拖库数据库：数据库管理的新趋势 (拖库数据库)
随着数据规模的不断增长和云计算、大数据等技术的广泛应用，数据库管理成为了现代企业中重要的一环。数据库管理的好坏直接影响到企业的生产效率和经济效益。在这个背景下，拖库数据库应运而生，成为了数据库管理的新趋势。
什么是拖库数据库？
拖库数据库（Drag and drop databases）是一种将应用程序部署到云服务供应商的数据管理服务。拖库数据库的特点是用户可以通过简单的拖拽和界面操作，快速创建和维护数据库。与传统的数据库管理系统相比，拖库数据库在部署和维护上更加简单快捷，运行效率更高。
拖库数据库的主要特点
1、易于操作
传统的数据库管理需要专门的管理员才能操作，而拖库数据库通过简单的拖拽和界面操作就可以完成数据库的创建、备份和管理等操作。
2、灵活的部署方式
拖库数据库支持跨云服务供应商部署，也可以与本地服务器合作，具有较强的灵活性。用户可以根据自己的需要，选择适合自己的部署方式。
3、高可用性
拖库数据库采用分布式架构，数据可以在多个节点之间进行自动备份和复制，保证了数据的高可用性和灾备能力。
拖库数据库的应用场景
1、互联网应用
拖库数据库在互联网应用中的应用越来越广泛，如电商、社交媒体、游戏等。灵活的部署方式可以适应不同的业务场景，快速对数据进行处理和响应。
2、移动应用
在移动应用中，拖库数据库的高可用性可以保证用户数据的安全和防止数据丢失。
3、大数据应用
随着大数据技术的发展，数据量越来越大，传统的数据库管理系统已经无法满足需求。拖库数据库支持大数据量的存储和管理，能够快速处理大规模数据。
未来展望
随着云计算、大数据、物联网等技术的不断发展，数据库管理面临越来越大的挑战和机遇。拖库数据库相信会在未来得到更广泛的应用和发展。未来拖库数据库将会支持更多的应用场景，大幅提升数据库管理的效率和效益。
拖库数据库作为数据库管理的新趋势，是一个技术的革新和突破。它通过简单、方便、高效的方式，在数据库的创建、备份和管理等方面都有很大的优势。未来，拖库数据库将会得到更广泛的应用和发展，成为企业中不可或缺的一环。
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谁能简单介绍下数据库加密？
一、数据库加密是什么？
数据库加密技术属于主动防御机制，可以防止明文存储引起的数据泄密、突破边界防护的外部黑客攻击以及来自于内部高权限用户的数据窃取，从根本上解决数据库敏感数据泄漏问题。数据库加密技术是数据库安全措施中最顶级的防护手段，也是对技术性要求更高的，产品的稳定性至关重要。
二、数据库加密的方式有哪些？
目前，不同场景下仍在使用的数据库加密技术主要有：前置代理加密、应用系统加密、文件系统加密、后置代理加密、表空间加密和磁盘加密等，下文将对前四种数据加密技术原理进行简要说明。
1、前置代理加密技术
该技术的思路是在数据库之前增加一道安全代理服务，所有访问数据库的行为都必须经过该安全代理服务，在此服务中实现如数据加解密、存取控制等安全策略，安全代理服务通过数据库的访问接口实现数据存储。安全代理服务存在于客户端应用与数据库存储引擎之间，负责完成数据的加解密工作，加密数据存储在安全代理服务中。
2、应用加密技术
该技术是应用系谨如统通过加密API(JDBC,ODBC,CAPI等)对敏感数据进行加密，将加密数据存储到数据库的底层文件中；在进行数据检索时，将密文数据取回到客户端，再进行解密，应用系统自行管理密钥体系。
3、文件系统加解密技术
该技术不与数据库自身原理融合，只是对数据存储的载体从操作系统或文件系统层面进行加解密。这种技术通过在操作系统中植入具有一定入侵性的“钩子”进程，在数据存储文件被打开的时候进行解密动作，在数据落地的时候执行加密动作，具备基础加解密能力的同时，能够根据操作系统用户或者访问文件的进程ID进行基本的访问权限控制。
4、后置代理技术
该技术是使用“视图”+“触发器”+“扩展索引”+“外部调用”的方式实现数据加密，同时保证应用完全透明。核心思想是充分利用数据库自身提供的应用定制扩展能力，分别使用其触发器扩展能力、索引扩展能力、自定义函数扩展能力以及视图等技术来满足数数闹据存储加密，加密后数据检索，对应用无缝透明等核心需求。
三、数据库加密的价值
1、在被拖库后，避免因明文存储导致的数据泄露
通常情况下，数据库中的数据是以明文形式进行存储和使用的，一旦数据文件或备份磁带丢失，可能引发严重的数据泄露问题；而在拖库攻击中，明文存储的数据对于攻击者同样没有任何秘密可言——如Aul、MyDul等很多成熟的数据库文件解析软件，均可对明文存储的数据文件进行直接分析，并输出清晰的、结构化的数据，从而导致泄密。
数据库加密技术可对数据库中存储的数据在存储层进行加密，即使有人想对此类数据文件进行反向解析，所得到的也不过是没有任何可读性的“乱码”，有效避免了因数据文件被拖库而造成数据泄露的问题，从根本上保薯晌罩证数据的安全。
2、对高权用户，防范内部窃取数据造成数据泄露
主流商业数据库系统考虑到初始化和管理的需要，会设置以sys、sa或root为代表的数据库超级用户。这些超级用户天然具备数据访问、授权和审计的权限，对存储在数据库中的所有数据都可以进行无限制的访问和处理；而在一些大型企业和机构中，除系统管理员，以数据分析员、程序员、服务外包人员为代表的其他数据库用户，也存在以某种形式、在非业务需要时访问敏感数据的可能。
数据库加密技术通常可以提供独立于数据库系统自身权限控制体系之外的增强权控能力，由专用的加密系统为数据库中的敏感数据设置访问权限，有效限制数据库超级用户或其他高权限用户对敏感数据的访问行为，保障数据安全。
HL-DDS通过领先的加密算法和访问控制技术，可禁止 MSSQL, MYQL,Oracle等数据库文件被非法拷贝下载，非法导出； 实现数据库文件备份加密，远程销毁，实现数据库文件渣旦脱离运行环境无法打开等防泄密安全要求。
HL-DDS数据库加密软件分为管理端和控制程序，需要在安装 MSSQL, MYSQL,Oracle数据库的机器上安装控制程序，可通过局域网内安装管理程序对HL-DDS软件进行远程操控，安装后，所有数据库文件将处于加密状态，即使将文件拷贝出去也无租野法使用。同时，通过 MSSQL, MYSQL,Oracle企业管理器备份出来的数据也是加密的，离开弊梁喊本机环境将无法使用，HL-DDS可禁止 MSSQL, MYSQL,Oracle组件导出数据。
数据库更好不要做加密，会影响数据库运行，但是可以做上传下载加密，仍处于加密环境
数据库有很多不同的类型，到底哪种能够满足你的需求？如何挑选适合的数据库呢？
数据库选型，归根结底需要根据需求来进行决策。一般而言，在进行数据库选型时，需要考虑以下方面。
1）运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等；
2）稳定性，包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等；
3）性能，包括延迟、QPS、TPS，以及是否支持更高级的分级存储功能等；
4）扩展性，如果业务的需求不确定，是否容易横向扩展和纵向扩容；
5）安全，需要符合审计要求，不容易出现 SQL 注入或拖库情况。
AntDB数据库，一款在通信行业得到充分使用的业内领先的国产数据库，帮助客户进行OLTP 与OLAP一站式处理的数据库产品，具备丰富配套工具和完整服务体系。依托多年的技术研发成果与成熟交付经验，提供面向多行业、多场景的一站式数据库产品、工具及服务的综合解决方案。AntDB 在全国 24 个省市的 200 多个项目上成功落地，支撑全国 10 亿电信用户的通话、上网、缴费、账单等海量业务数据交互。
请问一下数据脱敏是什么?
数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。
数据安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。数据库安全风险包括：拖库、刷库、撞库。
功能
1、敏感数据自动感知
美创在数据领域有着超过10年的研究和实践，期间积累了全面、丰富的关于数据的经验。正是利用这些经验，使得美创数据脱敏系统有着先天的优势。不仅内置的敏感信息规则非常完善和健壮，数据执行效率也非常高。
在敏感数据无处不在、业务越来越复杂的生产业务系统中，业务系统后台数据库表的规模越来越庞大、结构越来越复杂。
美创数据脱敏系统利用各类敏感信息规则，通过自动扫描发现的方式高效、方便、全同的获取敏感信息，支持灵活的配置方式（包括字段信息匹配、数据信息匹配）来自动探测数据。
2、脱敏数据以假乱真
将数据简单的洗白、变形已不是一件难事，但是如何保证脱敏后数据的原有特征难度相对较大。美创脱敏系统不仅可以使数据脱敏，还能更大限度的保证数据真实性，确保交付可用、可靠的高质量数据。
3、保持数据原始特征
数据脱敏后可以保持数据原始特征，保证开发、测试、培训以及大数据利用类业务不会受到脱敏的影响，达成脱敏前后的一致性。
在这个脱敏过程中，有一套经过充分研究的数据特征模型，可以实现正向脱敏，整个过程中又能保证原始特征。这一套数据特征模型可以运用到实际生产环境。
4、保持业务规则关联性
数据脱敏后仍然保持业务规则的关联性，包括主外键关联性、关联字段的业务语义关联性等，这个对业务来说尤为重要。为了保证业务关联性，又要保证脱敏的效率和速度，必须研究出一套可移植的计算算法，在多样化的业务关联脱敏中，才能保证脱敏的速度。
5、保持数据逻辑一致性
数据之前存在大量的逻辑关系，我们通过一致性算法、计算脱敏算法对这种一致性进行保障。常见的如身份证中的出生年月跟生日的一致性，销售额与单价和数量之间的一致性等等。
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