資料庫視角
❶ Myeclipse中Database如何導入資料庫
Myeclipse中Database導入資料庫的步驟如下：
1. 選擇Window>Open Perspective>MyEclipse Database
Explorer。當您第一次打開視角來看時，左邊顯示的資料庫瀏覽器視圖僅包含預配置的MyEclipse的Derby驅動程序。
❷ 移動雲圖資料庫有哪些功能
移動雲圖資料庫主要有四大功能，分別是演算法分析功能、數據可視化功能、備份恢復功能和實例監控功能，能夠幫助企業打通數據孤島，構築全局視角。
❸ 資料庫技術的發展趨勢
資料庫技術的發展趨勢:
根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。
（1）雲資料庫和混合數據快速發展
雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫， 是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的sql或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。
（2）數據集成與數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。
（3）主數據管理和商務智能
在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。
商務智能（Business Intelligence）是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。
（4）「大數據」促進新型資料庫
進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。
（5）基於網路的自動化管理
網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application ProgrammingInterface)更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。
（6）PHP將促進資料庫產品應用
隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext Preprocessor）的專用驅動和應用。
（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合
資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。
❹ 資料庫與數據倉庫的區別
資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料：
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。
目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
❺ PI資料庫的其他特點
● 為操作或生產獲取所有相關數據
由於採集了所有的工藝數據，PI可以生成工廠過去和操作情況的畫面。如：產品質量工程師可能要分析影響一批產品的工藝數據，維護工程師可能要看特定設備的長期數據，並查看在運行中有什麼問題。工藝工程師經常注意單個工藝單元短期信息。PI統一的數據倉庫可讓用戶以不同的視角訪問相同的信息。
● 在線存貯長期數據
在使用的PI，大多數保存了多年的工藝數據。在線數據即是用戶或應用程序所要求的秒級數據。保存多年的工藝數據，使用戶可提取工藝的季節變化數據、分析設備運行時間，查看產品或物料的生產周期。PI的應用工具還可在離線介質上創建永久的數據備份。通常情況下，用戶訪問的有效數據是在硬碟上。
● 以數據原型存貯
OSIsoft公司認為，數據採集和存貯應保持原有的時間間隔、精度，而不考慮將來怎麼用。過去，許多公司用大量的歸納數據來減少數據存貯的空間。這樣做有兩個原因，第一，減少存貯所需空間，第二，存貯的數據與某一批產品相關。OSIsoft公司的PI系統存貯了工藝和事件的所有信息，例如，一個工藝量變化很快，這點的數據需要以小的時間間隔來存貯，PI採用的壓縮技術可以存貯數千點的數據，而不需要大量的磁碟空間。「旋轉門」壓縮技術由OSIsoft公司開發，保證了從PI的歷史資料庫中取出的數據滿足該點所要求的精度。
● 數據只存貯一次
數據只存貯一次，公司中所有的人或應用程序，可以訪問相同數據而用於不同目的。PI以數據的基本形式存貯。系統可對數據進行任何格式的計算。根據用戶或應用程序的要求，也可進行數據的歸納處理。 PI採用分布式結構，可採集任何數量PI網路節點上的數據，PI網路不僅提供遠程數據採集，同時也提供了當PI主節點失效時數據項的隊列管理。大多數介面也支持PI網路節點間的容錯，就是說當有故障時，仍然可以繼續採集PI網路節點或介面設備的數據。不僅有分布式數據採集，而且一些客戶已經選擇了分布式數據存貯。客戶端模塊（PI-PC Datalink，PI-ProcessBook，PI-API，PI-ODBC）都可與任何數量的PI伺服器通信。
這就為我們的客戶提供了與其他系統中數據進行比較的可能。例如：你可能想比較廠內兩個裝置甚至不同的兩個裝置的操作數據。對這種從不同PI伺服器來的不同時間段的數據，可進行完美的管理。 ● 基於窗口（Windows）的開發
OSIsoft公司花了大力氣於PI系統用戶端，使之完全兼容Windows98體系結構。以及OLE2（伺服器和數據存貯器）和OLE技術。PI系統也同樣支持微軟新的基於目標的文件結構技術。PI-ProcessBook和PI-Datalink模塊完全與Windows98兼容，這是在微軟推出Windows98之後作出的非常迅速的行動。OSIsoft可以編譯32位的PI-ProcessBook版本，使之完全兼容於Windows98。OSIsoft公司在銷售基於Windows的PI-Datalink和PI-ProcessBook等模塊方面成績顯著。1993年3月推出的PI-Datalink產品到目前為止已安裝了幾萬套，而1994年4月推出的PI- ProcessBook產品（它是PI系統主要的用戶界面），已經有數萬套在使用之中。
● OLE目標鏈接和嵌入
微軟的目標鏈接和嵌入第2.0版本（OLE2.0）提供了程序和程序中的目標相互交互的結構。PI-ProcessBook完全支持OLE2，其中包括兩個功能。第一是數據存貯器的功能：允許用戶從其它應用中將「目標」嵌入、鏈接進入ProcessBook；第二是伺服器的功能：允許ProcessBook入口被服務或嵌入到其它應用中。
● ODBC開放數據連接
開放數據連接（ODBC）是微軟SQL存取組執行的層面介面標准。關系型資料庫供應商遵循該標准以保證任何標準的ODBC用戶應用都可以存取其數據。OSIsoft公司也遵循ODBC標准並在其產品中應用。由於OSIsoft公司的用戶數據應用和數據壓縮等方面的需要，PI歷史資料庫不是基於關系型資料庫結構的。但是PI ODBC伺服器使得PI數據在應用和用戶感受方面就象是PI數據是存貯在關系型資料庫的表中一樣。用這種方式，PI系統資料庫被設計成可以非常方便地與關系型資料庫進行交互，而不必將PI或關系型資料庫的數據先復制到某一區域，然後再從這區域由另一個資料庫來存取。簡而言之，OSIsoft公司引入了」外部介面「功能，可在基於Windows的PI-ProcessBook這一用戶端使用。這一特徵允許用戶從PI系統這一端，去觀察與ODBC兼容的任意一個資料庫中的數據。由於支持ODBC標准，PI系統就不必要為了提供集成查詢能力而擴展或修改其「表」的功能。建議如果用戶需要增加信息獲取量，可以在用戶所選的關系型資料庫中自選設計新的「表」。這樣許多現代的報告生成和查詢工具就可以跨資料庫地查詢與結合。簡單地說，PI- ProcessBook可以從外部關系型資料庫獲取數據，同時在PI資料庫中將該數據顯示、使用。這些查詢也可以是PI和外部資料庫相互交互進行的。
❻ 如何構建一個完善的資料庫,如何來處理表與表關系.
SQL Server本身就是一個完善的資料庫，提供可視化編程，後台完成所有拖放處理操作，不管有沒有數據都可以使用，不需要編譯。
一個比較合理的資料庫設計應該考慮數據的交互性和挖掘能力、處理效率以及日誌記錄。
建立數據表，注意以下幾點：
表建立的時候要有主鍵和索引，表與表之間要能使用主鍵相聯系，舉例說在A表裡我做完一次記錄要生成一個單號，B表裡面是依據單號來做下一個流程，而不是依據記錄的每一條數據
取名盡量使用英文+下劃線，SQL Server里對漢字需要轉碼，影響工作效率，按照他的默認編碼方式操作有助於提高數據處理速度
建立數據表的列數不要太多，用編碼規則來建立邏輯
注意欄位存儲空間，限制欄位長度，少用注釋和image
存儲過程盡量簡潔實用
建立視圖，為了別的客戶端使用，盡量建立視圖，做好完整的數據分析，別的介面程序或者客戶端直接就可以拿去使用。做視圖注意幾點：
多個表操作寫在一個視圖里，不要嵌套太多視圖
連接查詢要適當的篩選
跨伺服器操作視圖，要建立伺服器鏈接表，盡量使用內網鏈接，把伺服器鏈接表做成查詢視圖，放在本地伺服器資料庫里，這樣就等同本地操作
視圖之間保留連接欄位作為主要索引
建立計劃作業，有計劃地進行數據同步更新和備份標識工作，注意事項：
備份數據盡量放資料庫里同步復制
計劃任務避開工作高峰期
建立存儲過程，記錄操作日誌，把日誌以數據表的形式存儲，注意事項：
存儲過程對本表操作，不要交互太多表
精簡參數數量，注意參數存儲空間
對記錄修改刪除、更新標記的時候盡量使用時間來索引
建立關系圖，給表與表之間建立直接關系，整理整體挖掘數據性能。
建立計劃更新任務，優化資料庫整體性能。
❼ 資料庫中,什麼是標頭
就是 。。。。。。標頭一般指的是焦距在50左右的定焦鏡頭，體積一般比較小，光圈一般比較大。而且因為銷售數量巨大，設計技術成熟，成像一般都相當不錯，價格也很便宜。
之所以叫標頭，是因為50mm的視角和人眼單眼視角相同。
但是在dslr上，因為系數關系，真正意義上的標頭應該是35mm左右的鏡頭。
肯定不對 但是我真的不知道
❽ 墨菲定律視角下的資料庫入侵防禦
作者：漢領信息 兩塊
企業對數據資產的安全防護存在多項工作，數據備份安全、數據存儲安全、數據脫敏及加密……以可用性為主的業務安全觀點人群中，大多還沒有完全理解資料庫安全的重要性，而據前瞻性統計發現，越來越多的企業信息安全負責人開始將資料庫安全細分領域列入自己的備忘清單。業務連續性為企業組織的根本核心，而業務安全和數據安全是企業長久發展的安全保障，在以企業數據資產為核心競爭力的現下，資料庫作為企業組織「核心競爭力」–數據資產–的容器，承載了企業核心數據，成為業務運行和數據保護的基礎設施，資料庫的安全防禦問題已躍至CTO/CIO的工作內容象限的榜首。
企業組織的資料庫體系，不僅僅是資料庫軟體平台本身，不會流動的數據沒有意義，當我們考慮資料庫安全的時候，顯然我們需要合理評估資料庫的受攻擊面大小，資料庫訪問涉及的認證、授權和審計問題，由於開發人員疏忽帶來的軟體漏洞和運維人員的管理不善等。各種各樣的風險都可能產生並帶來可怕的後果，筆者實驗室通過收集各漏洞平台及企業安全運營者的反饋資料庫安全信息，參考OWASP TOP 10制定了資料庫應用防禦的十大資料庫風險威脅列表。
十大資料庫安全威脅（DB Vuln Top 10）
1. 許可權濫用
2. 特權提升
3. 資料庫軟體漏洞
4. SQL注入
5. 審計記錄缺失
6. 拒絕服務
7. 通信協議漏洞
8. 身份驗證不足
9. 敏感數據泄露
10. 安全配置不規范
答案就是墨菲定律，它闡述了一個事實：如果事情有變糟糕（發生）的可能，不管這種可能性有多小，它總會發生。
此後在技術界也不脛而走，並不是我要將其強加在資料庫安全領域，因為它道出了一個法則，即安全風險必將由可能性變為突發性的事實。
從墨菲定律來觀察資料庫入侵防禦，我們要持以積極的態度，既然資料庫安全風險一定會發生，那我們一定要順應必然性，積極應對，做好事件應急和處置。在資料庫安全防禦方面來說，要科學合理規劃全面積極的應對方案，必須做到事前主動防禦、事中及時阻斷、事後完整審計。
根據墨菲定律可總結對資料庫入侵防禦的啟示：
1. 不能忽視資料庫風險小概率事件
雖然資料庫安全事件不斷發生，但仍有一定數量的安全負責人認為，企業安全防護已經從物理層、網路層、計算主機層、應用層等進行了多重防禦，網路邊界嚴格准入控制，外部威脅情報和內部態勢感知系統能完美配合，業務數據早已經過層層保護，安全威脅不可能被利用發生資料庫安全事件。
由於小概率事件在一次實驗或活動中發生的可能性很小，因此，就給人一種錯誤的理解，即在一次活動中不會發生。與事實相反，正是由於這種錯覺，加大了事件發生的可能性，其結果是事故可能頻繁發生。雖然事件原因是復雜的，但這卻說明小概率事件也會常發生的客觀事實。
墨菲定律正是從強調小概率事件的重要性的角度啟示我們，雖然資料庫安全風險事件發生的概率很小，但在入侵防禦體系活動中，仍可能發生且必將發生，因此不能忽視。
2. 在資料庫安全中積極應用墨菲定律
1）強化資料庫入侵防禦的安全認知
資料庫已經成為企業安全防護的核心，預防資料庫不安全狀態的意外性事件發生，認識資料庫安全威脅事件可能發生的必然性，必須要採取事前預防措施，從網路層、應用層和資料庫層，涵蓋業務系統（中間件）和運維DBA，全面管控，提前謀劃。既然資料庫入侵事件無可避免，那一定要保證完整原始的資料庫訪問記錄，以供審計取證留存證據，做到有據可查。
2）規范安全管理，正確認識資料庫安全控制
安全管理的目標是杜絕事故的發生，而事故是一種不經常發生的意外事件，這些意外事件發生的概率一般比較小，由於這些小概率事件在大多數情況下不發生，所以，往往管理疏忽恰恰是事故發生的主觀原因。墨菲定律告誡我們，資料庫及業務數據的安全控制不能疏忽。要想保證資料庫安全，必須從基礎做起，對資料庫的基本安全配置，要形成統一的安全基線，對資料庫的訪問行為要做到 「白名單化」，採取積極的預防方法和措施，消除意外的事件發生。
3）轉變觀念，資料庫入侵防禦變被動為主動
傳統安全管理是被動的安全管理，是在安全管理活動中採取安全措施或事故發生後，通過總結教訓，進行「亡羊補牢」式的管理。隨著IT網路技術迅速發展，安全攻擊方式不斷變化，新的安全威脅不斷涌現，發生資料庫安全事件的誘因增多，而傳統的網路型入侵防禦系統模式已難於應付當前對資料庫安全防禦的需求。為此，不僅要重視已有的安全威脅，還要主動地去識別新的風險，主動學習，模態分析，及時而准確的阻斷風險活動，變被動為主動，牢牢掌握資料庫入侵防禦的主動權。
1. 資料庫入侵防禦系統串聯與並聯之爭
資料庫入侵防禦系統，可以通過串聯或旁路部署的方式，對業務系統與資料庫之間的訪問行為進行精確識別、精準阻斷。不僅如此，合理使用還能具有事前主動防禦和事後審計追溯的能力。
不過，部分用戶認為旁路的阻斷行為效果不佳，而串聯進網路實現實時阻斷，又擔心影響業務訪問時。
串聯模式部署在業務系統與資料庫中間，通過流量協議解碼對所有SQL語句進行語法解析，審核基於TCP/IP五元組（來往地址、埠與協議）、准入控制因素和資料庫操作行為的安全策略，結合自主動態建模學習的白名單規則，能夠准確識別惡意資料庫指令，及時阻斷會話或准確攔截惡意操作語句。串聯模式部署最大風險在於不能出現誤判，否則影響正常語句通過，此必需要系統的SQL語句解析能力足夠精確，並且能夠建立非常完善的行為模型，在發現危險語句時，能夠在不中斷會話的情況下，精準攔截風險語句，且不影響正常訪問請求。因此，若想資料庫入侵防禦系統發揮最佳效果，必須串聯在資料庫的前端，可以物理串聯（透明橋接）或邏輯串聯（反向代理）。
旁路部署模式，目前常用方式是通過發送RESET指令進行強行會話重置，此部署方式在較低流量情況下效果最佳。如在業務系統大並發情況下，每秒鍾SQL交易量萬條以上，這種旁路識別阻斷有可能出現無法阻斷情況，且會出現延遲。有可能因為延遲，阻斷請求發送在SQL語句執行之後，那麼反倒影響了正常業務請求。所以在高並發大流量場景下，如果要實現實時精準阻斷攔截效果，就要求資料庫入侵防禦系統具有超高端的處理性能。
至於串聯部署還是旁路部署更為合適，需要匹配相應的業務系統場景。資料庫入侵防禦系統最終奧義是它的防禦效果，即對風險語句的精準阻斷能力，從墨菲定律對比分析，旁路部署有阻斷請求的可能性則必然會發生。而串聯存在影響業務訪問的擔憂，那它始終都會發生，而正視這種風險，讓我們對資料庫入侵防禦系統的精準阻斷能力有更高要求，盡可能將這種風險降到最低。
2. 資料庫入侵防禦系統串聯實時同步阻斷與非同步阻斷之爭
相對資料庫入侵防禦系統的串並聯之爭來講，串聯實現同步阻斷與非同步阻斷更為細分了，市面上存在兩類串聯的資料庫入侵防禦系統；
一類就是以IBM Guardium為代表的本地代理引擎在線監聽非同步阻斷，當有危險語句通過代理到DBMS時，代理會將內容信息副本發至分析中心，由中心判斷是否違法或觸犯入侵防禦規則，進而給代理程序發出阻斷指令，很顯然這種部署的好處是不局限與資料庫的網路環境，ip可達即可，而壞處就更明顯了，那就是agent與Center通信期間，sql訪問是放行的，也就是如果在前面幾個包就出現了致命攻擊語句，那麼這次攻擊就會被有效執行，即防禦體系被有效繞過。
另一類就是以國內廠商漢領信息為代表的串聯實時同步阻斷，當有危險語句通過串聯資料庫入侵防禦系統時，入侵防禦系統若監測到風險語句，立馬阻斷；無風險的語句放行，這種模式及立馬分析立馬判斷。也很顯然，這種部署模式的好處是小概率事件或預謀已久的直接攻擊語句也會被實時阻斷；而壞處也非常明顯，那就是處理效率，如果資料庫入侵防禦系統處理效率不行，那就會出現排隊等待的狀態，業務的連續性就造成了影響。關鍵就是要把握這個平衡點，至少要達到無感知，這個點的取捨就取決於各個資料庫安全廠商處理sql語句的演算法能力了。
墨菲定律並不復雜，將它應用到資料庫入侵防禦領域，揭示了在資料庫安全中不能忽視的小概率風險事件，要正視墨菲定律轉為積極響應，應充分理解墨菲定律，抵制 「資料庫層層保護不存在風險」、「別人都是這樣做」、「資料庫入侵防禦系統並聯不會誤阻斷」 等錯誤認識，牢記只要存在風險隱患，就有事件可能，事件遲早會發生，我們應當杜絕習慣性認知，積極主動應對資料庫安全風險。
❾ 資料庫和數據倉庫在設計上有哪些不同
可以針對不同的數據特點進行數據表的重新設計。一切為了計算服務就是數據倉庫（其實應該叫數據挖掘）的區別。比如，可以在數據後加上已用判斷項。已經計算過的就可以跳過這條記錄。
還可以針對不同的特點加索引。為了分析也可以加些計數器。然後把高頻使用的條目謄寫到別的表裡。
❿ 學資料庫的發展前景怎麼樣
學資料庫的發展前景很好，因為大數據時代，資料庫管理系統是很重要的組成，所以，未來需求更多。