데이터 유효성 검사의 필요성은 데이터 일정해야 정렬을 하거나, 필터를 할 수 있기 때문이다. 설문조사나 회원가입을 받을 때, 전화번호 형식이 일정하지 않거나, YES를 Y만 쓰는 등 필터하기 애매한 값이 나오면, 제대로 데이터를 추출할 수 없기 때문에 이런 것을 방지하고자 "유효성 검사"가 필요하다.
과거 Sprint - 유효성 검사를 했었던 역시 동일한 이유였다.
- 예시
회사는 고객들에게 정보를 얻을 데이터베이스를 생성하였다.
그리고 이 데이터를 얻는 방법으로 설문을 만들었다. 설문 회사는 이 설문지를 바탕으로 설문을 보내서 고객들에게 정보를 얻게 요청하였다.
하지만, 설문 회사는 데이터 유효성 검사를 하지 않았다.
이름, 주소, 지역, 우편번호, 핸드폰 번호, 이메일 등 다양한 정보를 물어보는 설문을 고객들에게 돌렸다.
문제는 데이터가 돌아왔을 때, 뒤죽박죽이었다.
ex)
-
핸드폰 서식에 문제가 있었다.
어떤 데이터는 괄호가 있었고, 몇몇은 빼기 기호가 있었다. -
사는 지역은 일부는 다 완벽하게 작성되지 않은 채로 제출됐다.
이게 왜 문제일까?
그 데이터를 받고 시스템에 넣었을 때, 보고서를 생성할 수 없기 때문이다.
왜냐면, 데이터에 일관된 서식이 없었기 때문이다.
이러한 이유로, "데이터 유효성 검사"가 필요한 것이다.
작성자는 데이터를 보낼 때나 사용자들이 작성할 목록에 제대로 된 형식의 데이터가 돌아올 수 있도록 만들어야 한다.
철자가 틀리지 않고, 핸드폰 번호가 작성자가 원하는 서식으로 작성되고, 숫자 값은 원하는 범위까지만 넣을 수 있도록하는 것 등 말이다.
무관한 데이터가 목록에 끼어드는 것도 원치 않는다.
결론은 사용자가 데이터를 어떻게 입력하는지 제어하고 싶다.
ex)
AUTO에 y/n이 아니라, yes/no가 들어간다면 제대로 필터나 정렬이 되지 않을 것이다.
RATE에 최소값은 $19.95 그리고 최대값은 $39.95로 설정하고 싶다.
그 외의 값은 원하지 않는다. 딱 그 범위 안에서만 작성하도록 하고 싶다.
이러한 것들을 방지하기 위해서, 유효성 검사가 필요하다.
