数据库设计中的数据追踪和审计方法论(十)

01数据中心概述Chapter数据中心定义与功能定义功能发展历程及趋势发展历程趋势常见类型与特点企业级数据中心云计算数据中心边缘数据中心特点比较重要性及应用领域重要性应用领域广泛应用于金融、制造、医疗、教育、政府等领域，为各行业提供稳定、高效的数据服务。

02数据中心基础设施建设Chapter建筑设计与选址原则建筑设计选址原则电源配置备用电源电缆选择030201供电系统配置要求空调系统设计与节能措施空调系统节能措施消防安全保障措施消防设施配置完善的消防设施，如火灾自动报警系统、气体灭火系统等，确保火灾发生时能及时发现并有效处置。

安全管理建立健全的消防安全管理制度和应急预案，加强员工消防安全培训，提高整体安全防范意识。

03网络架构与设备选型Chapter01020304分层设计冗余性可扩展性安全性网络拓扑结构设计原则关键设备选型依据及参数指标介绍交换机路由器防火墙服务器灾难恢复制定完善的灾难恢复计划和流程，包括应急响应、数据恢复、业务恢复等环节，确保在发生自然灾害或人为破坏等情况下能够及时恢复数据中心业务。

设备冗余在网络关键节点部署双机热备、负载均衡等设备，实现设备级的冗余备份和故障切换。

链路冗余采用多链路捆绑、负载均衡等技术手段，提高链路带宽利用率和可靠性。

数据备份定期对重要数据进行备份，并存储在安全可靠的数据中心或云存储平台上，确保数据的安全性和可恢复性。

冗余备份策略部署故障诊断与排除方法故障诊断故障排除预防性维护文档记录04存储技术及应用场景分析Chapter存储技术分类及特点介绍块存储文件存储对象存储常见应用场景剖析云计算云计算平台需要大规模、高可扩展的存储系统来支持虚拟机、容器等资源的动态管理和调度。

大数据大数据处理需要高性能、高吞吐量的存储系统来支持海量数据的快速读写和分析。

视频监控视频监控需要大容量、高可靠的存储系统来支持视频数据的实时写入和回放。

容量规划和性能优化方法性能优化容量规划通过优化存储系统架构、调整存储参数、升级硬件设备等方式提高存储性能，满足业务需求。

数据仓库的测试方法论数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它对于组织和分析数据非常重要。

然而，数据仓库的正确性和稳定性对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。

因此，对数据仓库进行全面的测试是必不可少的。

本文将介绍数据仓库的测试方法论，以确保数据仓库的质量和可靠性。

一、测试策略数据仓库的测试策略应该包括以下几个方面：1.功能测试：测试数据仓库的基本功能，如数据加载、数据转换、数据清洗、数据查询等。

2.性能测试：测试数据仓库在不同负载下的性能表现，包括数据加载速度、查询响应时间等。

3.可靠性测试：测试数据仓库的稳定性和可靠性，包括数据的完整性和一致性。

4.安全性测试：测试数据仓库的安全性，包括数据的保密性和访问控制。

5.容错性测试：测试数据仓库在出现故障或异常情况下的恢复能力。

6.兼容性测试：测试数据仓库与其他系统的兼容性，如ETL工具、数据可视化工具等。

二、测试环境为了有效地进行数据仓库的测试，需要建立一个合适的测试环境。

测试环境应该包括以下几个方面：1.硬件环境：包括服务器、存储设备等。

2.软件环境：包括操作系统、数据库管理系统、ETL工具等。

3.测试数据：需要准备一些合适的测试数据，以模拟真实的数据情况。

4.测试工具：可以使用一些专业的数据仓库测试工具，如QuerySurge、Talend等。

三、测试用例设计在进行数据仓库测试之前，需要设计一些合适的测试用例，以确保测试的全面性和有效性。

测试用例应该包括以下几个方面：1.数据加载测试：测试数据仓库的数据加载过程，包括数据的抽取、转换和加载。

2.数据查询测试：测试数据仓库的查询功能，包括查询语句的正确性和查询结果的准确性。

3.数据清洗测试：测试数据仓库的数据清洗过程，包括去重、校验、修复等。

4.性能测试：测试数据仓库在不同负载下的性能表现，包括数据加载速度、查询响应时间等。

5.安全性测试：测试数据仓库的安全性，包括数据的保密性和访问控制。

1 微服务化的数据库设计与读写分离 2 数据库永远是应用最关键的一环, 同时越到高并发阶段, 数据库往往成为瓶颈, 如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计, 则后期数据库横向扩展, 分库分表都会遇到困难。 对于互联网公司来讲, 一般都会使用Mysql数据库。 一、数据库的总体架构

我们首先来看Mysql数据的总体架构如下:

这是一张非常经典的Mysql的系统架构图, 通过这个图可以看出Mysql各个部分的功能。 3

当客户端连接数据库的时候, 首先面对的是连接池, 用于管理用户的连接, 并会做一定的认证和鉴权。

连接了数据库之后, 客户端会发送SQL语句, 而SQL接口这个模块就是来接受用户的SQL语句的。

SQL语句往往需要符合严格的语法规则, 因而要有语法解析器对语句进行语法解析, 解析语法的原理如同编译原理中的学到的那样, 从语句变成语法树。

对于用户属于的查询可以进行优化, 从而可以选择最快的查询路径, 这就是优化器的作用。 为了加快查询速度, 会有查询缓存模块, 如果查询缓存有命中的查询结果, 查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。

上面的所有的组件都是数据库服务层, 接下来是数据库引擎层, 当前主流的数据库引擎就是InnoDB。 4

对于数据库有任何的修改, 数据库服务层会有binary log记录下来, 这是主备复制的基础。 对于数据库引擎层, 一个著名的图如下:

在存储引擎层, 也有缓存, 也有日志, 最终数据是落到盘上的。 5

存储引擎层的缓存也是用于提高性能的, 但是同数据库服务层的缓存不同, 数据库服务层的缓存是查询缓存, 而数据库引擎层的缓存读写都缓存。数据库服务层的缓存是基于查询逻辑的, 而数据库引擎引擎的缓存是基于数据页的, 可以说是物理的。

哪怕是数据的写入仅仅写入到了数据库引擎层中的缓存, 对于数据库服务层来讲, 就算是已经持久化了, 当然这个时候会造成缓存页和硬盘上的页的数据的不一致, 这种不一致由数据库引擎层的日志来保证完整性。

dbmh法DBMH法，又称数据库方法论，是一种系统化的数据库开发方法，可以帮助开发人员高效地设计和实现数据库系统。

在这个方法中，DBMH表示数据建模的过程，从需求分析开始，经过逐步细化和验证的过程，最终形成一个可行的数据库设计。

下面分步骤讲述DBMH方法的具体实现过程：第一步是需求分析。

在这个阶段，开发团队需要深入了解客户的需求，梳理出需要在数据库中存储和管理哪些数据，并决定数据之间的关系。

这个过程是非常关键的，因为一个差的需求分析很容易导致整个数据库系统的低效和不可靠。

第二步是导入数据。

在分析完客户需求后，团队需要把已有的数据导入到数据库中。

数据可能存在于多个不同的来源，如Excel表格、文本文件、关系型数据库等等。

开发团队需要对导入的数据进行清洗、格式化和验证，以确保它们的完整性和准确性。

第三步是数据建模。

在这个阶段，开发团队需要创建数据库的逻辑结构，包括数据的表、字段、关系和约束条件等。

这个过程需要仔细考虑数据之间的关系，以及它们在实际应用中的使用场景。

数据库设计的质量对整个系统的性能和可维护性很重要。

第四步是数据库实现。

在完成数据建模后，开发团队需要将设计好的逻辑结构映射到实际的数据库技术中，如MySQL、Oracle、MongoDB等。

这个过程需要考虑数据库的性能和可扩展性，并选择合适的技术来实现应用程序和数据库的交互。

第五步是数据库测试。

在完成数据库实现后，开发团队需要通过测试来验证数据库系统的正确性和稳定性。

测试包括单元测试、集成测试和性能测试等，团队需要确保系统能够正常地处理、存储和检索数据，并且在高并发、大规模数据等复杂场景下也能够保持高效。

第六步是数据库维护和优化。

当数据库系统部署到正式环境中后，团队需要持续监测和优化系统的性能和可靠性。

这个过程包括系统日志的记录和分析、数据备份和恢复、系统安全等等。

团队需要不断学习和了解最新的技术和最佳实践，以确保数据库系统的稳定运行和持续改进。

CISA考试练习(习题卷8)第1部分：单项选择题，共100题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]下列哪一种行为是互联网上常见的攻击形式？A)查找软件设计错误B)猜测基于个人信息的口令C)突破门禁系统闯入安全场地D)种值特洛伊木马答案:D解析:2.[单选题]IS审计师应建议采取以下哪项措施来保护数据仓库中存储的特定敏感信息？A)实施列级和行级权限B)通过强密码增强用户身份认证C)将数据仓库组织成为特定主题的数据库D)记录用户对数据仓库的访问答案:A解析:选项A通过控制用户可访问的信息内容专门用于解决敏感数据问题。

列级安全性可防止用户查看表中的一个或多个属性。

而行级安全性则可对表中的某一组信息进行限制；例如，如果某个表中包含员工薪资的详细信息，则应适当加以限制，以确保用户无法在未经专门授权的情况下查看高级职员的薪资。

在关系数据库中，通过允许用户访问数据的逻辑表示而不是物理表，可以实现列级和行级安全性。

这种“细化”安全模型可在信息保护与支持各种分析和报告应用之间达到最佳平衡。

通过强密码增强用户身份认证是一种应对所有数据仓库用户实施的安全控制，而不应专门用于解决敏感数据保护问题。

将数据仓库组织成为特定主题的数据库可能是一种有效的做法，但实际上并不能充分保护敏感数据。

数据库级安全性通常过于“低级”，无法为信息提供有效且高效的保护。

例如，一个数据库可能包含员工薪资和客户收益率详细信息等信息，必须对这些信息加以限制；而对于其中包含的员工部门等其他信息，则允许大量用户进行合法访问。

将数据仓库组织成特定主题的数据库与选项B类似，因为通常也应用此控制。

审查包含敏感数据的表的访问权限时可能应更加仔细，如此控制在缺少选项A中所指定的强预防性控制时不足以保护相关信息。

3.[单选题]下列哪些组件，在入侵检测系统（ ID、S ）中负责收集数据 ？A)分析器B)管理控制台C)用户界面D)传感器答案:A解析:传感器负责收集数据。

第1篇一、基础知识1. 请简述ETL的基本概念和作用。

2. ETL在数据仓库项目中扮演什么角色？3. ETL的主要步骤有哪些？请分别解释每个步骤的作用。

4. 什么是数据清洗？请列举几种常见的数据清洗方法。

5. 什么是数据集成？请举例说明数据集成在ETL中的应用。

6. 什么是数据仓库？请简述数据仓库与数据湖的区别。

7. 请解释数据仓库中的事实表和维度表的概念。

8. 什么是星型模型和雪花模型？请比较它们的优缺点。

9. 请解释数据仓库中的ETL流程与数据湖中的数据流转有何不同。

10. 什么是数据同步？请列举几种常见的数据同步方法。

二、ETL工具与平台1. 请列举几种常用的ETL工具，并简要介绍它们的优缺点。

2. 请简述Apache Nifi在ETL流程中的作用。

3. 请解释Talend Open Studio的功能和特点。

4. 请简述Informatica PowerCenter的架构和特点。

5. 请介绍Oracle Data Integrator（ODI）的基本功能。

6. 请解释DataX、Sqoop和Kettle的区别。

7. 请列举几种常用的数据存储引擎，如Hive、HBase和Spark。

8. 请解释Hadoop生态系统中HDFS、YARN和MapReduce的关系。

9. 请简述数据湖平台如Amazon S3、Azure Data Lake Storage和Google Cloud Storage的特点。

10. 请介绍如何使用Kafka进行数据采集和实时处理。

三、数据抽取1. 请简述全量抽取和增量抽取的区别。

2. 请解释SQL Server的快照隔离级别及其在数据抽取中的应用。

3. 请简述异构数据源中常用的数据抽取技术，如JDBC、ODBC和Web服务。

4. 请介绍几种常用的数据抽取工具，如SSIS、ETLTools和Talend。

5. 请解释数据抽取过程中的数据转换和映射。

6. 请简述如何使用数据抽取工具实现数据清洗和去重。

干馏处理污泥制造生物炭(论文)10-7-28LT干馏法处理污泥制备生物炭Dry Distillation Sludge Treatment Preparation of Biochar〔干馏法为污水处理厂解决污泥处理难题〕(Dry Distillation for Wastewater Treatment Plants to Solve Sludge Treatment Difficulties) 摘要：污泥处置难，究竟难在哪？传统的污泥处置技术有填埋、堆肥、固化、土地利用、制造建材、干化燃烧、发电厂掺烧、水泥窑协同处理等等。

为什么有如此多的处置方法，而污泥处置却成为全国性难题呢？如果对污泥问题全面分析，就会发现并不是污泥本身难处理，而是传统的污泥处置技术难实施！以往的研究过多地关注污泥本身的处理，缺乏从污水处理厂的角度去研究污泥处理需要克服的技术和非技术难题！作为污泥处理的责任实体，当一个污水处理厂方案进行污泥处理时，他们必须要解决：〔1〕污泥处理工程实施的独立性，〔2〕污泥处理工程的经济性，〔3〕污泥处理过程的可控性，〔4〕污泥处理系统的稳定性。

干馏法处理污泥技术是专为污水处理厂解决其所面临的上述问题而开发的！干馏法处理污泥，使污水处理厂掌握了实施污泥处理工程的主动权，并使污泥处理工程实施具有了可操作性以及可控性。

干馏法处理污泥解决了污水处理领域的一个难题，同时也解决了各国面临的土壤退化难题和无法大规模、低本钱制造土壤改进急需的生物炭难题！科学家们将以生物质为原料，在无氧状态下干馏、热解所形成的一种炭质材料称为“生物炭〞。

理论上，任何植物或动物都可以在无氧环境下热解后形成生物炭。

制造生物炭的生物质来源广泛，如污水处理厂污泥、生活垃圾，以及动物粪肥、稻米谷壳、花生壳、玉米秆、树木废料等。

生物炭被称为“黑金〞，广泛用于土壤改进。

生物炭富含微孔，不但可以补充土壤的有机物含量，还可以改善土壤的透气性和排水性，蓄留植物根部所需水分，有效地保存水分和养料，提高土壤肥力。

数据类测试方法论数据类测试是软件测试的一种方法，用于测试和验证数据类的正确性、完整性和可靠性。

数据类是指用于存储和处理数据的类，例如数据库类、文件类、缓存类等。

数据类测试主要关注数据的正确性，包括数据的读取、写入、更新和删除等操作的正确性。

1.定义测试目标：在进行数据类测试前，首先需要明确测试的目标和测试的范围。

明确要测试的数据类以及相关操作，例如读取数据、写入数据、更新数据和删除数据等。

2.设计测试用例：根据测试目标，设计测试用例来验证数据类的正确性。

测试用例应该包括正常情况下的测试用例和异常情况下的测试用例。

正常情况下的测试用例用来验证数据类的基本功能是否正常工作，异常情况下的测试用例用来验证数据类对异常情况的处理是否正确。

3.准备测试环境：为了进行数据类测试，需要准备相应的测试环境。

测试环境应该包括所需的数据类，并且数据类中需要包含各种可能的测试数据，以覆盖不同的测试情况。

4.执行测试用例：根据设计的测试用例，执行测试操作，包括读取数据、写入数据、更新数据和删除数据等。

在执行测试用例时，需要记录测试结果，并比对实际结果与预期结果是否一致。

5.分析测试结果：对执行测试用例的结果进行分析，判断测试是否通过。

如果测试结果与预期结果一致，则测试通过；如果测试结果与预期结果不一致，则需要进行问题分析和定位，并进行修复。

6.优化测试用例：根据分析的测试结果，对测试用例进行优化。

优化测试用例包括增加新的测试用例，覆盖更多的测试场景，以及修改已有的测试用例，确保测试用例的全面性和准确性。

7.重复执行测试：经过优化后的测试用例，可以再次进行测试，以确保数据类的正确性和稳定性。

在重复执行测试时，可以使用自动化测试工具来提高测试的效率和准确性。

数据类测试的重点是对数据的正确性进行验证。

在设计测试用例时，需要考虑各种可能的测试情况，包括正常情况和异常情况。

在执行测试用例时，需要仔细记录测试结果，并进行问题分析和修复。

第一章总则第一条为了规范信息系统审计工作，提高审计质量和效率，根据《内部审计基本准则》，制定本准则。

第二条本准则所称信息系统审计，是指内部审计机构和内部审计人员对组织的信息系统及其相关的信息技术内部控制和流程所进行的审查与评价活动。

第三条本准则适用于各类组织的内部审计机构、内部审计人员及其从事的信息系统审计活动。

其他组织或者人员接受委托、聘用，承办或者参与内部审计业务，也应当遵守本准则。

第二章一般原则第四条信息系统审计的目的是通过实施信息系统审计工作，对组织是否实现信息技术管理目标进行审查和评价，并基于评价意见提出管理建议，协助组织信息技术管理人员有效地履行职责。

组织的信息技术管理目标主要包括：（一）保证组织的信息技术战略充分反映组织的战略目标；（二）提高组织所依赖的信息系统的可靠性、稳定性、安全性及数据处理的完整性和准确性；（三）提高信息系统运行的效果与效率，合理保证信息系统的运行符合法律法规以及相关监管要求。

第五条组织中信息技术管理人员的责任是进行信息系统的开发、运行和维护，以及与信息技术相关的内部控制的设计、执行和监控；信息系统审计人员的责任是实施信息系统审计工作并出具审计报告。

第六条从事信息系统审计的内部审计人员应当具备必要的信息技术及信息系统审计专业知识、技能和经验。

必要时，实施信息系统审计可以利用外部专家服务。

第七条信息系统审计可以作为独立的审计项目组织实施，也可以作为综合性内部审计项目的组成部分实施。

当信息系统审计作为综合性内部审计项目的一部分时，信息系统审计人员应当及时与其他相关内部审计人员沟通信息系统审计中的发现，并考虑依据审计结果调整其他相关审计的范围、时间及性质。

第八条内部审计人员应当采用以风险为基础的审计方法进行信息系统审计，风险评估应当贯穿于信息系统审计的全过程。

第三章信息系统审计计划第九条内部审计人员在实施信息系统审计前，需要确定审计目标并初步评估审计风险，估算完成信息系统审计或者专项审计所需的资源，确定重点审计领域及审计活动的优先次序，明确审计组成员的职责，编制信息系统审计方案。

第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。

4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。

7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。

8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。

11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。

数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。