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{
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"data-validation": "SQL for Data Validation: Implementing Business Rules and Constraints",
23
"mariadb-vs-mysql": "MariaDB vs MySQL: Which is Better?",
34
"database-transactions": "Exploring the Role of Database Transactions in Ensuring Data Integrity",
45
"materialized-views": "What Are Materialized Views and How Do They Enhance Query Performance?",

pages/blog/_meta.ja-JP.json

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{
2+
"data-validation": "SQLにおけるデータ検証: ビジネスルールと制約の実装",
23
"mariadb-vs-mysql": "なぜMariaDBはMySQLより「良い」のか?",
34
"database-transactions": "データベーストランザクションの役割を探る - データ整合性の確保",
45
"materialized-views": "マテリアライズド・ビューとは何ですか?",

pages/blog/_meta.zh-CN.json

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11
{
2+
"data-validation": "SQL 中的简单数据验证",
23
"mariadb-vs-mysql": "为什么 MariaDB 比 MySQL“更好?",
34
"database-transactions": "深入理解数据库事务:确保数据完整性与一致性",
45
"materialized-views": "什么是物化视图,为什么对查询性能很重要?",
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title: "SQL for Data Validation: Implementing Business Rules and Constraints"
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image: "/blog/image/31.png"
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description: "Data validation is a means of ensuring data accuracy and reliability, usually before entering, modifying or processing data."
5+
category: "Guide"
6+
date: November 13, 2024
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# SQL for Data Validation: Implementing Business Rules and Constraints
10+
11+
In SQL (Structured Query Language), data validation refers to the process used to confirm the accuracy and reliability of data. Because databases are often updated, deleted, queried, or migrated by multiple users or programs, it is critical to maintain the integrity of the data. In the following content, we will introduce how to implement some basic validation rules in SQL to ensure the quality of data.
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![validation](/image/blog/validation/1.png)
14+
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## What is data validation in SQL?
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Data validation is a means of ensuring data accuracy and reliability, usually before entering, modifying or processing data. When data from multiple sources needs to be integrated, we often talk about "data cleaning", which actually refers to the data validation process. In this process, we can confirm that the data:
18+
19+
- **Is it complete** (that is, there is no missing or blank information)
20+
- **Is it unique** (that is, there are no duplicate data items)
21+
- **Is it in accordance with the expected standard or pattern** (such as whether the value is within a specific range)
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23+
Some examples of applying these checks are as follows:
24+
25+
- For a **payroll table**, the "Salary" field can be set with a minimum and maximum limit to ensure that the entered salary amount is within a reasonable range.
26+
- In the **customer information table**, when recording address details, you can set rules to ensure that the postal code contains only numbers and its length is in a standard format.
27+
- In the **product information table**, the "Color" column can be set with an enumeration type constraint so that it can only accept predefined color options.
28+
29+
Some people might think that "this type of data validation should be implemented at the application level, not at the database level." While application-level validation is important, it is also important to ensure that the database itself has appropriate data validation mechanisms in place, even if validation is also performed at the application level, given the situation where updates are performed directly at the database level.
30+
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Although it sounds obvious, it is worth noting that although we can validate data input through rules, this does not completely guarantee the true correctness of the values. For example, we can set a rule that all entries in the salary field must be between 5000 and 250,000. However, this rule does not prevent incorrect entries as long as they fall within this allowed range.
32+
33+
During the validation process, we can apply more complex constraints. For example, we can use foreign key constraints to ensure that the relationship between two tables is not broken, set default values if data is not provided, and uniquely identify each row in a table through primary key constraints.
34+
35+
We will specifically explore the three most commonly used constraints for data validation: **NOT NULL**, **UNIQUE**, and **CHECK**. These constraints help us maintain data consistency and accuracy at the database level.
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37+
## Constraints in SQL
38+
39+
In SQL Server, constraints are rules that restrict the data that can be inserted into a table. These rules help ensure the validity of the data and support the overall integrity of the database. Constraints can be defined at the same time as or after the table is created, and can apply to a single column or multiple columns.
40+
41+
When you try to insert data into a column that meets the constraints, SQL Server will allow the operation and successfully insert the data. Conversely, if the inserted data violates any of the constraints, the insert operation will fail and the system will return an error message.
42+
43+
### Not NULL Constraint
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SQL Server supports NULL values, which represent an "unknown" or "no value" state. NULL values have their use cases, but in some cases, we do not allow NULL values in a column. In this case, we can apply a `NOT NULL` constraint on the column.
46+
47+
Let's use a different example to illustrate this: suppose we want to create a **customer information table** and specify that all fields except the "**nickname**" field cannot have null values.
48+
49+
```SQL
50+
CREATE TABLE Customers (
51+
CustomerID INT PRIMARY KEY,
52+
FirstName NVARCHAR(50) NOT NULL,
53+
LastName NVARCHAR(50) NOT NULL,
54+
Nickname NVARCHAR(50),
55+
Email NVARCHAR(100) NOT NULL,
56+
PhoneNumber NVARCHAR(15) NOT NULL
57+
);
58+
```
59+
60+
If we need to update an existing column to NOT NULL, then we can use the ALTER TABLE statement. Alternatively, we can use Chat2DB – right-click on the table and click Modify Table to make the changes.
61+
62+
![validation](/image/blog/validation/2.png)
63+
64+
### Unique constraint
65+
66+
We usually use UNIQUE constraint on ID type columns. For example, create a book table and specify that the `ISBN` of each book must be unique and cannot be empty:
67+
68+
```SQL
69+
CREATE TABLE Books (
70+
ISBN VARCHAR(13) NOT NULL UNIQUE,
71+
Title NVARCHAR(100),
72+
Author NVARCHAR(100),
73+
PublicationYear INT
74+
);
75+
```
76+
77+
In this example, the `ISBN` field is set to UNIQUE and NOT NULL, ensuring that each book has a unique International Standard Book Number and that the number cannot be left blank.
78+
79+
### Check constraints
80+
81+
A check constraint consists of a logical expression that determines which values are valid. A simple example is in a payroll database where we want to specify the maximum value that can be entered. The syntax for a CHECK constraint when creating a table is as follows.
82+
83+
```SQL
84+
CREATE TABLE table_name
85+
(
86+
column1 datatype [ NULL | NOT NULL ],
87+
column2 datatype [ NULL | NOT NULL ],
88+
89+
...
90+
CONSTRAINT constraint_name
91+
CHECK (column_name condition)
92+
);
93+
```
94+
95+
Therefore, we can create a table of employee salaries and impose a check constraint on the values entered into the `Salary` column:
96+
97+
```SQL
98+
CREATE TABLE dbo.EmployeeSalaries (
99+
EmployeeID int PRIMARY KEY,
100+
EmployeeType int,
101+
Salary decimal(9,2),
102+
CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange
103+
CHECK (EmployeeType = 1 AND Salary >= 0 AND Salary <= 200000.00)
104+
);
105+
```
106+
107+
If we need to add a check constraint to a column in an existing table, we can use the `ALTER` statement:
108+
109+
```SQL
110+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
111+
ADD CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange
112+
CHECK (EmployeeType = 1 AND Salary >= 0 AND Salary <= 200000.00);
113+
```
114+
115+
To **drop a check constraint**, we can use the following command:
116+
117+
```SQL
118+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
119+
DROP CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange;
120+
```
121+
122+
Finally, it is often useful to temporarily enable or disable a check constraint, which we can do as follows:
123+
124+
To **enable** a check constraint:
125+
126+
```SQL
127+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
128+
WITH CHECK CHECK CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange;
129+
```
130+
131+
To **disable** a check constraint:
132+
133+
```SQL
134+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
135+
NOcheck CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange;
136+
```
137+
138+
As you can see, check constraints are easy to create and flexible to use.
139+
140+
## Summary
141+
142+
Performing data validation in SQL is essential to maintaining the integrity and consistency of your database. Using SQL Server Management Studio (SSMS), you can implement data validation by creating and managing constraints. This includes using **NOT NULL** constraints to prevent null values from being inserted, using **UNIQUE** constraints to ensure uniqueness of a column or combination of columns, and using **CHECK** constraints to restrict the range or format of values in a column. Through these methods, you can effectively control data quality at the database level.
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2+
title: "SQLにおけるデータ検証: ビジネスルールと制約の実装"
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image: "/blog/image/31.png"
4+
description: "Data validation is a means of ensuring data accuracy and reliability, usually before entering, modifying or processing data."
5+
category: "Guide"
6+
date: November 13, 2024
7+
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9+
# SQLにおけるデータ検証: ビジネスルールと制約の実装
10+
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SQL(Structured Query Language)において、データ検証とはデータの正確さと信頼性を確認するために使用されるプロセスを指します。データベースはしばしば複数のユーザーまたはプログラムによって更新、削除、照会、または移行されるため、データの整合性を維持することが重要です。以下のコンテンツでは、いくつかの基本的な検証ルールをどのようにSQLで実装するかを紹介します。
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13+
![検証](/image/blog/validation/1.png)
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15+
## SQLにおけるデータ検証とは何か?
16+
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データ検証は、データを入力、変更、または処理する前に、その正確さと信頼性を確保する手段です。複数のソースからのデータを統合する必要がある場合、「データクリーニング」という言葉がよく使われますが、これは実際にはデータ検証プロセスを指します。このプロセスでは、次のことが確認されます:
18+
19+
- **データが完全であるか**(つまり、欠落または空白の情報がない)
20+
- **データが一意であるか**(つまり、重複したデータ項目がない)
21+
- **データが予想される標準またはパターンに従っているか**(例:値が特定の範囲内にあるか)
22+
23+
これらのチェックを適用する例は以下の通りです:
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25+
- **給与テーブル**の場合、「給与」フィールドに最小値と最大値を設定することで、入力された給与額が合理的な範囲内であることを確認します。
26+
- **顧客情報テーブル**の場合、住所詳細を記録する際に、郵便番号が数字のみで、その長さが標準形式であることを確認するルールを設定できます。
27+
- **製品情報テーブル**の場合、「色」列に列挙型制約を設定して、事前に定義された色オプションのみを受け入れるようにすることができます。
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一部の人々は「このようなデータ検証はアプリケーションレベルで実装すべきであり、データベースレベルでは実装すべきではない」と考えるかもしれませんが、アプリケーションレベルでの検証が重要である一方で、直接データベースレベルで更新が行われる場合でも、データベース自体に適切なデータ検証メカニズムがあることが重要です。
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31+
もちろん、規則を通じてデータ入力を検証することは可能ですが、これだけで値の真の正しさを完全に保証することはできません。例えば、「給与」フィールドのすべてのエントリが5000から250,000の間であるという規則を設定できますが、この許容範囲内の誤ったエントリを防ぐことはできません。
32+
33+
検証プロセスでは、より複雑な制約を適用することもできます。例えば、外部キー制約を使用して2つのテーブル間の関係が壊れないようにしたり、データが提供されていない場合にデフォルト値を設定したり、主キー制約を通じてテーブルの各行を一意に識別したりすることができます。
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35+
私たちは、データ検証のための最も一般的に使用される3つの制約、つまり**NOT NULL****UNIQUE**、および**CHECK**に焦点を当てて具体的に探ることにします。これらの制約は、データベースレベルでデータの一貫性と正確性を維持するのに役立ちます。
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37+
## SQLにおける制約
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SQL Serverでは、制約とはテーブルに挿入できるデータを制限するルールのことです。これらのルールはデータの有効性を確保し、データベース全体の整合性をサポートします。制約はテーブルが作成されるときやその後に定義され、単一の列または複数の列に適用することができます。
40+
41+
制約に一致するデータを挿入しようとする場合、SQL Serverは操作を許可し、データを正常に挿入します。逆に、挿入されるデータがいずれかの制約に違反すると、挿入操作が失敗し、システムはエラーメッセージを返します。
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### NOT NULL 制約
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SQL ServerはNULL値をサポートしており、これは「未知」または「値なし」の状態を表します。NULL値には使用ケースがありますが、ある列でNULL値を許可しない場合もあります。そのような場合は、列に`NOT NULL`制約を適用できます。
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異なる例を使ってこれを説明しましょう:顧客情報テーブルを作成し、すべてのフィールドが「ニックネーム」フィールドを除いてNULL値を持たないように指定したいとします。
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```sql
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CREATE TABLE Customers (
51+
CustomerID INT PRIMARY KEY,
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FirstName NVARCHAR(50) NOT NULL,
53+
LastName NVARCHAR(50) NOT NULL,
54+
Nickname NVARCHAR(50),
55+
Email NVARCHAR(100) NOT NULL,
56+
PhoneNumber NVARCHAR(15) NOT NULL
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);
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```
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既存の列をNULL値を許可しないように更新する必要がある場合は、`ALTER TABLE`ステートメントを使用できます。あるいは、Chat2DBを使用してテーブルを右クリックし、Modify Tableを選択して変更することもできます。
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![検証](/image/blog/validation/2.png)
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64+
### UNIQUE 制約
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UNIQUE制約は通常、IDタイプの列に使用します。例えば、書籍テーブルを作成し、各書籍の`ISBN`が一意でかつ空でないことを指定できます:
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```sql
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CREATE TABLE Books (
70+
ISBN VARCHAR(13) NOT NULL UNIQUE,
71+
Title NVARCHAR(100),
72+
Author NVARCHAR(100),
73+
PublicationYear INT
74+
);
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```
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この例では、`ISBN`フィールドがUNIQUEとNOT NULLに設定されており、各書籍が一意の国際標準書籍番号を持ち、その番号が空白にならないことを確認しています。
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### CHECK 制約
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CHECK制約は、どの値が有効であるかを決定する論理式で構成されます。単純な例として、給与データベースで最大値を指定したい場合があります。テーブルを作成時にCHECK制約の構文は以下の通りです。
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```sql
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CREATE TABLE table_name
85+
(
86+
column1 datatype [ NULL | NOT NULL ],
87+
column2 datatype [ NULL | NOT NULL ],
88+
89+
...
90+
CONSTRAINT constraint_name
91+
CHECK (column_name condition)
92+
);
93+
```
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したがって、従業員の給与テーブルを作成し、`Salary`列に入力される値にチェック制約を課すことができます:
96+
97+
```sql
98+
CREATE TABLE dbo.EmployeeSalaries (
99+
EmployeeID int PRIMARY KEY,
100+
EmployeeType int,
101+
Salary decimal(9,2),
102+
CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange
103+
CHECK (EmployeeType = 1 AND Salary >= 0 AND Salary <= 200000.00)
104+
);
105+
```
106+
107+
既存のテーブルの列にチェック制約を追加する必要がある場合は、`ALTER`ステートメントを使用できます:
108+
109+
```sql
110+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
111+
ADD CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange
112+
CHECK (EmployeeType = 1 AND Salary >= 0 AND Salary <= 200000.00);
113+
```
114+
115+
チェック制約を**削除する**場合は、以下のコマンドを使用できます:
116+
117+
```sql
118+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
119+
DROP CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange;
120+
```
121+
122+
最後に、チェック制約を一時的に有効化または無効化することがよく役立つことがあります。これを行うには以下の通りです:
123+
124+
チェック制約を**有効化する**
125+
126+
```sql
127+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
128+
WITH CHECK CHECK CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange;
129+
```
130+
131+
チェック制約を**無効化する**
132+
133+
```sql
134+
ALTER TABLE dbo.EmployeeSalaries
135+
NOCHECK CONSTRAINT CK_EmployeeSalaries_SalaryRange;
136+
```
137+
138+
チェック制約は作成が簡単で、使い方も柔軟です。
139+
140+
## まとめ
141+
142+
SQLでデータ検証を行うことは、データベースの整合性と一貫性を維持するために非常に重要です。SQL Server Management Studio (SSMS)を使用して、制約を作成および管理することでデータ検証を実装できます。これは、**NOT NULL**制約を使用してNULL値の挿入を防ぎ、**UNIQUE**制約を使用して列または列の組み合わせの一意性を確保し、**CHECK**制約を使用して列の値の範囲や形式を制限することを含みます。これらの方法を通じて、データベースレベルでデータ品質を効果的に制御できます。
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144+
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