数据库视角
❶ Myeclipse中Database如何导入数据库
Myeclipse中Database导入数据库的步骤如下：
1. 选择Window>Open Perspective>MyEclipse Database
Explorer。当您第一次打开视角来看时，左边显示的数据库浏览器视图仅包含预配置的MyEclipse的Derby驱动程序。
❷ 移动云图数据库有哪些功能
移动云图数据库主要有四大功能，分别是算法分析功能、数据可视化功能、备份恢复功能和实例监控功能，能够帮助企业打通数据孤岛，构筑全局视角。
❸ 数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势:
根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。
（1）云数据库和混合数据快速发展
云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的sql或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。
（2）数据集成与数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。
（3）主数据管理和商务智能
在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。
商务智能（Business Intelligence）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。
（4）“大数据”促进新型数据库
进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。
（5）基于网络的自动化管理
网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application ProgrammingInterface)更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。
（6）PHP将促进数据库产品应用
随着新一代Web技术的广泛应用，在.NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext Preprocessor）的专用驱动和应用。
（7）数据库将与业务语义的数据内容融合
数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。
❹ 数据库与数据仓库的区别
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。
拓展资料：
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
❺ PI数据库的其他特点
● 为操作或生产获取所有相关数据
由于采集了所有的工艺数据，PI可以生成工厂过去和操作情况的画面。如：产品质量工程师可能要分析影响一批产品的工艺数据，维护工程师可能要看特定设备的长期数据，并查看在运行中有什么问题。工艺工程师经常注意单个工艺单元短期信息。PI统一的数据仓库可让用户以不同的视角访问相同的信息。
● 在线存贮长期数据
在使用的PI，大多数保存了多年的工艺数据。在线数据即是用户或应用程序所要求的秒级数据。保存多年的工艺数据，使用户可提取工艺的季节变化数据、分析设备运行时间，查看产品或物料的生产周期。PI的应用工具还可在离线介质上创建永久的数据备份。通常情况下，用户访问的有效数据是在硬盘上。
● 以数据原型存贮
OSIsoft公司认为，数据采集和存贮应保持原有的时间间隔、精度，而不考虑将来怎么用。过去，许多公司用大量的归纳数据来减少数据存贮的空间。这样做有两个原因，第一，减少存贮所需空间，第二，存贮的数据与某一批产品相关。OSIsoft公司的PI系统存贮了工艺和事件的所有信息，例如，一个工艺量变化很快，这点的数据需要以小的时间间隔来存贮，PI采用的压缩技术可以存贮数千点的数据，而不需要大量的磁盘空间。“旋转门”压缩技术由OSIsoft公司开发，保证了从PI的历史数据库中取出的数据满足该点所要求的精度。
● 数据只存贮一次
数据只存贮一次，公司中所有的人或应用程序，可以访问相同数据而用于不同目的。PI以数据的基本形式存贮。系统可对数据进行任何格式的计算。根据用户或应用程序的要求，也可进行数据的归纳处理。 PI采用分布式结构，可采集任何数量PI网络节点上的数据，PI网络不仅提供远程数据采集，同时也提供了当PI主节点失效时数据项的队列管理。大多数接口也支持PI网络节点间的容错，就是说当有故障时，仍然可以继续采集PI网络节点或接口设备的数据。不仅有分布式数据采集，而且一些客户已经选择了分布式数据存贮。客户端模块（PI-PC Datalink，PI-ProcessBook，PI-API，PI-ODBC）都可与任何数量的PI服务器通信。
这就为我们的客户提供了与其他系统中数据进行比较的可能。例如：你可能想比较厂内两个装置甚至不同的两个装置的操作数据。对这种从不同PI服务器来的不同时间段的数据，可进行完美的管理。 ● 基于窗口（Windows）的开发
OSIsoft公司花了大力气于PI系统用户端，使之完全兼容Windows98体系结构。以及OLE2（服务器和数据存贮器）和OLE技术。PI系统也同样支持微软新的基于目标的文件结构技术。PI-ProcessBook和PI-Datalink模块完全与Windows98兼容，这是在微软推出Windows98之后作出的非常迅速的行动。OSIsoft可以编译32位的PI-ProcessBook版本，使之完全兼容于Windows98。OSIsoft公司在销售基于Windows的PI-Datalink和PI-ProcessBook等模块方面成绩显着。1993年3月推出的PI-Datalink产品到目前为止已安装了几万套，而1994年4月推出的PI- ProcessBook产品（它是PI系统主要的用户界面），已经有数万套在使用之中。
● OLE目标链接和嵌入
微软的目标链接和嵌入第2.0版本（OLE2.0）提供了程序和程序中的目标相互交互的结构。PI-ProcessBook完全支持OLE2，其中包括两个功能。第一是数据存贮器的功能：允许用户从其它应用中将“目标”嵌入、链接进入ProcessBook；第二是服务器的功能：允许ProcessBook入口被服务或嵌入到其它应用中。
● ODBC开放数据连接
开放数据连接（ODBC）是微软SQL存取组执行的层面接口标准。关系型数据库供应商遵循该标准以保证任何标准的ODBC用户应用都可以存取其数据。OSIsoft公司也遵循ODBC标准并在其产品中应用。由于OSIsoft公司的用户数据应用和数据压缩等方面的需要，PI历史数据库不是基于关系型数据库结构的。但是PI ODBC服务器使得PI数据在应用和用户感受方面就象是PI数据是存贮在关系型数据库的表中一样。用这种方式，PI系统数据库被设计成可以非常方便地与关系型数据库进行交互，而不必将PI或关系型数据库的数据先复制到某一区域，然后再从这区域由另一个数据库来存取。简而言之，OSIsoft公司引入了”外部接口“功能，可在基于Windows的PI-ProcessBook这一用户端使用。这一特征允许用户从PI系统这一端，去观察与ODBC兼容的任意一个数据库中的数据。由于支持ODBC标准，PI系统就不必要为了提供集成查询能力而扩展或修改其“表”的功能。建议如果用户需要增加信息获取量，可以在用户所选的关系型数据库中自选设计新的“表”。这样许多现代的报告生成和查询工具就可以跨数据库地查询与结合。简单地说，PI- ProcessBook可以从外部关系型数据库获取数据，同时在PI数据库中将该数据显示、使用。这些查询也可以是PI和外部数据库相互交互进行的。
❻ 如何构建一个完善的数据库,如何来处理表与表关系.
SQL Server本身就是一个完善的数据库，提供可视化编程，后台完成所有拖放处理操作，不管有没有数据都可以使用，不需要编译。
一个比较合理的数据库设计应该考虑数据的交互性和挖掘能力、处理效率以及日志记录。
建立数据表，注意以下几点：
表建立的时候要有主键和索引，表与表之间要能使用主键相联系，举例说在A表里我做完一次记录要生成一个单号，B表里面是依据单号来做下一个流程，而不是依据记录的每一条数据
取名尽量使用英文+下划线，SQL Server里对汉字需要转码，影响工作效率，按照他的默认编码方式操作有助于提高数据处理速度
建立数据表的列数不要太多，用编码规则来建立逻辑
注意字段存储空间，限制字段长度，少用注释和image
存储过程尽量简洁实用
建立视图，为了别的客户端使用，尽量建立视图，做好完整的数据分析，别的接口程序或者客户端直接就可以拿去使用。做视图注意几点：
多个表操作写在一个视图里，不要嵌套太多视图
连接查询要适当的筛选
跨服务器操作视图，要建立服务器链接表，尽量使用内网链接，把服务器链接表做成查询视图，放在本地服务器数据库里，这样就等同本地操作
视图之间保留连接字段作为主要索引
建立计划作业，有计划地进行数据同步更新和备份标识工作，注意事项：
备份数据尽量放数据库里同步复制
计划任务避开工作高峰期
建立存储过程，记录操作日志，把日志以数据表的形式存储，注意事项：
存储过程对本表操作，不要交互太多表
精简参数数量，注意参数存储空间
对记录修改删除、更新标记的时候尽量使用时间来索引
建立关系图，给表与表之间建立直接关系，整理整体挖掘数据性能。
建立计划更新任务，优化数据库整体性能。
❼ 数据库中,什么是标头
就是 。。。。。。标头一般指的是焦距在50左右的定焦镜头，体积一般比较小，光圈一般比较大。而且因为销售数量巨大，设计技术成熟，成像一般都相当不错，价格也很便宜。
之所以叫标头，是因为50mm的视角和人眼单眼视角相同。
但是在dslr上，因为系数关系，真正意义上的标头应该是35mm左右的镜头。
肯定不对 但是我真的不知道
❽ 墨菲定律视角下的数据库入侵防御
作者：汉领信息 两块
企业对数据资产的安全防护存在多项工作，数据备份安全、数据存储安全、数据脱敏及加密……以可用性为主的业务安全观点人群中，大多还没有完全理解数据库安全的重要性，而据前瞻性统计发现，越来越多的企业信息安全负责人开始将数据库安全细分领域列入自己的备忘清单。业务连续性为企业组织的根本核心，而业务安全和数据安全是企业长久发展的安全保障，在以企业数据资产为核心竞争力的现下，数据库作为企业组织“核心竞争力”–数据资产–的容器，承载了企业核心数据，成为业务运行和数据保护的基础设施，数据库的安全防御问题已跃至CTO/CIO的工作内容象限的榜首。
企业组织的数据库体系，不仅仅是数据库软件平台本身，不会流动的数据没有意义，当我们考虑数据库安全的时候，显然我们需要合理评估数据库的受攻击面大小，数据库访问涉及的认证、授权和审计问题，由于开发人员疏忽带来的软件漏洞和运维人员的管理不善等。各种各样的风险都可能产生并带来可怕的后果，笔者实验室通过收集各漏洞平台及企业安全运营者的反馈数据库安全信息，参考OWASP TOP 10制定了数据库应用防御的十大数据库风险威胁列表。
十大数据库安全威胁（DB Vuln Top 10）
1. 权限滥用
2. 特权提升
3. 数据库软件漏洞
4. SQL注入
5. 审计记录缺失
6. 拒绝服务
7. 通信协议漏洞
8. 身份验证不足
9. 敏感数据泄露
10. 安全配置不规范
答案就是墨菲定律，它阐述了一个事实：如果事情有变糟糕（发生）的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。
此后在技术界也不胫而走，并不是我要将其强加在数据库安全领域，因为它道出了一个法则，即安全风险必将由可能性变为突发性的事实。
从墨菲定律来观察数据库入侵防御，我们要持以积极的态度，既然数据库安全风险一定会发生，那我们一定要顺应必然性，积极应对，做好事件应急和处置。在数据库安全防御方面来说，要科学合理规划全面积极的应对方案，必须做到事前主动防御、事中及时阻断、事后完整审计。
根据墨菲定律可总结对数据库入侵防御的启示：
1. 不能忽视数据库风险小概率事件
虽然数据库安全事件不断发生，但仍有一定数量的安全负责人认为，企业安全防护已经从物理层、网络层、计算主机层、应用层等进行了多重防御，网络边界严格准入控制，外部威胁情报和内部态势感知系统能完美配合，业务数据早已经过层层保护，安全威胁不可能被利用发生数据库安全事件。
由于小概率事件在一次实验或活动中发生的可能性很小，因此，就给人一种错误的理解，即在一次活动中不会发生。与事实相反，正是由于这种错觉，加大了事件发生的可能性，其结果是事故可能频繁发生。虽然事件原因是复杂的，但这却说明小概率事件也会常发生的客观事实。
墨菲定律正是从强调小概率事件的重要性的角度启示我们，虽然数据库安全风险事件发生的概率很小，但在入侵防御体系活动中，仍可能发生且必将发生，因此不能忽视。
2. 在数据库安全中积极应用墨菲定律
1）强化数据库入侵防御的安全认知
数据库已经成为企业安全防护的核心，预防数据库不安全状态的意外性事件发生，认识数据库安全威胁事件可能发生的必然性，必须要采取事前预防措施，从网络层、应用层和数据库层，涵盖业务系统（中间件）和运维DBA，全面管控，提前谋划。既然数据库入侵事件无可避免，那一定要保证完整原始的数据库访问记录，以供审计取证留存证据，做到有据可查。
2）规范安全管理，正确认识数据库安全控制
安全管理的目标是杜绝事故的发生，而事故是一种不经常发生的意外事件，这些意外事件发生的概率一般比较小，由于这些小概率事件在大多数情况下不发生，所以，往往管理疏忽恰恰是事故发生的主观原因。墨菲定律告诫我们，数据库及业务数据的安全控制不能疏忽。要想保证数据库安全，必须从基础做起，对数据库的基本安全配置，要形成统一的安全基线，对数据库的访问行为要做到 “白名单化”，采取积极的预防方法和措施，消除意外的事件发生。
3）转变观念，数据库入侵防御变被动为主动
传统安全管理是被动的安全管理，是在安全管理活动中采取安全措施或事故发生后，通过总结教训，进行“亡羊补牢”式的管理。随着IT网络技术迅速发展，安全攻击方式不断变化，新的安全威胁不断涌现，发生数据库安全事件的诱因增多，而传统的网络型入侵防御系统模式已难于应付当前对数据库安全防御的需求。为此，不仅要重视已有的安全威胁，还要主动地去识别新的风险，主动学习，模态分析，及时而准确的阻断风险活动，变被动为主动，牢牢掌握数据库入侵防御的主动权。
1. 数据库入侵防御系统串联与并联之争
数据库入侵防御系统，可以通过串联或旁路部署的方式，对业务系统与数据库之间的访问行为进行精确识别、精准阻断。不仅如此，合理使用还能具有事前主动防御和事后审计追溯的能力。
不过，部分用户认为旁路的阻断行为效果不佳，而串联进网络实现实时阻断，又担心影响业务访问时。
串联模式部署在业务系统与数据库中间，通过流量协议解码对所有SQL语句进行语法解析，审核基于TCP/IP五元组（来往地址、端口与协议）、准入控制因素和数据库操作行为的安全策略，结合自主动态建模学习的白名单规则，能够准确识别恶意数据库指令，及时阻断会话或准确拦截恶意操作语句。串联模式部署最大风险在于不能出现误判，否则影响正常语句通过，此必需要系统的SQL语句解析能力足够精确，并且能够建立非常完善的行为模型，在发现危险语句时，能够在不中断会话的情况下，精准拦截风险语句，且不影响正常访问请求。因此，若想数据库入侵防御系统发挥最佳效果，必须串联在数据库的前端，可以物理串联（透明桥接）或逻辑串联（反向代理）。
旁路部署模式，目前常用方式是通过发送RESET指令进行强行会话重置，此部署方式在较低流量情况下效果最佳。如在业务系统大并发情况下，每秒钟SQL交易量万条以上，这种旁路识别阻断有可能出现无法阻断情况，且会出现延迟。有可能因为延迟，阻断请求发送在SQL语句执行之后，那么反倒影响了正常业务请求。所以在高并发大流量场景下，如果要实现实时精准阻断拦截效果，就要求数据库入侵防御系统具有超高端的处理性能。
至于串联部署还是旁路部署更为合适，需要匹配相应的业务系统场景。数据库入侵防御系统最终奥义是它的防御效果，即对风险语句的精准阻断能力，从墨菲定律对比分析，旁路部署有阻断请求的可能性则必然会发生。而串联存在影响业务访问的担忧，那它始终都会发生，而正视这种风险，让我们对数据库入侵防御系统的精准阻断能力有更高要求，尽可能将这种风险降到最低。
2. 数据库入侵防御系统串联实时同步阻断与异步阻断之争
相对数据库入侵防御系统的串并联之争来讲，串联实现同步阻断与异步阻断更为细分了，市面上存在两类串联的数据库入侵防御系统；
一类就是以IBM Guardium为代表的本地代理引擎在线监听异步阻断，当有危险语句通过代理到DBMS时，代理会将内容信息副本发至分析中心，由中心判断是否违法或触犯入侵防御规则，进而给代理程序发出阻断指令，很显然这种部署的好处是不局限与数据库的网络环境，ip可达即可，而坏处就更明显了，那就是agent与Center通信期间，sql访问是放行的，也就是如果在前面几个包就出现了致命攻击语句，那么这次攻击就会被有效执行，即防御体系被有效绕过。
另一类就是以国内厂商汉领信息为代表的串联实时同步阻断，当有危险语句通过串联数据库入侵防御系统时，入侵防御系统若监测到风险语句，立马阻断；无风险的语句放行，这种模式及立马分析立马判断。也很显然，这种部署模式的好处是小概率事件或预谋已久的直接攻击语句也会被实时阻断；而坏处也非常明显，那就是处理效率，如果数据库入侵防御系统处理效率不行，那就会出现排队等待的状态，业务的连续性就造成了影响。关键就是要把握这个平衡点，至少要达到无感知，这个点的取舍就取决于各个数据库安全厂商处理sql语句的算法能力了。
墨菲定律并不复杂，将它应用到数据库入侵防御领域，揭示了在数据库安全中不能忽视的小概率风险事件，要正视墨菲定律转为积极响应，应充分理解墨菲定律，抵制 “数据库层层保护不存在风险”、“别人都是这样做”、“数据库入侵防御系统并联不会误阻断” 等错误认识，牢记只要存在风险隐患，就有事件可能，事件迟早会发生，我们应当杜绝习惯性认知，积极主动应对数据库安全风险。
❾ 数据库和数据仓库在设计上有哪些不同
可以针对不同的数据特点进行数据表的重新设计。一切为了计算服务就是数据仓库（其实应该叫数据挖掘）的区别。比如，可以在数据后加上已用判断项。已经计算过的就可以跳过这条记录。
还可以针对不同的特点加索引。为了分析也可以加些计数器。然后把高频使用的条目誊写到别的表里。
❿ 学数据库的发展前景怎么样
学数据库的发展前景很好，因为大数据时代，数据库管理系统是很重要的组成，所以，未来需求更多。