A validação de dados verifica se os dados cumprem as regras definidas antes de entrarem num sistema. O endereço de e-mail está formatado corretamente? A idade está dentro de um intervalo plausível? O campo obrigatório está preenchido? O código postal é válido para o país? A validação deteta erros no momento da entrada, que é o local mais barato para os corrigir. Uma regra de validação que rejeite um número de telefone com um formato incorreto evita uma chamada para o serviço de apoio ao cliente mais tarde.

As regras de validação podem assumir diversas formas. As verificações de tipo confirmam se o valor corresponde ao tipo de dados correto. As verificações de intervalo confirmam se está dentro dos limites aceitáveis. As verificações de formato confirmam se corresponde a um padrão, como um e-mail ou uma data. As verificações referenciais confirmam se aponta para um registo existente. As verificações entre campos confirmam se os campos relacionados são consistentes, como por exemplo um endereço de entrega que corresponde ao país de faturação. Cada regra detecta um tipo de erro diferente. O desafio é equilibrar o rigor com a usabilidade. Regras muito rigorosas rejeitam dados válidos. Regras demasiado permissivas deixam passar erros. Um formulário que rejeita apóstrofos em nomes prejudica os clientes reais. Um formulário que aceita qualquer string como data armazena dados inválidos. A validação também deve fornecer um feedback claro. Uma mensagem de erro que diga "entrada inválida" não ajuda ninguém. Uma mensagem que diz "a data deve estar no formato AAAA-MM-DD" indica ao utilizador exatamente o que deve corrigir.

Tipos de regras de validação

• Tipo — tipo de dados correto
• Intervalo — dentro dos limites mínimo e máximo
• Formato — corresponde a um padrão exigido
• Referencial — aponta para um registo existente
• Interdisciplinar — consistente com áreas afins
• Obrigatório — não pode estar vazio ou ser nulo.

A validação é um mecanismo de controlo. Impede que dados incorretos se propaguem. Este mecanismo precisa de ser rigoroso o suficiente para detetar erros e flexível o suficiente para admitir dados válidos.