データの完全性とデータの冗長性の主な違いは、データの完全性は、データがそのライフサイクル全体にわたって正確で一貫性があることを保証するプロセスであり、データの冗長性は、同じデータがデータベースまたはストレージデバイスの複数の場所に保存される可能性がある状態であることである。
一般に、データは企業組織だけでなく、個人にとっても重要です。
したがって、価値ある意思決定を行うためには、データを保存することが必要である。
全体として、データの完全性とデータの冗長性は、データに関連する2つの用語です。
データインテグリティとは
データの整合性とは、データのライフサイクル全体を通じて、データの正確性と一貫性を確保するプロセスのことです。
データの完全性を確保することで、意図しない情報の変更を避けることができます。
さらに、データの検証は、データの完全性を維持するために役立ちます。
データはさまざまな理由で変更される可能性があります。
保存、検索、処理操作の間に変更があり得る。
さらに、マルウェア、ハードウェアの故障、人為的なミスによっても、データに変更が生じる可能性がある。
不正なアクセスによって変更が発生した場合、データセキュリティの失敗となります。
データの完全性は、上記のような状況によってデータが変更されることを防ぐものです。
したがって、データの完全性を維持することは非常に重要です。
そうでなければ、ビジネスクリティカルなアプリケーションに影響を与え、人命に関わることもあり得ます。
データ冗長化とは
データの冗長性とは、データを複製することです。
つまり、実際のデータのコピーが複数個所に存在することです。
コンピュータの記憶装置やデータベースシステムでよく見られる問題です。
例えば、あるテーブルのフィールドにある値が、再び同じテーブルや別のテーブルで繰り返されているとする。
データベースのデータの冗長性を避けるために、正規化を使用することが可能です。
全体として、データの冗長性は複数の問題を引き起こす可能性があります。
まず、データベースやその他のストレージのサイズが大きくなります。
また、データの不整合を引き起こす可能性もあります。
もう一つの問題は、データベースやその他のストレージデバイスの効率を低下させることです。
最後に、データの破損を引き起こす可能性があります。
データインテグリティとデータリダンダンシーの違い
定義
データの完全性とは、データのライフサイクル全体を通じて、その正確さと一貫性を維持・保証することです。
これに対し、データの冗長性とは、データの繰り返しや余剰のことである。
したがって、これがデータインテグリティとデータリダンダンシーの主な違いです。
使用方法
データ整合性はデータの一貫性を高めるのに役立ちますが、データの冗長性はデータの一貫性を低下させます。
影響
また、データの完全性はプラスに作用し、データの冗長性はマイナスに作用する。
これもデータインテグリティとデータリダンダンシーの違いです。
結論
簡単に説明すると、データの完全性とデータの冗長性は、コンピュータシステムやその他のストレージデバイスにデータを保存することに関連する2つの用語です。
データの完全性とデータの冗長性の主な違いは、データの完全性は、データがそのライフサイクル全体にわたって正確で一貫性があることを保証するプロセスであるのに対し、データの冗長性は、データベースやストレージデバイスの複数の場所に同じデータが格納される可能性がある条件であることです。
