数据库里取值范围怎么定才能让数据更靠谱，避免乱七八糟错误

要让数据库里的数据靠谱，不出现乱七八糟的错误，关键在于在数据进门之前就设好“门槛”，这个门槛，就是数据的取值范围和规则，想象一下，如果你家门口没有门，谁都可以随便进，那家里肯定会被弄得一团糟，数据库也是一样，如果没有这些限制，用户随便输入，最后的数据就成了一堆无法使用的垃圾，这里说的“取值范围”，不仅仅是数字的大小，还包括数据的类型、格式、长度以及它和其他数据的关系。

最基础的一步是选择正确的数据类型，这是防止错误数据的第一道防线，存储年龄的字段，就应该设置为“整数”类型，这样，如果有人想输入“二十五岁”或者“年龄不详”这样的文字，数据库就会直接拒绝，并提示错误，如果想存储价格，就应该用“小数”类型，以确保精确性，存储日期，就一定要用“日期”或“时间戳”类型，这样可以避免有人把“2023年2月30日”这种根本不存在的日期存进去，如果某个字段只能是“是”或“否”两种状态，那么使用“布尔值”（是/否）类型是最佳选择，从根本上杜绝了“可能”、“大概”这种模棱两可的值，根据关系数据库的基本原理，为每个字段选择最贴切的数据类型是保证数据完整性的基石（参考日期、数值等数据类型的定义）。

在选对类型的基础上，要设定具体的约束条件，数据类型是粗筛,约束条件就是细筛。

• 非空约束：这是最重要的约束之一。“用户名”、“订单号”这种关键信息，绝对不能为空，如果允许为空，那么很可能出现一堆没有用户名的匿名订单，这些数据就失去了意义，在表结构设计中,明确主键和必要字段为非空是强制要求。
• 唯一约束：确保某个字段的值在整张表里不能重复，最典型的就是身份证号、邮箱、手机号、用户名等，如果不对这些字段设置唯一约束，同一个人可能被重复创建账户,导致数据冗余和混乱。
• 检查约束：这是定义取值范围最直接的工具，你可以用它来规定一个字段的值必须满足的条件。
  • 年龄字段：可以设定为 年龄 >= 0 AND 年龄 <= 150,这样就能防止输入负数或是不合理的长寿年龄。
  • 分数字段：可以设定为 分数 >= 0 AND 分数 <= 100。
  • 性别字段：即使你用一个字符（如‘M’代表男，‘F’代表女）来存储，也可以使用检查约束限制只能输入这两个值之一，防止输入“男”、“男性”、“Man”等各种不统一的写法。
  • 根据业务规则设计的检查约束能有效防止无效数据进入系统（参考SQL中的CHECK约束用法）。

第三，对于复杂一些的关系，要使用外键约束，你有一张“订单表”，里面有一个“用户ID”字段，指向“用户表”中的主键，如果你设置了外键约束，那么当有人在订单表里输入一个不存在的用户ID时，数据库就会报错，这保证了数据之间的关联是正确无误的，不会出现“幽灵订单”——即不知道是哪个用户下的订单，外键维护了表与表之间的引用完整性,是关系型数据库的核心特性之一。

第四，考虑默认值，对于一些有常见取值的字段，设置默认值可以简化输入，并在一定程度上保证数据的规范性，一个新用户注册时，其“账户状态”字段可以默认为“正常”；一个订单创建时，“下单时间”可以默认为当前系统时间,这避免了因为忘记输入而导致的空值或错误值。

第五，前端和后端双重验证，虽然数据库的约束是最后也是最可靠的防线，但绝不能只依赖数据库，因为等到数据库报错时，用户已经完成了操作，体验很不好,正确的做法是：

• 前端验证：在网页或App的界面上，通过JavaScript等技术进行实时验证，输入邮箱时检查格式是否正确，输入手机号时检查是否为11位数字，这能快速给用户反馈,提升体验。
• 后端验证：在服务器端的应用程序代码中，在将数据发送到数据库之前，再次进行严格的逻辑验证，这是为了防止懂技术的人绕过前端验证直接向服务器发送恶意数据（比如通过Postman等工具）,后端验证是业务逻辑正确性的保证。

制定并遵守编码规范，对于一些没有固定取值范围，但需要保持一致的文本字段，产品型号”、“部门名称”等，最好的办法不是靠数据库约束，而是靠人为制定的规范，规定部门名称统一为“技术部”、“市场部”，而不是“技术部门”、“市场部们”、“市场中心”等各种变体，可以通过提供下拉菜单让用户选择，而不是手动输入，来强制遵守规范,数据字典的建立和维护对于保证这类数据的一致性至关重要。

让数据库数据靠谱是一个系统工程，它需要你像一位严谨的管家，从数据类型的门廊，到约束条件的安检，再到外键关系的通道，以及前后端配合的引导服务，层层设防，步步为营，才能确保进入数据库的每一个数据都是干净、准确、有价值的，从而为后续的数据分析、决策支持打下坚实的基础，单纯依赖人的自觉性来保证数据质量是不可靠的,必须通过技术手段进行强制约束。