在文档数据库中强制执行数据验证需要结合使用数据库级别的约束、应用逻辑和中间件工具。MongoDB 或 Couchbase 等文档数据库在设计上具有模式灵活性的特点，但如果未实现验证，这种灵活性可能导致数据不一致。主要方法是使用数据库提供的内置模式验证功能。例如，MongoDB 允许在集合级别定义 JSON 模式验证规则。这些规则可以强制执行诸如字段存在性、数据类型、格式约束（例如，电子邮件模式）或使用表达式进行自定义验证逻辑的要求。例如，你可以确保 user 文档始终包含一个字符串类型的 name 字段和一个特定范围内的数字类型的 age 字段。
另一层验证发生在应用级别。开发者可以在插入或更新文档之前在代码中实现检查。Zod (TypeScript) 或 Pydantic (Python) 等库有助于定义数据模型并根据这些模型验证传入数据。例如，REST API 可能会在数据到达数据库之前使用模式验证用户输入，拒绝无效的电子邮件格式或缺失的必填字段。这减少了无效写入，并将应用逻辑与数据库特定的验证规则解耦。然而，如果其他服务或工具直接与数据库交互，仅依赖应用逻辑可能会留下漏洞，因此将其与数据库级别的验证结合使用是理想的方法。
最后，中间件或数据库触发器可以在数据操作期间强制执行验证。诸如 Mongoose for MongoDB 的工具提供基于模式的建模和预保存钩子，用于在数据持久化之前验证或转换数据。或者，像 Firebase Firestore 这样的云端文档数据库允许编写安全规则，以便在读/写操作期间验证文档结构和字段值。例如，Firestore 安全规则可以强制要求 post 文档必须包含一个 createdAt 时间戳和一个与认证用户匹配的 userId。结合这些方法可以确保在多个层面进行验证，降低无效数据的风险，同时保持文档数据库的灵活性。