实时数据库的特征简介 (实时数据库 特征)
随着物联网、、大数据等技术的快速发展，实时数据处理变得越来越重要。实时数据库作为一种支持实时数据处理的数据库系统，逐渐得到了广泛的应用。本文将介绍实时数据库的特征，帮助读者更好地理解实时数据库的本质和优势。
一、高并发读写
实时数据库具有高并发读写的特点，支持多个用户同时读写数据。在物联网等大规模应用场景下，实时数据库可以处理大量的数据请求，保证数据实时性和准确性。另外，实时数据库还具备高可靠性和高可用性，可以保证系统的稳定性和可靠性。
二、实时性能高
实时数据库具有高效的数据处理能力，可以快速地响应数据请求，实时获取和更新数据。在物联网和等应用场景下，数据实时性对应用的重要性不言自明。实时数据库可以满足这种需求，并能够快速地处理数据，提高数据利用效率。
三、可编程性强
实时数据库支持多种编程语言和应用接口，用户可以根据自己的需求选择合适的编程语言和接口，进行开发和应用。通过编程接口，用户可以实现对数据库的定制化操作，进行数据访问、数据增删改查等操作，满足业务需求。
四、操作简便
实时数据库的操作相对简便，无需繁琐的SQL语法，用户可以通过可视化界面进行数据管理和操作。相比传统数据库，实时数据库更加易用、易学、易操作，大大降低了用户的学习成本和使用难度。
五、扩展性好
实时数据库支持数据分片和横向扩展等机制，可以根据不同的业务需求进行扩容和升级。实时数据库的扩展性极高，可以应对未来数据量的增长和业务需求的变化。
六、安全性高
实时数据库具备高安全性，支持多种身份验证机制和安全加密技术，保护数据的隐私和安全。实时数据库可以实现数据的传输加密和存储加密，有效防止数据泄漏和恶意攻击。
七、可靠性高
实时数据库具有高可靠性，通过多副本备份机制和高可用性架构，保证数据的完整性和可恢复性。实时数据库可以实现数据的自动备份和故障转移等机制，保障业务的连续性和可用性。
实时数据库是一种高效、实时、可编程、易用、高扩展性、高安全性和高可靠性的数据库系统。它可以满足物联网、、大数据等大规模应用场景下的数据处理需求，是未来发展的重要趋势和方向。
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数据库系统防黑客入侵技术综述
1. 前言
随着计算机技术的飞速发展，数据库的应用十分广泛，深入到各个领域，但随之而来产生了数据的安全问题。各种应用系统的数据库中大量数据的安全问题、敏感数据的防窃取和防篡改问题，越来越引起人们的高度重视。数据库系统作为信息的聚集体，是计算机信息系统的核心部件，其安全性至关重要，关系到企业兴衰、国家安全。因此，如何有效地保证数据库系统的安全，实现数据的保密性、完整性和有效性，已经成为业界人士探索研究的重要课题之一，本文就安全防入侵技术做简要的讨论。
数据库系统的安全除依赖自身内部的安全机制外，还与外部网络环境、应用环境、从业人员素质等因素息息相关，因此，从广义上讲，数据库系统的安全框架可以划分为三个层次：
⑴ 网络系统层次；
⑵ 宿主操作系统层次；
⑶ 数据库管理系统层次。
这三个层次构筑成数据库系统的安全体系，与数据安全的关系是逐步紧密的，防范的重要性也逐层加强，从外到内、由表及里保证数据的安全。下面就安全框架的三个层次展开论述。
2. 网络系统层次安全技术
从广义上讲，数据库的安全首先倚赖于网络系统。随着Internet的发展普及，越来越多的公司将其核心业务向互联网转移，各种基于网络的数据库应用系统如雨后春笋般涌现出来，面向网络用户提供各种信息服务。可以说网络系统是数据库应用的外部环境和基础，数据库系统要发挥其强大作用离不开网络系统的支持，数据库系统的用户（如异地用户、分布式用户）也要通过网络才能访问数据库的数据。网络系统的安全是数据库安全的之一道屏障，外部入侵首先就是从入侵网络系统开始的。网络入侵试图破坏信息系统的完整性、机密性或可信任的任何网络活动的，具有以下特点：
a）没有地域和时间的限制，跨越国界的攻击就如同在现场一样方便；
b）通过网络的攻击往往混杂在大量正常的网络活动之中，隐蔽性强；
c）入侵手段更加隐蔽和复杂。
计算机网络系统开放式环境面临的威胁主要有以下几种类型：a)欺骗（Masquerade）；b)重发(Replay)；c)报文修改(Modification of message)；d)拒绝服务(Deny of service)；e)陷阱门(Trapdoor)；f)特洛伊木马(Trojan horse)；g)攻击如透纳攻击（Tunneling Attack）、应用软件攻击等。这些安全威胁是无时、无处不在的，因此必须带银采取有效的措施来保障系统的安全。
从技术角度讲，网络系统层次的安全防范技术有很多种，大致可以分为防火墙、入侵检测、协作式入侵检测技术等。
⑴防火墙。防火墙是应用最广的一种防范技术。作为系统的之一道防线，其主要作用是监控可信任网络和不可信任网络之间的访问通道，可在内部与外部网络之间形成一道防护屏障，拦截来自外部的非法访问并阻止内部信息的外泄，但它无法阻拦来自网络内部的非法操作。它根据事先设定的规则来确定是否拦截信息流的进出，但无法动态识别或自尘肢适应地调整规则，因而其智能化程度很有限。防火墙技术主要有三种：数据包过滤器(packet filter)、代理(proxy)和状态分析(stateful inspection)。现代防火墙产品通常混合使用这几种技术。
⑵入侵检测。入侵检测(IDS– Instrusion Detection System)是近年来发展起来的一种防范技术，综合采用了统计技术、规则方法、网络通信技术、人工智能、密码学、推理等技术和方法，其作用是监控网络和计算机系统是否出现被入侵或滥用的征兆。1987年，Derothy Denning首次提出了一种检测入侵的思想，经过不断发展和完善，作为监控和识别攻击的标准解决方案，IDS系统已经成为安全防御系统的重要组成部分。
入侵检测采用的分析技术可分为三大类：签名、统计和数据完整性分析法。
①签名分析法。主要用来监测对系统的已知弱点进行攻击的行为。人们从攻击模式中归纳出它的签名，编写到IDS系统的代码里。签名分析实际上是一种模板匹配操作。
②统计分析法。以统计学为理论基础，以系统正常使用情况下观察到的动作模式为依据来判别某个动作是否偏离了正常轨道。
③数据完整性分析法。以密码学为理论基础，可以查证文件或者对象是否被别人修改过。
IDS的种类包括基于网络和基于主机的入侵监测系统、基于特征的和基于非正常的入侵监测系统、实时和非实时的入侵监测系统等。
⑶协作派行世式入侵监测技术
独立的入侵监测系统不能够对广泛发生的各种入侵活动都做出有效的监测和反应，为了弥补独立运作的不足，人们提出了协作式入侵监测系统的想法。在协作式入侵监测系统中，IDS基于一种统一的规范，入侵监测组件之间自动地交换信息，并且通过信息的交换得到了对入侵的有效监测，可以应用于不同的网络环境。
3. 宿主操作系统层次安全技术
操作系统是大型数据库系统的运行平台，为数据库系统提供一定程度的安全保护。目前操作系统平台大多数集中在Windows NT 和Unix，安全级别通常为C1、C2级。主要安全技术有操作系统安全策略、安全管理策略、数据安全等方面。
操作系统安全策略用于配置本地计算机的安全设置，包括密码策略、账户锁定策略、审核策略、IP安全策略、用户权利指派、加密数据的恢复代理以及其它安全选项。具体可以体现在用户账户、口令、访问权限、审计等方面。
用户账户：用户访问系统的”身份证”，只有合法用户才有账户。
口令：用户的口令为用户访问系统提供一道验证。
访问权限：规定用户的权限。
审计：对用户的行为进行跟踪和记录，便于系统管理员分析系统的访问情况以及事后的追查使用。
安全管理策略是指网络管理员对系统实施安全管理所采取的方法及策略。针对不同的操作系统、网络环境需要采取的安全管理策略一般也不尽相同，其核心是保证服务器的安全和分配好各类用户的权限。
数据安全主要体现在以下几个方面：数据加密技术、数据备份、数据存储的安全性、数据传输的安全性等。可以采用的技术很多，主要有Kerberos认证、IPSec、SSL、TLS、VPN（PPTP、L2TP）等技术。
4. 数据库管理系统层次安全技术
数据库系统的安全性很大程度上依赖于数据库管理系统。如果数据库管理系统安全机制非常强大，则数据库系统的安全性能就较好。目前市场上流行的是关系式数据库管理系统，其安全性功能很弱，这就导致数据库系统的安全性存在一定的威胁。
由于数据库系统在操作系统下都是以文件形式进行管理的，因此入侵者可以直接利用操作系统的漏洞窃取数据库文件，或者直接利用OS工具来非法伪造、篡改数据库文件内容。这种隐患一般数据库用户难以察觉，分析和堵塞这种漏洞被认为是B2级的安全技术措施。
数据库管理系统层次安全技术主要是用来解决这一问题，即当前面两个层次已经被突破的情况下仍能保障数据库数据的安全，这就要求数据库管理系统必须有一套强有力的安全机制。解决这一问题的有效方法之一是数据库管理系统对数据库文件进行加密处理，使得即使数据不幸泄露或者丢失，也难以被人破译和阅读。
我们可以考虑在三个不同层次实现对数据库数据的加密，这三个层次分别是OS层、DBMS内核层和DBMS外层。
⑴在OS层加密。在OS层无法辨认数据库文件中的数据关系，从而无法产生合理的密钥，对密钥合理的管理和使用也很难。所以，对大型数据库来说，在OS层对数据库文件进行加密很难实现。
⑵在DBMS内核层实现加密。这种加密是指数据在物理存取之前完成加/脱密工作。这种加密方式的优点是加密功能强，并且加密功能几乎不会影响DBMS的功能，可以实现加密功能与数据库管理系统之间的无缝耦合。其缺点是加密运算在服务器端进行，加重了服务器的负载，而且DBMS和加密器之间的接口需要DBMS开发商的支持。
定义加密要求工具
DBMS
数据库应用系统
加密器
（软件或硬件）
⑶在DBMS外层实现加密。比较实际的做法是将数据库加密系统做成DBMS的一个外层工具，根据加密要求自动完成对数据库数据的加/脱密处理：
定义加密要求工具加密器
（软件或硬件）
DBMS
数据库应用系统
采用这种加密方式进行加密，加/脱密运算可在客户端进行，它的优点是不会加重数据库服务器的负载并且可以实现网上传输的加密，缺点是加密功能会受到一些限制，与数据库管理系统之间的耦合性稍差。
下面我们进一步解释在DBMS外层实现加密功能的原理：
数据库加密系统分成两个功能独立的主要部件：一个是加密字典管理程序，另一个是数据库加/脱密引擎。数据库加密系统将用户对数据库信息具体的加密要求以及基础信息保存在加密字典中，通过调用数据加/脱密引擎实现对数据库表的加密、脱密及数据转换等功能。数据库信息的加/脱密处理是在后成的，对数据库服务器是透明的。
加密字典管理程序
加密系统
应用程序
数据库加脱密引擎
数据库服务器
加密字典
用户数据
按以上方式实现的数据库加密系统具有很多优点：首先，系统对数据库的最终用户是完全透明的，管理员可以根据需要进行明文和密文的转换工作；其次，加密系统完全独立于数据库应用系统，无须改动数据库应用系统就能实现数据加密功能；第三，加解密处理在客户端进行，不会影响数据库服务器的效率。
数据库加/脱密引擎是数据库加密系统的核心部件，它位于应用程序与数据库服务器之间，负责在后成数据库信息的加/脱密处理，对应用开发人员和操作人员来说是透明的。数据加/脱密引擎没有操作界面，在需要时由操作系统自动加载并驻留在内存中，通过内部接口与加密字典管理程序和用户应用程序通讯。数据库加/脱密引擎由三大模块组成：加/脱密处理模块、用户接口模块和数据库接口模块，如图4所示。其中，”数据库接口模块”的主要工作是接受用户的操作请求，并传递给”加/脱密处理模块”，此外还要代替”加/脱密处理模块”去访问数据库服务器，并完成外部接口参数与加/脱密引擎内部数据结构之间的转换。”加/脱密处理模块”完成数据库加/脱密引擎的初始化、内部专用命令的处理、加密字典信息的检索、加密字典缓冲区的管理、SQL命令的加密变换、查询结果的脱密处理以及加脱密算法实现等功能，另外还包括一些公用的辅助函数。
数据加/脱密处理的主要流程如下：
1） 对SQL命令进行语法分析，如果语法正确，转下一步；如不正确，则转6），直接将SQL命令交数据库服务器处理。
2） 是否为数据库加/脱密引擎的内部控制命令？如果是，则处理内部控制命令，然后转7）；如果不是则转下一步。
3） 检查数据库加/脱密引擎是否处于关闭状态或SQL命令是否只需要编译？如果是则转6），否则转下一步。
4） 检索加密字典，根据加密定义对SQL命令进行加脱密语义分析。
5） SQL命令是否需要加密处理？如果是，则将SQL命令进行加密变换，替换原SQL命令，然后转下一步；否则直接转下一步。
6） 将SQL命令转送数据库服务器处理。
7） SQL命令执行完毕，清除SQL命令缓冲区。
以上以一个例子说明了在DBMS外层实现加密功能的原理。
5. 结束语
本文对数据库系统安全防入侵技术进行综述，提出了数据库系统的安全体系三个层次框架，并对三个层次的技术手段展开描述。文中还以在DBMS外层实现加密功能的原理为例，详细说明了如何应用数据库管理系统层次的安全技术。
大数据正在如何改变数据库格局
大数据正在如何改变数据库格局
提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。
一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大，同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2023年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因逗首此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击配坦选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎山卖数和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-MonteZweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的之一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2023年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持ON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。
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