MySQL Database Data Quality Management

Um die Datenqualität in der MySQL -Datenbank zu gewährleisten und zu verbessern, müssen wir von vier Aspekten beginnen: Design, Schreiben, Wartung und Überwachung. 1. Der entsprechende Datentyp sollte verwendet werden, nicht leere Einschränkungen, angemessene Standardwerte und Fremdschlüsseleinschränkungen sollten in der Datennaddefinition festgelegt werden, um die Standardisierung der Tabellenstruktur sicherzustellen. 2. Beim Schreiben von Daten sollte eine doppelte Überprüfung in der Anwendungsschicht und in der Datenbankschicht durchgeführt werden, und Trigger sollten vernünftigerweise verwendet werden, um zu verhindern, dass schmutzige Daten in die Datenbank eingeben. 3. Säubern Sie regelmäßig redundante Daten, führen Sie Konsistenzprüfungen durch, verwenden Tools, um Daten zu vergleichen und Backup- und Wiederherstellungstests durchzuführen. 4. Erstellen Sie einen Überwachungs- und Alarmmechanismus, achten Sie auf Änderungen der Schlüsselindikatoren, setzen Sie Schwellenalarme und kombinieren Sie Protokoll -Tools, um die Quelle von Problemen zu analysieren, um ein kontinuierliches Qualitätsmanagement zu erreichen.

Die Datenqualität beeinflusst direkt die Stabilität des Geschäftssystems, die Genauigkeit der Analyseergebnisse und sogar die Entscheidungsfindung. In der MySQL -Datenbank ist die Gewährleistung und Verbesserung der Datenqualität ein Problem, auf das jeder Entwickler oder DBA achten muss. Der Schlüssel besteht darin, Standards festzulegen, die Überwachung zu stärken und kontinuierlich zu optimieren.

1. Qualitätskontrolle in der Datennaddefinitionsphase

Die Datenqualität beginnt in der Designphase. Unvernünftige Tabellenstruktur, Nichtübereinstimmung von Feldtypen und mangelnde Einschränkungen werden alle versteckten Gefahren von Datenchaos darstellen.

• Verwenden Sie entsprechende Datentypen : Verwenden Sie beispielsweise CHAR(11) anstelle von TEXT auf Ihrer Mobiltelefonnummer, um die Speicherung unnötiger Informationen zu vermeiden.
• Setzen Sie Nicht-Null-Einschränkungen (nicht NULL) : Erzwingen Sie die Felder, die ausgefüllt werden müssen, um zu verhindern, dass Nullwerte die nachfolgende Verarbeitung beeinträchtigen.
• Angemessene Verwendung von Standardwerten (Standard) : Legen Sie einen angemessenen Standardzustand für bestimmte Felder fest, um das Auftreten von Nullwerten zu verringern.
• Fremdschlüsselbeschränkung (Fremdschlüssel) : Stellen Sie die Konsistenz der zugehörigen Daten sicher und vermeiden Sie "Orphan Records".

Wenn das Feld Benutzer -ID in einer Bestellentabelle beispielsweise leer sein darf oder keine fremden Schlüsselpunkte für die Benutzertabelle sind, kann dies dazu führen, dass die Bestellung unklar ist.

2. Überprüfungsmechanismus beim Schreiben von Daten

Auch wenn das Design perfekt ist, kann die Laufzeit aufgrund von Programmfehlern, Schnittstellenfehlern usw. in die Datenbank eingegeben werden.

• Die Überprüfung der Anwendungsschicht wird bevorzugt : Überprüfen Sie vor dem Schreiben in die Datenbank das Datenformat, den Umfang, die Einzigartigkeit usw. in der Geschäftslogik.
• Einschränkungen der Datenbankebene : Verwenden Sie beispielsweise eindeutige Indizes (eindeutige) und Inspektionsbeschränkungen (Überprüfung), um sicherzustellen, dass die Daten den Erwartungen entsprechen.
• Verwenden Sie Auslöser, um die Verarbeitung zu unterstützen : wie automatische Zeitstempel, Umwandlung von Formaten usw., verlassen sich jedoch nicht übertrieben auf sie.

Zum Beispiel kann der Benutzername im Registrierungssystem nicht wiederholt werden. Sie können feststellen, ob es auf Anwendungsebene vorhanden ist, oder der Datenbank einen eindeutigen Index hinzufügen. Die doppelte Garantie ist sicherer.

3. regelmäßige Reinigung und Datenprüfung

Im Laufe der Zeit sammeln die Daten allmählich einen ungültigen, abgelaufenen oder redundanten Inhalt, und es ist eine regelmäßige Wartung sehr erforderlich.

• Formulierende Datenlebenszyklusstrategien : Beispielsweise werden die Protokolldaten nach einem Jahr archiviert oder gelöscht.
• Überprüfung der Datenkonsistenz durchführen : Eine Ausnahmendaten wird durch SQL -Abfrage festgestellt, z. B. eine negative Anzahl im Feld Betrag und entspricht nicht der Geschäftslogik.
• Verwenden Sie Tools, um Daten zu vergleichen : Vergleichen Sie beispielsweise, ob die Daten zwischen Master- und Sklavenbibliotheken und Cross-Systems konsistent sind.
• Sicherungs- und Wiederherstellungstest : Es kann schnell zurückrollen, wenn Datenfehler gemacht werden, was auch eine indirekte Garantie darstellt.

Zu den allgemeinen Praktiken gehören:

• Führen Sie Skripte einmal im Monat aus, um Ausnahmen zu zählen
• Verwenden Sie den Event -Scheduler, um regelmäßig Reinigungsaufgaben auszuführen
• Richten Sie langsames Abfrageprotokoll ein, um potenzielle Probleme zu beobachten

4. Überwachungs- und Alarmmechanismus

Datenqualitätsprobleme werden oft nicht aufgedeckt, sobald sie online gehen, aber langsam angesammelt werden, sodass die Echtzeitüberwachung sehr wichtig ist.

• Änderungen der wichtigsten Überwachungsindikatoren : Wenn die Anzahl der Benutzerregistrierungen plötzlich um Dutzende Zeiten an einem Tag zunimmt, kann es sein, dass der Crawler oder die Schnittstelle übergefasst ist.
• Setzen Sie den Schwellenwert Alarm : Wenn das Verhältnis von abnormalen Daten den festgelegten Wert überschreitet, benachrichtigen Sie das relevante Personal per E -Mail oder Nachricht.
• In Kombination mit Tools für Protokollanalyse wie Elch oder Prometheus helfen Sie die Quelle des Problems.

Durch die Überwachung des Änderungstrends des Statusfeldes in der Bestellentabelle können Sie beispielsweise feststellen, ob eine große Anzahl von "stornierten" Bestellungen vorliegt, wodurch die Änderungen der Geschäftslogik nicht synchronisiert sind.

Das Datenqualitätsmanagement ist kein einmaliger Job, sondern ein fortlaufender Prozess. Von Design bis hin zu Betrieb und Wartung müssen Sie in jedem Link auf Details achten. Solange gute Vorschriften festgelegt und anhaltend umgesetzt werden, kann eine stabile und saubere Datenumgebung im Grunde genommen aufrechterhalten werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL Database Data Quality Management. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!