.公司未能对计算机或相关系统进行适当的控制,不能保证只有经过授权的人才能对生产工艺参数和检测记录或其它记录进行修改.未能防止无授权人员进入或更改数据,未能提供足够的控制方法来防止数据被删除或遗漏.检查电子记录表明,企业在杂质检测中进行了手动改变积分参数的活动,但没有相应的说明；经常进行手动积分,但未形成书面程序.工艺验证的样品存在真实性问题.–发文要求重新进行工艺验证–复核检查发现：存放于仓库的样品外观、颜色异常–现场检验：耐酸力、溶出度、含量不合格–核实：掺入其他样品顶替工艺验证样品修改HPLC/UV工作站的系统时间–将HPLC/UV的电脑时间修改到稳定性考察的日期,进行测定–电脑时间多次更改,甚至出现9月某日的操作记录–补写相关仪器使用记录,补写的使用时间与实际不符UV工作站电脑不在现场–存有重要数据〔含量,溶出度〕,包括工艺验证批、动态生产批成品检验,和部分稳定性考察–称电脑一个月前损坏–未能提供备份的电子数据现场无法提供原始批生产记录–药审中心发补后,提高质量标准–企业生产三批样品,采用新标准进行稳定性考察–现场检查期间,无法提供该三批样品的原始生产记录–员工根据原辅料出库记录等,现场回忆书写记录数据完整性的检查•基于风险,判断重点•深入调查,不蜻蜓点水•有疑问的数据一定要证实客观真实性•追踪最原始的数据•QC实验室,尤其是稳定性试验的数据•物料发放流转的数据•各项记录的发放和填写•企业质量管理体系对数据完整性的覆盖•数据完整性直接表现企业的质量管理水平。
审计中的数据完整性验证方法
审计中的数据完整性验证方法在审计中，数据完整性验证是一项非常重要的工作。
数据的完整性是指数据的准确性、完整性和可靠性。
尤其是在当今信息化时代，大量的数据需要被审计机构审计和验证，确保数据的完整性对于保证审计工作的质量和有效性至关重要。
为了保证数据的完整性，审计机构采取了多种方法和技术。
下面将介绍一些常用的数据完整性验证方法。
1. 数值对比法数值对比法是最常见的数据完整性验证方法之一。
审计人员通过对比不同系统或不同时间段的数据，检查是否存在数据差异或异常情况。
这可以帮助发现潜在的错误或欺诈行为。
审计人员可以通过使用电子表格软件或专业审计软件来进行数据对比工作。
2. 抽样检查法抽样检查法是一种常用的验证数据完整性的方法。
审计人员从大量数据中随机抽取一部分数据进行检查，以确定数据的准确性和完整性。
通过合理的抽样方法，可以有效地节约审计时间和资源，同时保证结果的可靠性。
3. 检查数据源和输入过程审计人员可以通过检查数据的源头和输入过程来验证数据的完整性。
这包括检查数据的来源和采集过程是否符合规定的标准和程序，是否存在数据输入错误或篡改的可能性。
审计人员可以通过检查企业的数据采集系统、数据输入控制和审计跟踪系统等来进行验证。
4. 使用数据分析工具审计人员可以利用数据分析工具来验证数据的完整性。
数据分析工具可以帮助审计人员快速识别和分析大量数据，发现异常情况和数据不一致性。
常用的数据分析工具包括Excel、ACL、IDEA等，这些工具提供了各种功能和分析方法，可以提高审计效率和准确性。
5. 比对外部数据审计人员可以通过与外部数据进行比对，验证内部数据的完整性。
例如，可以将企业的销售数据与供应商的销售数据进行比对，以验证数据的准确性和完整性。
这种方法可以帮助发现虚报销售、重复记录等问题。
综上所述，数据完整性验证是审计工作中非常重要的一环。
通过采用数值对比法、抽样检查法、检查数据源和输入过程、使用数据分析工具、比对外部数据等方法，可以有效地保证数据的完整性，提高审计工作的质量和效能。
软件测试中的数据完整性测试如何保证数据的准确性和一致性
软件测试中的数据完整性测试如何保证数据的准确性和一致性在软件测试中，数据完整性测试是一个至关重要的环节。
数据完整性测试旨在保证软件系统中的数据在各种操作和环境下能够准确无误地保存和传输，并且保持数据的一致性。
本文将介绍如何有效地保证软件测试中的数据的准确性和一致性。
1. 数据完整性测试的概念和目标数据完整性是指数据在存储、更新和传递过程中不发生任何的损坏、丢失或错误。
而数据完整性测试的目标是使用各种测试方法和技术，验证和核实数据在整个软件系统中的正确性和一致性。
2. 数据完整性测试的重要性数据完整性测试对于软件系统的稳定性和可靠性起着至关重要的作用。
如果数据在软件系统中存在错误或不一致，将会对业务处理和决策产生重大的影响，甚至可能导致系统功能完全崩溃。
因此，确保数据的准确性和一致性是软件测试的一个重要任务。
3. 数据完整性测试的方法和技术为了保证数据的准确性和一致性，可以采用以下方法和技术进行数据完整性测试：3.1 数据验证与规范在进行数据完整性测试之前，首先需要对数据进行验证和规范化处理。
验证数据的正确性和完整性，例如检查输入数据的格式、范围、长度和有效性。
同时，确保数据存储和传输格式的一致性，如数据类型、编码方式等。
3.2 边界值测试边界值测试是一种测试方法，通过验证输入数据的边界情况，测试系统在极限条件下的处理能力。
对于数据完整性测试，可以通过输入超出预期范围的边界值来测试系统对于异常数据的处理方式。
3.3 数据一致性测试数据一致性测试主要验证数据在不同的操作和环境下的一致性。
例如，在不同的模块之间传递数据时，确保数据在传输过程中没有发生丢失、损坏或篡改；在数据更新和删除操作中，保证数据的一致性和同步性。
3.4 冗余数据测试冗余数据是指在系统中存在多余和重复的数据，对数据完整性和系统性能都会造成负面影响。
通过对系统中的冗余数据进行测试和识别，可以有效提高数据的准确性和一致性。
3.5 异常情况测试在软件系统的实际应用过程中，会面临各种异常情况，如网络中断、系统崩溃、电源故障等。
数据完整性概述及提高数据完整性的办法
数据完整性概述及提高数据完整性的办法1.数据完整性概述存储是计算机中的数据可以说每天都在增加，与此同时，需要访问这些数据的人数也在增长，这样，无疑对数据的完整性的潜在需求也随之而增长。
数据完整性这一术语用来泛指与损坏和丢失相对的数据的状态，它通常表明数据的可靠与准确性是可以信赖的，同时，在不好的情况下，意味着数据有可能是无效的，或不完整的。
数据完整性方面的要点：存储器中的数据必须和它被输入时或最后一次被修改时的一模一样；用来建立信息的计算机、外围设备或配件都必须正确地工作；数据不能被其他人非法利用。
本章将从数据完整性和完整性的一般解决方法二个方面来论述数据完整性。
1.1. 数据完整性对数据完整性来说，危险常常来自一些简单的计算不周、混淆、人为的错误判断或设备出错等导致的数据丢失、损坏或不当的改变。
而数据完整性的目的就是保证计算机系统，或计算机网络系统上的信息处于一种完整和未受损坏的状态。
这意味着数据不会由于有意或无意的事件而被改变或丢失。
数据完整性的丧失意味着发生了导致数据被丢失或被改变的事情。
为此，首先将检查导致数据完整性被破坏的常见的原因，以便采用适当的方法以予解决，从而提高数据完整性的程度。
在分布式计算环境中，或在计算机网络环境中，如果通过PC、工作站、服务器、中型机和主机系统来改善数据完整性已变得一天比一天困难。
原因何在？许多机构为了给它们的用户提供尽可能好的服务都采用不同的平台来组成系统，这仿佛拥有不同的硬件平台一样，使这些机构一般都拥有使用不同文件系统和系统服务的机器。
E-mail交换系统成了对协同工作的网络系统的需求；协议的不同需要网关或协议的转换；系统开发语言和编译器的不同也产生了应用上兼容性的问题，凡此种种，造成了系统之间通信上可能产生的问题。
其结果使之处于一种充满了潜在的不稳定性和难于预测的情况之当。
一般地来说，影响数据完整性的因素主要的有如下5种：●硬件故障●网络故障●逻辑问题●意外的灾难性事件●人为的因素1、硬件故障任何一种高性能的机器都不可能长久地运行下不发生任何故障，这也包括了计算机，常见的影响数据完整性的硬件故障有：●磁盘故障●I/O控制器故障●电源故障●存储器故障●介质、设备和其它备份的故障●芯片和主板故障2、网络故障在LAN上，数据在机器之间通过传输介质高速传递，用来连接机器设备的线缆总是处在干扰和物理损伤在内的多种威胁之中，使计算机之间难于通信或根本无法通信的事件，最终导致数据的损毁或丢失。
完整版)数据完整性评价标准
完整版)数据完整性评价标准
数据来源：评价数据完整性的第一步是确定数据的来源。
数据应从可靠的来源获取，并且采集过程应记录下来，以便日后核查。
数据收集方法：应使用标准化的数据收集方法，以确保数据的一致性和可比性。
数据收集频率：数据应按照事先确定的频率进行收集，以确保数据集中的信息始终是最新的。
数据录入准确性：在将数据录入系统之前，应进行数据验证和核对，以确保录入的数据准确无误。
数据录入完整性：必须录入所有必需的数据字段，以确保数据
集的完整性。
数据录入验证：应使用校验机制或数据验证规则来验证录入的
数据是否符合预期的格式和范围。
数据备份策略：应制定定期备份数据的策略，以防止数据丢失
或损坏。
数据存储安全：数据存储的设备和系统应具备适当的安全措施，以保护数据不受未经授权的访问和损坏。
数据更新频率：数据应按照预定的更新频率进行更新，以确保
数据集中的信息始终是最新的。
数据更新准确性：在进行数据更新之前，应进行数据验证和核对，以确保更新的数据准确无误。
数据访问权限：应为数据设置适当的访问权限，以确保只有授
权人员能够访问和修改数据。
数据权限审查：定期审查和更新数据访问权限，以确保只有需
要的人员具有适当的权限。
本文档提供了数据完整性评价的标准，涵盖了数据收集、录入、存储、更新和访问控制等方面。
遵守这些评价标准将有助于确保数
据的完整性和准确性，从而提高数据的可靠性和可用性。
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34
设置参照完整性规则
◙ 设置参照完整性就是设置一组规则，当发生记录
更新、插入或删除操作时，以父表为参照，控制
子表数据如何操作
◙ 通过实施参照完整性规则，可以保证：
◎父表中没有的关联记录时，记录不能写入子表 ◎当子表中有匹配数据时，父表记录不能删除 ◎当改变父表的数据项，将使子表出现孤立记录时，父 表中的修改不能进行
◙ 违反“约束”规则时，系统将弹出信息提示框，
显示相应的提示信息(错误提示信息可以设定) ◙ 同时，拒绝接受该项数据输入 ◙ “约束”条件的表现形式是逻辑表达式
25
教材 P76 例2.29和例2.30
◙ 例2.29 ◙ 规则文本框输入 性别=“男” OR 性别=“女” ◙ 信息文本框输入“性别必须是“男”或 “女”，不接受其他值” ◙ 默认值文本框输入 “男”
11
◙ 在DEPTNO列上，Project 右连接 Department （Right join）
12
全连接
◙ 全外连接返回那些存在于右表但不存在于 左表的行，加上那些存在于左表但不存在 于右表的行，还有内连接的行。 ◙ 这两张表既替换 NULL，也保留行
13
◙ 在DEPTNO列上，Project 全连接 Department （Full join）
21
设置表的字段属性
◙ 2.格式
◎实质上是一种输出掩码，它决定了字段在浏览 窗口、表单、报表等界面中的显示样式。
◙ 3.标题
◎在数据库表中允许字段名最多使用128个字符， 即长字段名，但是在使用的时候可能会很不方 便 ◎可以为字段名设置标题，以便在浏览窗口，表 单或报表中显示
22
常用的掩码及含义
◎表的设计时必须考虑设置该表的关键字 ◎实体完整性通过设置关键字不能取“空值”实 现 ◎行的唯一性通过设置侯选或主索引实现
◎参照完整性通过设置数据字典实现
◎用户定义的完整性通过设置数据字典实现
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总结
◙ 永久关系
◎内连接 ◎外连接
◙ 数据完整性
◎实体完整性 ◎域完整性 ◎参照完整性
41
28
建立表之间的永久联系
◙ 在VFP中，建立参照完整性必须先建立表之间的联系
◙ 永久关系是在数据库中建立并保存在数据库中的数据表之 间的永久关系；不经删除，将永远存在 ◙ 永久关系只能通过“数据库设计器”进行设置、编辑和删 除 ◙ 建立永久关系的数据表之间有父表和子表的区别 ◙ 关联其它表的称为“父表”；被关联的表称为“子表” ◙ 建立永久关系前提条件：
2.6 数据完整性
1
什么是数据完整性？
◙ 数据库中数据完整性是指保证数据正确的 特性。 ◙ 数据完整性包括：(掌握)
◎实体完整性 ◎域完整性 ◎参照完整性
2
重点 难点
◙ 表之间的关系：一对一，一对多，多对多的关系， 尤其要掌握把多对多的关系分解成一对多的方法。 ◙ 永久关系：理解永久关系的含义和作用；在数据 库表设计器中设置两个表的永久关系的方法。 ◙ 参照完整性：首先会在数据库表设计器中基于某 两个表的永久关系设置参照完整性的方法，重点 掌握三个参照完整性所作用的对象，激活时机及 其含义。
5
6
◙ 在 DEPTNO 列上，连接 Project 和 Department 两张表
7
外连接
◙ 保留行表
◎左外连接中左边的表（当前表） ◎右外连接中右边的表（非当前表） ◎全外连接中全部的表
◙ NULL替换表
◎左外连接中右边的表 ◎右外连接中左边的表 ◎全外连接中全部的表
8
左连接
◙ 左外连接返回那些存在于左表而右表中却 没有的行，加上内连接的行 ◙ 此时左表成为保留行表，而右表成为替换 NULL表 ◙ 来自保留行表的未匹配行会被保留，而来 自替换 NULL表中的行会用NULL替换
14
15
16
2.6.1 实体完整性与主关键字
◙ 保证表中纪录的唯一性 ◙ 也就是说表中不允许有重复的纪录 ◙ 在VFP中利用主关键字和候选关键字来保 证纪录的唯一
17
2.6.2 域完整性与约束规则
◙ 数据类型就属于域完整性的范畴 ◙ 域约束规则包括字段有效性规则和记录有 效性规则
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设置字段属性和有效性规则
◎在数据表中可以为每个字段加上一些详细的注 释，或是一些说明性的文字，使得数据表更容 易理解，也便于日后其他人对数据表进行维护 ◎在项目管理器中打开表，选中某一字段后就可 以在窗口底部的“说明”栏中显示注释信息。
24
违反“约束”性规则后的信息提 示
◙ 设置“约束”性规则的目的是保证数据输入的有
效性和正确性；减少数据输入错误
◙ 对字段的输入输出格式、默认数值、显示标题、 字段注释以及表文件长名、数据表的注释进行 设置 ◙ 设置单字段的数据输入规则，控制和检查输入 到该字段中的数据是否满足指定的要求；称为 “字段级”有效性规则 ◙ 设置“记录级”规则，控制和检验所输入的整 条记录是否符合要求；一般包含和涉及两个或 两个以上字段；又称为多字段有效性规则
◎数据表必须有意义相同的“公共字段”
◎事先均以该“公共字段”作为索引关键字分别建立索
29
引
创建永久关系
◙ 父表必须建立主索引或侯选索引
◎子表也是“主(或候选)索引”时，为一对一关系
◎子表为普通索引时，为一对多关系
◙ 对于多对多的关系，一般需要拆分为两个
“一对多”关系
◎创建一张“纽带表”
◎通过“纽带表”创建两个“一对多”的关系
32
如何建立表之间的永久联系
◙ 永久联系是物理关联 ◙ 建立永久关系的表应属于一个数据库 ◙ 打开数据库设计器，在父表中建立主索引， 在子表中建立普通索引，然后通过父表的 主索引和子表的普通索引建立起两个表之 间的联系 ◙ 具体操作演示！
33系线变粗，在弹出的快捷菜单中选择 “编辑关系”命令，会弹出“编辑关系” 对话框 ◙ 删除关系：选中两表之间的关系线，按下 DELETE键。
37
设置的方法
◙ 关闭数据库中所有已经打开的表
◙ 激活“数据库设计器” ◙ 在菜单中选择“数据库/清理数据库” ◙ 在菜单中选择“数据库/编辑参照完整性” ◙ 弹出“参照完整性生成器”
38
参照完整性生成器
39
数据表完整性保证问题
◙ 保证数据库的完整性和正确性，是在数据 库定义阶段完成的
◎列的唯一性有VFP系统自动检测实现
◙ 永久关系实际上是建立在“索引”上的
30
永久关系的作用
◙ 在涉及多张数据表操作时，系统将自动按 所建立的永久关系，将相关的数据记录逻 辑地“连接”成为一张“临时表”
31
VFP中的永久关系问题
◙ VFP只能处理和建立
◎一对一关系 ◎一对多关系
◙ 对于“多对多”关系要通过“拆分”， 以形成两个“一对多”关系
26
记录级规则P76-77
27
2.6.3 参照完整性和表之间的关联
◙ 是指建立一组规则，当用户插入、删除或修 改一个表中的数据时，通过参照引用相互关 联的另一个表中的数据，来检查对表的数据 操作是否正确。 ◙ 在VFP中,参照完整性可以保证:
◎当父表中没有关联记录时,记录不得添加到子表 中 ◎当改变父表的值而导致子表中出现孤立记录时, 父表的值不能被改变 ◎当父表记录在子表中有匹配记录时,该父表记录 不能被删除
3
表之间的联系
◙ 联系分为：
◎永久关系（物理连接） • 内连接 • 外连接（全连接、左连接和右连接） ◎临时关系（逻辑连接） • 2.7节中讲述 ◎库表之间可设置永久关系和临时关系，自由表 之间只能设置临时关系。
4
内连接
◙ 内连接（或简单表连接），只在结果中包 含根据连接谓词所匹配的行。因此，没有 包含那些不匹配的行 ◙ 命令：join with <工作区号>|<别名>; for <连接条件>; to <新表文件名>; [fields <字段名列表>]
19
设置字段属性和约束规则
20
设置表的字段属性
◙ 1.输入掩码
◎是指定义字段中的值必须遵守的标点，空格和 其他格式的要求，以限定或控制用户输入的数 据格式，屏蔽非法输入，从而减少人为的数据 输入错误，保证输入的字段数据具有统一的风 格，提高输入的效率。 ◎例如在课程号字段的 “输入掩码”文本框中 输入“JC999” 表示课程号的格式由字母JC和 1到3位数字组成
9
◙ 在DEPTNO列上，Project 左连接 Department （Left join）
10
右连接
◙ 右外连接返回那些存在于右表而左表中没 有的行，加上内连接的行 ◙ 此时右表成为保留行表，而左表成为替换 NULL表 ◙ 来自保留行表的未匹配行会被保留，而那 些来自替换 NULL 的表中的行会由 NULL 替换。
！ 将小写字母转换为大写
#
. 9 D A N X
允许输入数字、空格和正负号
规定小数点的位置 允许输入数字和正负号 使用系统当前的日期格式 允许输入输出字母 允许输入字母和数字 允许输入任何字符
， 分隔小数点左边的数字串
Y
23
允许输入逻辑型数值，并转换为大写字母Y和N
设置表的字段属性
◙ 4.字段注释
35
参照完整性规则的组成
◙ 更新规则、删除规则和插入规则
◙ 分别规定：
◎当更新父表中主关键字数值，如何处理子表中的相关 记录的数据项
◎当删除父表的记录时，如何处理子表中的相关记录
◎当在子表中插入或更新记录时，是否进行参照完整性 检查
◙ 规则有三个选项：
◎级联、限制、忽略
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级联、限制、忽略的意义