本文第一部分提供了所有背景信息。其中还包括DATATYPE_SAMPLE数据库的链接，您可以使用该链接来跟进示例。

在该部分中，我们探讨了一种易于检测的错误类型（""Access Failure【访问失败】"） ，因为当尝试通过数据库驱动程序读取数据时，它会立即触发一条明确的错误消息。

本节讨论的错误更为隐蔽，也更难发现。我将它们称为"静默损坏（Silent Corruption）"和"未检测到的数据变异（Undetected Mutation）"。

让我们从"静默损坏（Silent Corruption）"开始：
在DATATYPE_SAMPLE数据库的 "雇员（Employee） "表中，有一条被故意篡改的记录可以证明这种行为--它就是ID = 110 的记录。 乍一看，甚至再看一眼，都看不出任何问题。无论是数据库驱动程序还是查询工具，都没有显示读取该记录有问题。

只有仔细观察才会发现，红色标记单元格中的值与传输（和定义）的元数据不符。

"名称（Name）"列被定义为VARCHAR(50)，但实际值为60 个字符！

在某些情况下，这种行为不会造成任何问题——例如，当驱动程序宽松地处理这种不一致时。
但是，当下游系统依赖于所提供的元数据时，问题就会出现。如果根据这些元数据定义进行进一步处理，当实际内容与约定的接口不一致时，就可能出现错误。一个典型的例子是 ETL 工具，它通常根据元数据生成目标表或定义转换。

以下 SQL 查询可用于识别内容偏离已定义元数据的记录：

SELECT
 Name,
 CASE WHEN LENGTH(Name) > 50 THEN 1 ELSE 0 END AS Name_LENGTH_CHECK
,SSN,
 CASE WHEN LENGTH(SSN) > 50 THEN 1 ELSE 0 END AS SSN_LENGTH_CHECK
FROM SQLUser.Employee
WHERE 
      LENGTH(Name) > 50
OR    LENGTH(SSN) > 50

执行此查询后，只会返回包含错误的记录。在每一行中，如果值超过元数据定义的长度，有问题的单元格将被标记为 1。

现在我们来看看下一种错误类型："未检测到的数据变异（Undetected Mutation）"。

为了演示这个问题，DATATYPE_SAMPLE数据库中包含了一条专门为说明这种行为而更改的错误记录。

问题记录是ID = 120的记录

同样，在读取这条记录时，数据库驱动程序和查询工具都不会显示问题。

在这种情况下，该值甚至看起来与元数据相匹配！该列定义为INTEGER，该行在该单元格中返回一个整数值（在本例中为：0）。

然而，这个值实际上并没有存储在数据库中！通过操作，一个字符串（STRING)值被注入到这个字段中。

SELECT
 CAST(Age AS VARCHAR(255)) AS Age,
 ISNUMERIC(CAST(Age AS VARCHAR(255))) AS Age_ISNUMERIC
FROM SQLUser.Employee
WHERE
    ISNUMERIC(CAST(Age AS VARCHAR(255))) = 0

如果执行此查询，只会返回包含元数据不一致的行。在每个结果行中，如果值无法被驱动程序解释为数值，则有问题的单元格会被标记为 0。

最后的思考

这些情况凸显了看似格式良好的数据如何隐藏着微妙的不一致性——尤其是在绕过标准保障措施的遗留系统中。虽然 "访问失败（Access Failures） "很容易被发现，但"静默损坏（Silent Corruption）"和"未检测到的数据变异（Undetected Mutation）"等问题往往会被忽略，却会给下游带来严重问题，尤其是在依赖严格元数据合规性的系统中。

这里分享的DATATYPE_SAMPLE数据库和诊断查询为手动识别此类问题奠定了基础。但是面对现实，手工编写这些检查既繁琐又容易出错。

幸运的是，SQL DATA LENS（最低版本 3.22）使这一过程变得更加简单。 😉 只需单击一下，它就能为表、视图和存储过程（Tables, Views, and Stored Procedures）生成全面的完整性检查，从而节省时间并帮助您提前发现隐藏的数据质量问题。