data integrity

本文介绍了数据库中的数据完整性概念,包括实体完整性、域完整性、引用完整性和用户定义完整性。通过实例说明了不同类型的完整性如何保障数据的质量及一致性。
数据完整性  
  强制数据完整性可确保数据库中的数据质量。例如,如果输入了   employee_id   值为   123   的职员,那么该数据库不应允许其他职员使用同一   ID   值。如果计划将   employee_rating   列的值范围设定为从   1   到   5,则数据库不应接受   6。如果表有一   dept_id   列,该列存储职员的部门编号,则数据库应只允许接受公司中的有效部门编号。  
   
  对表进行计划有两个重要步骤:标识列的有效值和确定如何强制列中的数据完整性。数据完整性有四种类型:    
   
  实体完整性  
   
   
  域完整性  
   
   
  引用完整性  
   
   
  用户定义完整性    
  实体完整性  
  实体完整性将行定义为特定表的唯一实体。实体完整性强制表的标识符列或主键的完整性(通过索引、UNIQUE   约束、PRIMARY   KEY   约束或   IDENTITY   属性)。  
   
  域完整性  
  域完整性是指给定列的输入有效性。强制域有效性的方法有:限制类型(通过数据类型)、格式(通过   CHECK   约束和规则)或可能值的范围(通过   FOREIGN   KEY   约束、CHECK   约束、DEFAULT   定义、NOT   NULL   定义和规则)。  
   
  引用完整性  
  在输入或删除记录时,引用完整性保持表之间已定义的关系。在   Microsoft®   SQL   Server™   2000   中,引用完整性基于外键与主键之间或外键与唯一键之间的关系(通过   FOREIGN   KEY   和   CHECK   约束)。引用完整性确保键值在所有表中一致。这样的一致性要求不能引用不存在的值,如果键值更改了,那么在整个数据库中,对该键值的所有引用要进行一致的更改。  
   
  强制引用完整性时,SQL   Server   禁止用户进行下列操作:    
   
  当主表中没有关联的记录时,将记录添加到相关表中。  
   
   
  更改主表中的值并导致相关表中的记录孤立。  
   
   
  从主表中删除记录,但仍存在与该记录匹配的相关记录。     
   
### 解决Simulink中数据完整性缺失的方法 为了确保Simulink中的数据完整性并解决数据丢失或损坏问题,可以从多个方面入手: #### 数据保存与恢复机制 在Simulink环境中,利用`To Workspace`模块可以有效地将仿真过程中的重要信号存储至MATLAB工作区。这不仅便于后续的数据分析,而且当遇到意外中断时能够快速恢复之前的工作状态[^3]。 ```matlab % 将信号连接到 "To Workspace" 模块后,在 MATLAB 中可以直接访问这些变量 load('simout.mat'); % 加载保存的仿真结果文件 whos; % 查看加载的内容 ``` #### 完善的日志记录功能 启用详细的日志选项来跟踪整个仿真的执行流程。通过设置适当的诊断级别,可以在出现问题时提供更多的调试信息,帮助定位潜在错误源[^4]。 - **配置步骤**:前往Simulation -> Model Configuration Parameters -> Data Import/Export页面调整相应选项; - **推荐做法**:开启Save time, Save states 和 Save output三个复选框,并指定合适的输出格式(如Array or Structure with Time)以便后期处理。 #### 异常检测与自动重启策略 设计健壮性强的异常捕获逻辑,一旦发现致命性的运行时错误,则立即触发保护措施——比如暂停当前进程、备份现有成果以及尝试重新启动计算任务等操作。这样即使发生不可预见的情况也能最大限度减少损失。 #### 使用版本控制系统管理项目变更 对于复杂的工程项目而言,采用Git/Subversion之类的工具严格管控每一次修改动作至关重要。它允许团队成员之间高效协作的同时还提供了强大的历史回溯能力,万一因为误操作而导致关键资料被破坏也容易找回旧版副本。
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