数据库安全审计解决方案
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一、数据库安全审计需求概述 数据库系统是一个复杂而又关键的系统，数据库存在各种管理和技术上的风险，如果这些风险变为事实，那么企业数据将遭受严重的经济损失和法律风险。 而面对数据库的安全问题，企业常常要面对一下问题： ?数据库被恶意访问、攻击甚至数据偷窃，而企业无法及时发现、追踪并阻截这些恶意的行为。 ?数据库遭受恶意访问、攻击后，不能追踪到足够的证据。 ?不了解数据使用者对数据库访问的细节，从而无法保证数据安全，特别是敏感数据的管理。 ?来自内部的威胁：特权用户随意修改配置、改变或盗取数据，没有明确职责分工。 ?针对数据库、应用系统日志的审计只能做事后分析，周期长，且无法进行持续性审计。 ?审计缺乏规范性，无法有效成为公司的安全管理规范且满足外部审计需求。 ?人工审计面对海量数据，无法满足100%可见性，造成审计不完整。?DBA权责未完全区分开，导致审计效果问题。 二、Guardium企业数据管理综合解决方案 InfoSphere Guardium提供的一组集成模块，使用一个统一的控制台和后端数据存储，管理整个数据库的安全与合规周期。通过Guardium，IBM 现在提供一种直接解决数据库安全性和遵从性问题的自动、有效且高效的方法。可扩展企业安全平台既能实时保护数据库，又能自动化所有合规审计流程。这套方案不仅在解决问题方面表现卓越，而且在避免消极影响方面同样表现出色。它对数据库性能的影响几乎为零，无需对数据库作任何变更，甚至不依赖本地数据库日志或审计工具。 三、通过Guardium管理数据安全 ?发现、分类并且自动寻找、分类和保护敏感信息 使用数据库自动搜寻和信息分类功能来识别机密数据的存储位置，然后使用定制的分类标签来自动执行适用于特定级别的敏感信息的安全策
基于MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总 最近公司推荐了mycat分布式中间件解决数据库分布式方案，今天到mycat官网学了一翻 （https://www.doczj.com/doc/7f5832009.html,），汇总下几个重点： 1、mycat是什么？ mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL 协议的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL 客户端工具和命令进行访问,后端可以用MySQL 原生(Native)协议访问数据库（不限于MYSQL数据库）, 其核心功能是分表分库,即将一个多表水平分割为N 个小表,存储在后端的数据库中。 以下是几种通俗的方式介绍MYCAT： 1）对于DBA 来讲: Mycat 就是MySQL Server,而Mycat 后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL 的存储引擎,如InnoDB,MyISAM 等,因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL 上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL 保证的,简单的说,Mycat 就是MySQL 最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL 拥有了能跟Oracle PK 的能力。 2）对于开发来讲:
Mycat 就是一个近似等于MySQL 的数据库服务器,你可以用连接MySQL 的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat 端口是8066 而非MySQL 的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL 语句,因为返样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 3）对于架构师来讲： Mycat 是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat 智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目了然,根据返些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也不用改变。 2）双活部署 mycat、zk均采用双中心部署 3、常见的数据库切分优化方案 传统数据库存在着先天性的弊端,但是NoSQL 数据库又无法将其替今,NoSQL 只能作为传统数据的补充而不能将其
关于XX业务系统数据同步方案简介
修订记录
目录 1. 概述 (4) 2. 数据分析现状 (5) 3. 数据同步方案 (6) 3.1. 理论分析 (7) 3.1.1. 理论值分析 (7) 3.1.2. 必要条件 (9) 3.1.3. 差集计算 (9) 3.2. 数据处理方案 (11) 3.2.1. 历史数据处理 (11) 3.2.2. 过渡性数据处理 (12) 3.2.3. 常规数据处理 (12) 3.3. 数据时效性 (12) 4. 未知性说明 (14)
1.概述 XX业务系统技术支持人员大部分时间均在进行数据统计分析，且基本是在正式环境中进行数据分析处理，而此举在实际操作中除会给生产系统带来诸多压力之外，还可能因为操作人员新建大量临时表时操作失误而出现删表或者删数据的情况。 针对上述情况并结合可视化分析系统的现有使用情况，做本建设性思考方案，旨在针对实际问题提出理论上的建设性方案。
2. 数据分析现状 XX 业务系统数据分析一直因为数据时效性而无法很好的使用Spark 集群，且目前已建设的可视化分析环境因为历史数据存在被修改的可能性而导致用之甚少。且当前XX 业务系统集群可视化分析环境采用按月(月中)更新、人工拷贝而后转由集群导入的方式，如下图1所示。 备份库 集群库 正式库人工拷贝系统同步 图1 – XX 业务系统数据同步示意图 该方式在实际操作中非常消耗人力、物力，且集群数据利用率极低(XX 业务系统版集群可视化环境几乎没人使用)。
3.数据同步方案 近期，在处理HBase数据同步至HDFS方案时，构思如下数据更新方案，如图2所示： 近期数据 差集 全量数据 Override Append 图2 – HBase数据迁移理论方案示意图 同理，将HBase替换成XX业务系统生产数据库，则会得到下图3所示方案示意图： 近期数据 差集 全量数据 Override Append Oracle 图3– XX业务系统数据迁移理论方案示意图 该方案是采用蚂蚁搬家的思路，若在此方案思路使用至XX业务系统数据同步中将会使数据从一个月的更新周期调整为一天，从而使集群数据更接近实时数据，从而为XX业务系统日常统计使用Spark集群提供了可能性。
1.mysql数据同步实现原理 即读写操作在两台服务器上进行，每台服务器即主也是从。当其中的任何一台服务器收到操作请求时，其进行相应的数据变化，并把变化的数据复制到另一台服务器中。 2.配置服务器master 初始服务器 通过mysql工具连接服务器master后，新建两个数据库audit，idm。导入初始化数据库文件，完成数据库的初始化 给用户授权 从开始菜单中打开mysql5的命令行，输入正确的密码，进入mysql控制台命令行模式后，输入如下命令： #授权来自192.168.0.189的backup用户拥有对所有库的复制数据的权限，该用户的密码设为123456 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'backup'@'192.168.0.189' IDENTIFIED BY '123456'; #刷新权限设置 FLUSH PRIVILEGES ; 修改配置文件 修改主目录中的my.inf文件，在mysqld下面加入如下内容 server-id = 1 log-bin=mysql-bin binlog-do-db = audit binlog-do-db = idm binlog-ignore-db = information_schema binlog-ignore-db = mysql binlog-ignore-db = test master-host = 192.168.0.189 master-user = backup master-password = 123456 master-port = 3306
replicate-do-db = audit replicate-do-db = idm master-connect-retry = 60 3.配置服务器slave 初始服务器 通过mysql工具连接服务器ha002后，新建两个数据库audit，idm。导入初始化数据库文件，完成数据库的初始化 给用户授权 从开始菜单中打开mysql5的命令行，输入正确的密码，进入mysql控制台命令行模式后，输入如下命令： #授权来自192.168.0.188的backup用户拥有对所有库的复制数据的权限，该用户的密码设为123456 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'backup'@'192.168.0.188' IDENTIFIED BY '123456'; #刷新权限设置 FLUSH PRIVILEGES ; 修改配置文件 修改主目录中的my.inf文件，在mysqld下面加入如下内容 server-id = 2 master-host = 192.168.0.188 master-user = backup master-password = 123456 master-port = 3306 relicate-do-db = audit replicate-do-db = idm master-connect-retry = 60 log-bin=mysql-bin binlog-do-db = audit binlog-do-db = idm binlog-ignore-db = information_schema
数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；
基于PDA的地下管线数据采集系统 1、管线普查现状存在的主要问题 1）目前管线普查所采用的基本流程图（图1） 2）管线普查中目前存在的主要问题 （1）手工纸质记录维护难度大、查找困难： 由于纸质记录的局限性，当数据量增大时，对图纸记录维护和查询将变得越来越来困难，如果作业小组的草图没有及时的建立成内业数据库，则重号、错连、漏入等人为出错几率会直线增加。 （2）由外业管线探测到内业建立数据库，中间环节多，出错几率大：现有的管线普查流程可以看出，由外业管线探测到内业建立数据库，白天外业采集作业，晚上内业加班录入数据，现在还有的做法是同一管线属性（如埋深、管径数值型属性）事先记录在草图上，再由草图抄写管线探测手簿，然后根据管线探测手簿由内业人员建立成管线数据库，管线属性和连接关系至少经过两到三道工序才能建立到数据库中，在不同人员，不同工序的影响下，加大了的数据出错的几率。 （3）填写管线探测手簿与内业建库加大了内业处理工作量： 由于管线外业探测的不确定性，同一管线属性可能会多次进行修改，此过程在整个管线普查的过程持续存在。因此对每一项管线属性的修改必须同时修改草图、数据库、管线探测手簿，特别是对管线探测手簿的填写，平均必须抄写两遍以上或更多，加大了内业处理工作量。 （4）项目部无法对作业进度和各物探小组的作业情况进行全面跟踪掌握：对于纸质记录的外业管线探测手簿，如果没有及时进行整理或内业没有及时录入到数据库中，则项目部无法对实际已经完成的物探外业工作量进行情细的统计与查询，也无法对各物探小组每天的工作情况进行细致全面的进行跟踪了解。 2、系统总体介绍 1）为什么要采用PDA方式进行数据采集
湖南工业大学科技学院 毕业设计（论文）开题报告 （2012届） 教学部：机电信息工程教学部 专业：电子信息工程 学生姓名：肖红杰 班级： 0801 学号 0812140106 指导教师姓名：杨韬仪职称讲师 2011年12 月10 日
题目：基于单片机的数据采集系统的控制器设计 1.结合课题任务情况，查阅文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述。 近年来，数据采集及其应用技术受到人们越来越广泛的关注，数据采集系统在各行各业也迅速的得到应用。如在冶金、化工、医学、和电器性能测试等许多场合需要同时对多通道的模拟信号进行采集、预处理、暂存和向上位机传送、再由上位机进行数据分析和处理，信号波形显示、自动报表生成等处理，这些都需要数据采集系统来完成。但很多数据采集系统存在功能单一、采集通道少、采集速率低、操作复杂、并且对操作环境要求高等问题。人们需要一种应用范围广、性价比高的数据采集系统，基于单片机的数据采集系统具有实现处理功能强大、处理速度快、显示直观，性价比高、应用广泛等特点，可广泛应用于工业控制、仪器、仪表、机电一体化，智能家居等诸多领域。总之，无论在那个应用领域中，数据采集与处理越及时，工作效率就超高，取得的经济效益就越大。 数据采集系统的任务，就是采集传感器输出的模拟信号转换成计算机能识别的信号，并送入计算机，然后将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监测，其中一些数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的市场需求量大，特别是随着技术的发展，可用数据器为核心构成一个小系统,而目前国内生产的主要是数据采集卡，存在无显示功能、无记忆存储功能等问题，其应用有很大的局限性，所以开发高性能的，具有存储功能的数据采集产品具有很大的市场前景。 随着电子技术的迅速发展，，一些高性能的电子芯片不断推出，为我们进行电子系统设计提供的更多的选择和更多的方便，单片机具有体积小、低功耗、使用方便、处理精度高、性价比高等优点，这些都使得越来越广泛的选用单片机作为数据采集系统的核心处理器。一些高性能的A/D转换芯片的出现也为数据采集系统的设计提供了更多的方便，无论是采集精度还是采样速度都比以前有了较大的提高。其中一些知名的大公司如MAXIM公司、TI公司、ADI公司都有推出性能比效突出的 A/D转换芯片，这些芯片普通具有低功耗、小尺寸的特点，有些芯片还具有多通道的同步转换功能。这些芯片的出现，不仅因为芯片价格便宜，能够降低系统设计的成本，而且可以取代以前繁琐的设计方法，提高系统的集成度。 数据采集器是目前工业控制中应用较多的一类产品，数据采集器的研制已经相当成熟，而且数据采集器的各类不断增多，性能越来越好，功能也越来越强大。 在国外，数据采集器已发展的相当成熟，无论是在工业领域，还是在生活中的应用，比如美国FLUKE公司的262XA系列数据采集器是一种小型、便携、操作简单、使用灵活的数据采集器，它既可单独使用又可和计算机连接使用，它具有多种测量
数据中心同步平台建设 方案 Hessen was revised in January 2021
数据中心同步平台建设方案 第一章概述 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安
全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括：
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
Mysql 数据库主主（master-master）同步方案 一、MySQL同步概述 1.MySQL数据的复制的基本介绍 目前MySQL数据库已经占去数据库市场上很大的份额，其一是由于MySQL数据的开源性和高性能，当然还有重要的一条就是免费~不过不知道还能免费多久，不容乐观的未来，但是我们还是要能熟练掌握MySQL数据的架构和安全备份等功能，毕竟现在它还算是开源界的老大吧！ MySQL数据库支持同步复制、单向、异步复制，在复制的过程中一个服务器充当主服务，而一个或多个服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。 请注意当你进行复制时，所有对复制中的表的更新必须在主服务器上进行。否则，你必须要小心，以避免用户对主服务器上的表进行的更新与对从服务器上的表所进行的更新之间的冲突。 单向复制有利于健壮性、速度和系统管理： 健壮性：主服务器/从服务器设置增加了健壮性。主服务器出现问题时，你可以切换到从服务器作为备份。
速度快：通过在主服务器和从服务器之间切分处理客户查询的负荷，可以得到更好的客户响应时间。SELECT查询可以发送到从服务器以降低主服务器的查询处理负荷。但修改数据的语句仍然应发送到主服务器，以便主服务器和从服务器保持同步。如果非更新查询为主，该负载均衡策略很有效，但一般是更新查询。 系统管理：使用复制的另一个好处是可以使用一个从服务器执行备份，而不会干扰主服务器。在备份过程中主服务器可以继续处理更新。 2.MySQL数据复制的原理 MySQL复制基于主服务器在二进制日志中跟踪所有对数据库的更改(更新、删除等等)。因此，要进行复制，必须在主服务器上启用二进制日志。 每个从服务器从主服务器接收主服务器已经记录到其二进制日志的保存的更新，以便从服务器可以对其数据拷贝执行相同的更新。 认识到二进制日志只是一个从启用二进制日志的固定时间点开始的记录非常重要。任何设置的从服务器需要主服务器上的在主服务器上启用二进制日志时的数据库拷贝。如果启动从服务器时，其数据库与主服务器上的启动二进制日志时的状态不相同，从服务器很可能失败。 将主服务器的数据拷贝到从服务器的一个途径是使用LOAD DATA FROM MASTER语句。请注意LOAD DATA FROM MASTER目前只在
双节点数据库负载均衡解决方案 问题的提出？ 在SQL Server数据库平台上，企业的数据库系统存在的形式主要有单机模式和集群模式（为了保证数据库的可用性或实现备份）如：失败转移集群（MSCS）、镜像（Mirror）、第三方的高可用（HA）集群或备份软件等。伴随着企业的发展，企业的数据量和访问量也会迅猛增加，此时数据库就会面临很大的负载和压力，意味着数据库会成为整个信息系统的瓶颈。这些“集群”技术能解决这类问题吗？SQL Server数据库上传统的集群技术 Microsoft Cluster Server(MSCS) 相对于单点来说Microsoft Cluster Server(MSCS)是一个可以提升可用性的技术，属于高可用集群，Microsoft称之为失败转移集群。 MSCS 从硬件连接上看，很像Oracle的RAC，两个节点，通过网络连接，共享磁盘；事实上SQL Server 数据库只运行在一个节点上，当出现故障时，另一个节点只是作为这个节点的备份； 因为始终只有一个节点在运行，在性能上也得不到提升,系统也就不具备扩展的能力。当现有的服务器不能满足应用的负载时只能更换更高配置的服务器。 Mirror 镜像是SQL Server 2005中的一个主要特点，目的是为了提高可用性，和MSCS相比，用户实现数据库的高可用更容易了，不需要共享磁盘柜，也不受地域的限制。共设了三个服务器，第一是工作数据库（Principal Datebase），第二个是镜像数据库（Mirror），第三个是监视服务器（Witness Server，在可用性方面有了一些保证，但仍然是单服务器工作；在扩展和性能的提升上依旧没有什么帮助。
数据库实时同步技术解决方案 一、前言 随着企业的不断发展，企业信息化的不断深入，企业内部存在着各种各样的异构软、硬件平台，形成了分布式异构数据源。当企业各应用系统间需要进行数据交流时，其效率及准确性、及时性必然受到影响。为了便于信息资源的统一管理及综合利用，保障各业务部门的业务需求及协调工作，常常涉及到相关数据库数据实时同步处理。基于数据库的各类应用系统层出不穷，可能涉及到包括ACCESS、SQLSERVER、ORACLE、DB2、MYSQL等数据库。目前国内外几家大型的数据库厂商提出的异构数据库复制方案主要有：Oracle的透明网关技术，IBM的CCD表（一致变化数据表）方案，微软公司的出版者/订阅等方案。但由于上述系统致力于解决异构数据库间复杂的交互操作，过于大而全而且费用较高，并不符合一些中小企业的实际需求。 本文结合企业的实际应用实践经验，根据不同的应用类型，给出了相应的数据库实时同步应用的具体解决方案，主要包括： (1) SQLSERVER 到SQLSERVER 同步方案 (2) ORACLE 到SQLSERVER 同步方案 (3) ACCESS 到SQLSERVER/ORACLE 同步方案
二、异构数据库 异构数据库系统是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。异构数据库的异构性主要体现在以下几个方面： 1、计算机体系结构的异构 各数据库可以分别运行在大型机、小型机、工作站、PC嵌入式系统中。 2、基础操作系统的异构 各个数据库系统的基础操作系统可以是Unix、Windows NT、Linux等。 3、DMBS本身的异构 可以是同为关系型数据库系统的Oracle、SQL Server等，也可以是不同数据模型的数据库，如关系、模式、层次、网络、面向对象，函数型数据库共同组成一个异构数据库系统。 三、数据库同步技术
海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
高可用MS SQL Server数据库解决方案 建设目标 减少硬件或软件故障造成的影响，保持业务连续性，从而将用户可以察觉到的停机时间减至最小，确保数据库服务7*24小时（RTO为99.9%）运转，建设一套完整的高可用性MS SQL Server数据库系统。 需求分析 服务器宕机造成的影响 服务器宕机时间使得丢失客户收益并降低员工生产效率，为了避免对业务造成影响，从两个方面采取预防措施： 一、计划宕机时的可用性： ●补丁或补丁包安装 ●软硬件升级 ●更改系统配置 ●数据库维护 ●应用程序升级 二、防止非计划性宕机： ●人为错误导致的失败 ●站点灾难 ●硬件故障
●数据损毁 ●软件故障 现有状况 ●服务器存在单点故障； ●数据库未做高可用性配置； ●数据库版本为MS SQL Server2008； ●服务器配置为CPU E7540 2.0，24G存； ●数据库容量约800G 技术解决方案 解决思路 考虑到本项目的需求和最佳性能，为了达到最佳可用性，方案采用两台数据库服务器做故障转移集群，连接同一台存储做数据库的共享存储，实现故障自动转移。同时，将旧服务器作为镜像数据库，采用SQL Server 2012的alwayson 功能来再次完成自动故障转移，并可以分担查询的负载。
架构拓扑 新数据库：承担数据库主体计算功能，用于生产数据，采用双机集群，实现自动故障转移。 旧数据库：通过镜像功能，存储数据库副本，用于发生故障时的转移。也可配置为只读，承担备份的负载。 存储：存储采用双控制器，双FC连接两台服务器，避免单点故障。 主/辅域控制器：采用双机模式，SQL Server 2012 实现高可用的必备基础设施。 高可靠性技术方案 SQL Server的企业版支持所有的高可用性功能，这些功能包括：
数据库一体机建设方案 2019.08
目录 1.产品简介 (3) 1.1.产品背景 (3) 1.2.产品概述 (4) 1.3.产品特性及优势 (4) 2. 硬件配置和集成服务 (5) 2.1.建议分布式数据库一体机硬件配置 (5) 2.2.数据库迁移工作内容人天 (6)
1.产品简介 分布式数据库一体机遵循开放的工业标准，采用领先的分布式架构，专为企事业单位核心数据库高性能需求业务设计，将计算单元和存储单元以及网络单 元整合融入标准机柜，为企业级核心数据库业务提供卓越性能、高可 靠性与高性价比。分布式数据库一体机系统支持多种数据库混合部 署，完美支撑OLTP、OLAP业务等多种负载，数据库一体机所涉及部 件均为冗余设计，数据2～3份冗余保护，增加专为数据库性能设计 的性能加速单元为企业核心数据库业务提供强大的处理能力与灵活 的扩展能力。 1.1.产品背景 一直以来，IT业务支撑系统数据库均运行在小型机+集中式SAN存储的传统架构中。随着当前业务的高速发展，业务系统的交易量及数据量越来越大，对核心系统的处理能力及存储能力要求越来越高。而小型机\X86+集中存储的传统架构扩展性差，性能有限，IO能力严重不足，如需达到相应的处理能力，则需要用更高配置的小型机\X86和更高端存储来代替现有的小型机\X86和存储，技术复杂，代价昂贵。同时，随着设备的老化，设备性能越来越不足以支撑业务需要，核心系统的架构改造和升级势在必行。 基于传统架构的数据库往往存在如下的问题： ◆传统架构的数据库节点需要高性能主机，成本高。对于多节点RAC数据库，由于节点间 的通信带宽通常为1Gbps，较高的为10Gbps，这个数量级的带宽使得节点间的并发处理能力无法充分利用。 ◆传统架构的数据库的性能瓶颈通常在IO上面，传统的磁盘阵列受限于控制器的处理能 力和FC端口带宽，IO吞吐量通常只能几百MB/s，在数据库要求大量的磁盘读写时，IO 消耗的时间过长。 ◆传统架构的存储扩展能力较差，在容量增加时，性能没有相应提高。同时扩容成本高。 在此环境下，以x86服务器为基础、使用闪存卡、Infiniband交换机可以使Oracle RAC
随着信息技术的飞速发展，企业信息化建设的不断深入，使得企业业务系统数量不断增加。这时，各业务系统之间数据交互，各子业务系统与核心业务系统之间数据交互，诸如此类场景的应用需求不断出现。因此，IT部门应对此类需求的压力越来越大。比较突出的问题，主要有实时性与性能的冲突，数据交互方案的安全性与健壮性等。下面浅谈下Oracle数据库之间数据同步方案，不涉及方案的好坏选择，可供参考。 Oracle 提供的数据同步方案： 1，比较原始的，触发器/Job + DBLINK的方式，可同步和定时刷新。 2，物化视图刷新的方式，有增量刷新和完全刷新两种模式，定时刷新。 3，高级复制，分为多主复制和物化视图复制两种模式。其中多主复制能进行双向同步复制和异步复制，物化视图用于单向复制，定时刷新，与2类似。 4，流复制，可实时和非实时同步。 5，GoldenGate复制，Oracle新买的复制产品，后面应该会取代流复制。它不仅能提供Oracle数据库之间的数据复制支持，还支持在不同种数据库之间的数据同步，也可设置实时和非实时同步。 6，DataGurd,此技术主要用于灾备方案，不过在最新11gR2版本中加入了备库实时应用日志，同时能open 提供read only访问的功能。因此，可以作为读写分离，或者作为report数据库，降低系统负载的一个好的方案。 其中上面1，2，3，是采用Oracle数据库内部的机制来实现，而4，5，6是采用挖掘数据库日志的方式实现的。因此，后面3中方式在性能上会更好些。 第三方提供的数据同步方案： 主要根据实现机制分为两大类： 1，采用挖掘数据库日志的方式实现 市场上用的比较多的，如Quest SharePlex, DSG RealSync 。此类软件与Oracle 新收购的GoldenGate 工具类似。 2，采用相关软件在存储级进行复制 IBM,EMC等存储厂商可以实现，使用第三方存储管理软件，如Veritas Replication也可实现。此类方式应用场景与上面6类似。
SqlServer数据库同步是项目中常用到的环节，若一个项目中的数据同时存在于不同的数据库服务器中，而这些数据库需要被多个不同的网域调用时，配置SqlServer数据库同步是个比较好的解决方案。SqlServer数据库同步的配置比较烦锁，下面对其配置详细步骤进行介绍： 一、数据复制前提条件 1. 数据库故障还原模型必需为完全还原模型。 2. 所有被同步的数据表都必须要用主键。 3. 发布服务器、分发服务器和订阅服务器必须使用计算机名称来进行SQLSERVER服务器的注册。 4. SQLSERVER必需启动代理服务，且代理服务必需以本地计算机的帐号运行。 二、解决前提条件实施步骤 1. 将数据库故障还原模型调整为完全还原模型。具体步骤如下: 打开SQLSERVER企业管理器à选择对应的数据库à单击右键选择属性à选择”选项”à 故障还原模型选择完全还原模型。 2. 所有被同步的数据表都必须要用主键。（主要指事务复制）如果没有主键的数据表，增加一个字段名称为id,类型为int 型，标识为自增1的字段。 3. 发布服务器、分发服务器和订阅服务器必须使用计算机名称来进行SQLSERVER服务器的注册。 在企业管理器里面注册的服务器，如果需要用作发布服务器、分发服务器和订阅服务器，都必需以服务器名称进行注册。不得使用IP地址以及别名进行注册，比如LOCAL, “.”以及LOCALHOST等。
如果非同一网段或者远程服务器，需要将其对应关系加到本地系统网络配置文件中。文件的具体位置在%systemroot%\system32\drivers\etc\hosts 配置方式: 用记事本打开hosts文件，在文件的最下方添加IP地址和主机名的对应关系。如图: SQLSERVER必需启动代理服务，且代理服务必需以本地计算机的帐号运行。 启动SQLSERVER代理的方法：我的电脑à单击右键”管理”à服务à SQLSERVERAGENT 将其设为自动启动。如图:
数据库大型应用解决方 案
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。 [@more@] 一、负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成，通过常规网络或专用网络进行连接，由路由器衔接在一起，各节点相互协作、共同负载、均衡压力，对客户端来说，整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器。 1、实现原理 实现数据库的负载均衡技术，首先要有一个可以控制连接数据库的控制端。在这里，它截断了数据库和程序的直接连接，由所有的程序来访问这个中间层，然后再由中间层来访问数据库。这样，我们就可以具体控制访问某个数据库了，然后还可以根据数据库的当前负载采取有效的均衡策略，来调整每次连接到哪个数据库。 2、实现多据库数据同步 对于负载均衡，最重要的就是所有服务器的数据都是实时同步的。这是一个集群所必需的，因为，如果数不据实时、不同步，那么用户从一台服务器读出的数据，就有别于从另一台服务器读出的数据，这是不能允许的。所以必须实现数据库的数据同步。这样，在查询的时候就可以有多个资源，实现均衡。比较常用的方法是 Moebius for SQL Server集群，Moebius for SQL Server集群采用将核心程序驻留在每个机器的数据库中的办法，这个核心程序称为Moebius for SQL Server 中间件，主要作用是监测数据库内数据的变化并将变化的数据同步到其他数据库中。数据同步完成后客户端才会得到响应，同步过程是并发完成的，所以同步到多个数据库和同步到一个数据库的时间基本相等；另外同步的过程是在事务的环境下完成的，保证了多份数据在任何时刻数据的一致性。正因为Moebius 中间件宿主在数据库中的创新，让中间件不但能知道数据的变化，而且知道引起数据变化的SQL语句，根据SQL语句的类型智能的采取不同的数据同步的策略以保证数据同步成本的最小化。
城市地质数据库系统解决方案 发布时间：2012-10-26 15:40:01来源：原创【打印本页】 1. 设计目标 以城市地质调查成果为基础，初步建立城市三维可视化城市地质信息服务和管理系统，实现地质资料收集全面化、整理标准化、录入格式化、管理常态化；充分挖掘地质资料的潜在价值，实现地质资料信息服务多元化，提升地质资料信息服务化水平，提高地质资料的利用率。通过三维地质建模，实现重点区域地质模块的三维可视化、分析、提取、信息生成等功能，为政府宏观决策、重大工程建设项目实施等提供科学依据，降低社会投资风险，构建城市地质资料信息服务经济社会发展的新体制和动态运行保障机制，全面提升地质工作对经济社会发展的服务水平和综合服务能力。 2. 总体框架设计 面向城市地质和三维地质建模数据库建设、成果集成、信息共享和可视化的总体需求，基于GIS、地质、三维可视化和Virtual Globes技术，建立了三维环境下的海量、多尺度、三维立体地质信息的建模、集成、共享和可视化的总体技术框架（下图）。
三维地质建模成果集成、信息共享和可视化的总体技术框架 3. 系统结构与功能设计 根据项目建设目标和需求分析，城市地质信息服务和管理系统的系统结构如下图所示，系统从纵向上可以划分为5个层次：（1）数据采集层，（2）数据库层，（3）数据服务层，（4）专题数据及应用层；（5）业务层。
系统结构及功能模块划分示意图 3.1. 数据采集层 数据采集层满足各类地质资料数据在数据录入、数据编辑、数据更新、数据转入等方面的需求，包含数据辅助整理入库和辅助建库软件编制工具，实现海量数据库建立和后续数据更新，以及数据访问权限控制。 数据采集层实现了基于已有空间数据的建库和三维建模。 3.2. 数据库及其管理层 数据管理模块主要是用来管理所有地质专题数据和三维模型数据，实现地质专题数据的导入导出和加载可视化显示。三维模型目前基于标准obj及vrml交换格式存储，以大字段方式存储于数据库。Ctech、discover3D和MapGIS K9等三维建模工具建好的模型导出为中间格式后进行入库，然后统一由数据管理模块进行管理。 数据库层存储了来自数据采集系统采集的各类空间和属性数据，按数据类型分包括空间数据库（基础地理空间数据库、专题图形数据库、基础地质数据库），专业属性数据库、三维地质模型数据库等数据库。数据库在Oracle支持下实现空间数据与非空间数据一体化存储与管理，具有下述特征：