数据完整性

数据完整性的含义是什么

存储在数据库中的所有数据值均正确的状态。如果数据库中存储有不正确的数据值，则该数据库称为已丧失数据完整性。数据库中的数据是从外界输入的，而数据的输入由于种种原因，会发生输入无效或错误信息。保证输入的数据符合规定，成为了数据库系统，尤其是多用户的关系数据库系统首要关注的问题。数据完整性因此而提出。本章将讲述数据完整性的概念及其在SQLServer中的实现方法。数据完整性(DataIntegrity)是指数据的精确性(Accuracy)和可靠性(Reliability)。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类:实体完整性(EntityIntegrity)、域完整性(DomainIntegrity)、参照完整性(ReferentialIntegrity)、用户自定义完整性。

数据的完整性是指什么？

数据完整性（Data Integrity）是指数据的精确性（Accuracy） 和可靠性（Reliability）。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性（Entity Integrity）、域完整性（Domain Integrity）、参照完整性（Referential Integrity）、用户自定义完整性（User-definedIntegrity）。数据完整性分为以下类。（1）域完整性：是指一个列的输入有效性，是否允许为空值。强制域完整性的方法有：限制类型（通过设定列的数据类型）、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）。如：学生的考试成绩必须在0～100之间，性别只能是“男”或“女”。（2）实体完整性：是指保证表中所有的行唯一。实体完整性要求表中的所有行都有一个唯一标识符。这个唯一标识符可能是一列，也可能是几列的组合，称为主键。也就是说，表中的主键在所有行上必须取唯一值。强制实体完整性的方法有：索引、UNIQUE约束、PRIMARY KEY约束或IDENTITY属性。

大数据安全的三要素是什么？

大数据安全的三要素是安全存储、传输和认证。大数据安全的三要素包括安全存储、安全传输和安全认证的使用者。只有安全存储、安全传输、以及认证的使用三者有机结合，才能最大程度上保证大数据安全的使用。简介：大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。

数据安全包含三个基本特征

数据安全包含三个基本特征如下：1、物理环境安全：门禁措施、区域视频监控、电子计算机房的防火、防水、防雷、防静电等措施。2、身份鉴别：双因子身份认证、基于数字证书的身份鉴别、基于生理特征的身份鉴别等。3、访问控制：物理层面的访问控制、网络访问控制（如，网络接入控制NAC）、应用访问控制、数据访问控制。4、审计：物理层面（如，门禁、视频监控审计）审计、网络审计（如，网络审计系统，sniffer）、应用审计（应用开发过程中实现）、桌面审计（对主机中文件、对系统设备的修改、删除、配置等操作的记录。）信息安全或数据安全有对立的两方面的含义：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等。二是数据防护的安全，主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全，数据安全是一种主动的保护措施，数据本身的安全必须基于可靠的加密算法与安全体系，主要是有对称算法与公开密钥密码体系两种。数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计或打印中由于硬件故障、断电、死机、人为的误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象，某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员或操作员阅读，而造成数据泄密等后果。