❶ 我们数据规模大，但是依然想对数据库进行加密操作，请推荐一家厂商
推荐合力天下数据库加密系统，企业用户部署较多，网站数据库，应用系统数据库都可以加密，不影响数据库的正常运行，非法下载打开乱码
❷ 一个好的数据库加密系统一般应满足哪些方面的要求
您好，很高兴为您解答。
1．字段加密
----在目前条件下，加/脱密的粒度是每个记录的字段数据。如果以文件或列为单位进行加密，必然会形成密钥的反复使用，从而降低加密系统的可靠性或者因加脱密时间过长而无法使用。只有以记录的字段数据为单位进行加/脱密，才能适应数据库操作，同时进行有效的密钥管理并完成“一次一密”的密码操作。
2．密钥动态管理
数据库客体之间隐含着复杂的逻辑关系，一个逻辑结构可能对应着多个数据库物理客体，所以数据库加密不仅密钥量大，而且组织和存储工作比较复杂，需要对密钥实现动态管理。
3．合理处理数据 这包括几方面的内容。首先要恰当地处理数据类型，否则 DBMS将会因加密后的数据不符合定义的数据类型而拒绝加载；其次，需要处理数据的存储问题，实现数据库加密后，应基本上不增加空间开销。在目前条件下，数据库关系运算中的匹配字段，如表间连接码、索引字段等数据不宜加密。文献字段虽然是检索字段，但也应该允许加密，因为文献字段的检索处理采用了有别于关系数据库索引的正文索引技术。
4．不影响合法用户的操作
加密系统影响数据操作响应时间应尽量短，在现阶段，平均延迟时间不应超过1/10秒。此外，对数据库的合法用户来说,数据的录入、修改和检索操作应该是透明的,不需要考虑数据的加/脱密问题。
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❸ 数据库acct_date字段怎么翻译
数据库字段内容的变化将影响到事实模板中槽值的变化，大大方便了用户对事实的输入。
the database granularity is constrast. AES arithmetic is used to
encrypt several database field.
然后对数据库加密粒度进行了对比,根据对密码算法的比较,选择AES算法对指定的数据库字段进行了加密。
❹ 在IT项目建设中，如何保证数据库安全性
#云原生背景#
云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重要变革和必然趋势。随着“新基建”加速布局，以及企业数字化转型的逐步深入，如何深化用云进一步提升云计算使用效能成为现阶段云计算发展的重点。云原生以其高效稳定、快速响应的特点极大地释放了云计算效能，成为企业数字业务应用创新的原动力，云原生进入快速发展阶段，就像集装箱加速贸易全球化进程一样，云原生技术正在助力云计算普及和企业数字化转型。
云原生计算基金会（CNCF）对云原生的定义是：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式编程API。
#云安全时代市场发展#
云安全几乎是伴随着云计算市场而发展起来的，云基础设施投资的快速增长，无疑为云安全发展提供土壤。根据 IDC 数据，2020 年全球云安全支出占云 IT 支出比例仅为 1.1%，说明目前云安全支出远远不够，假设这一比例提升至 5%，那么2020 年全球云安全市场空间可达 53.2 亿美元，2023 年可达 108.9 亿美元。
海外云安全市场：技术创新与兼并整合活跃。整体来看，海外云安全市场正处于快速发展阶段，技术创新活跃，兼并整合频繁。一方面，云安全技术创新活跃，并呈现融合发展趋势。例如，综合型安全公司 PaloAlto 的 Prisma 产品线将 CWPP、CSPM 和 CASB 三个云安全技术产品统一融合，提供综合解决方案及 SASE、容器安全、微隔离等一系列云上安全能力。另一方面，新兴的云安全企业快速发展，同时，传统安全供应商也通过自研+兼并的方式加强云安全布局。
国内云安全市场：市场空间广阔，尚处于技术追随阶段。市场规模上，根据中国信通院数据，2019 年我国云计算整体市场规模达 1334.5亿元，增速 38.6%。预计 2020-2022 年仍将处于快速增长阶段，到 2023 年市场规模将超过 3754.2 亿元。中性假设下，安全投入占云计算市场规模的 3%-5%，那么 2023 年中国云安全市场规模有望达到 112.6 亿-187.7 亿元。技术发展上，中国在云计算的发展阶段和云原生技术的程度上与海外市场还有一定差距。国内 CWPP 技术应用较为广泛，对于 CASB、CSPM 一些新兴的云安全技术应用较少。但随着国内公有云市场的加速发展，云原生技术的应用越来越广泛，我们认为CASB、SCPM、SASE 等新兴技术在国内的应用也将越来越广泛。
#云上安全呈原生化发展趋势#
云原生技术逐渐成为云计算市场新趋势，所带来的安全问题更为复杂。以容器、服务网格、微服务等为代表的云原生技术，正在影响各行各业的 IT 基础设施、平台和应用系统，也在渗透到如 IT/OT 融合的工业互联网、IT/CT 融合的 5G、边缘计算等新型基础设施中。随着云原生越来越多的落地应用，其相关的安全风险与威胁也不断的显现出来。Docker/Kubernetes 等服务暴露问题、特斯拉 Kubernetes 集群挖矿事件、Docker Hub 中的容器镜像被“投毒”注入挖矿程序、微软 Azure 安全中心检测到大规模 Kubernetes 挖矿事件、Graboid 蠕虫挖矿传播事件等一系列针对云原生的安全攻击事件层出不穷。
从各种各样的安全风险中可以一窥云原生技术的安全态势，云原生环境仍然存在许多安全问题亟待解决。在云原生技术的落地过程中，安全是必须要考虑的重要因素。
#云原生安全的定义#
国内外各组织、企业对云原生安全理念的解释略有差异，结合我国产业现状与痛点，云原生与云计算安全相似，云原生安全也包含两层含义：“面向云原生环境的安全”和“具有云原生特征的安全”。
面向云原生环境的安全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统和微服务的安全。这类安全机制，不一定具备云原生的特性（比如容器化、可编排），它们可以是传统模式部署的，甚至是硬件设备，但其作用是保护日益普及的云原生环境。
具有云原生特征的安全，是指具有云原生的弹性敏捷、轻量级、可编排等特性的各类安全机制。云原生是一种理念上的创新，通过容器化、资源编排和微服务重构了传统的开发运营体系，加速业务上线和变更的速度，因而，云原生系统的种种优良特性同样会给安全厂商带来很大的启发，重构安全产品、平台，改变其交付、更新模式。
#云原生安全理念构建#
为缓解传统安全防护建设中存在的痛点，促进云计算成为更加安全可信的信息基础设施，助力云客户更加安全的使用云计算，云原生安全理念兴起，国内外第三方组织、服务商纷纷提出以原生为核心构建和发展云安全。
Gartner提倡以云原生思维建设云安全体系
基于云原生思维，Gartner提出的云安全体系覆盖八方面。其中，基础设施配置、身份和访问管理两部分由云服务商作为基础能力提供，其它六部分，包括持续的云安全态势管理，全方位的可视化、日志、审计和评估，工作负载安全，应用、PaaS 和 API 安全，扩展的数据保护，云威胁检测，客户需基于安全产品实现。
Forrester评估公有云平台原生安全能力
Forrester认为公有云平台原生安全（Public cloud platform native security, PCPNS）应从三大类、37 个方面去衡量。从已提供的产品和功能，以及未来战略规划可以看出，一是考察云服务商自身的安全能力和建设情况，如数据中心安全、内部人员等，二是云平台具备的基础安全功能，如帮助和文档、授权和认证等，三是为用户提供的原生安全产品，如容器安全、数据安全等。
安全狗以4项工作防护体系建设云原生安全
（1）结合云原生技术的具体落地情况开展并落实最小权限、纵深防御工作，对于云原生环境中的各种组成部分，均可贯彻落实“安全左移”的原则，进行安全基线配置，防范于未然。而对于微服务架构Web应用以及Serverless应用的防护而言，其重点是应用安全问题。
（2）围绕云原生应用的生命周期来进行DevSecOps建设，以当前的云原生环境的关键技术栈“K8S + Docker”举例进行分析。应该在容器的全生命周期注重“配置安全”，在项目构建时注重“镜像安全”，在项目部署时注重“容器准入”，在容器的运行环境注重云计算的三要素“计算”“网络”以及“存储”等方面的安全问题。
（3）围绕攻击前、中、后的安全实施准则进行构建，可依据安全实施准则对攻击前、中、后这三个阶段开展检测与防御工作。
（4）改造并综合运用现有云安全技术，不应将“云原生安全”视为一个独立的命题，为云原生环境提供更多支持的主机安全、微隔离等技术可赋能于云原生安全。
#云原生安全新型风险#
云原生架构的安全风险包含云原生基础设施自身的安全风险，以及上层应用云原生化改造后新增和扩大的安全风险。云原生环境面临着严峻的安全风险问题。攻击者可能利用的重要攻击面包括但不限于：容器安全、编排系统、软件供应链等。下面对重要的攻击面安全风险问题进行梳理。
#云原生安全问题梳理#
问题1：容器安全问题
在云原生应用和服务平台的构建过程中，容器技术凭借高弹性、敏捷的特性，成为云原生应用场景下的重要技术支撑，因而容器安全也是云原生安全的重要基石。
（1）容器镜像不安全
Sysdig的报告中提到，在用户的生产环境中，会将公开的镜像仓库作为软件源，如最大的容器镜像仓库Docker Hub。一方面，很多开源软件会在Docker Hub上发布容器镜像。另一方面，开发者通常会直接下载公开仓库中的容器镜像，或者基于这些基础镜像定制自己的镜像，整个过程非常方便、高效。然而，Docker Hub上的镜像安全并不理想，有大量的官方镜像存在高危漏洞，如果使用了这些带高危漏洞的镜像，就会极大的增加容器和主机的入侵风险。目前容器镜像的安全问题主要有以下三点：
1.不安全的第三方组件
在实际的容器化应用开发过程当中，很少从零开始构建镜像，而是在基础镜像之上增加自己的程序和代码，然后统一打包最终的业务镜像并上线运行，这导致许多开发者根本不知道基础镜像中包含多少组件，以及包含哪些组件，包含的组件越多，可能存在的漏洞就越多。
2.恶意镜像
公共镜像仓库中可能存在第三方上传的恶意镜像，如果使用了这些恶意镜像来创建容器后，将会影响容器和应用程序的安全
3.敏感信息泄露
为了开发和调试的方便，开发者将敏感信息存在配置文件中，例如数据库密码、证书和密钥等内容，在构建镜像时，这些敏感信息跟随配置文件一并打包进镜像，从而造成敏感信息泄露
（2）容器生命周期的时间短
云原生技术以其敏捷、可靠的特点驱动引领企业的业务发展，成为企业数字业务应用创新的原动力。在容器环境下，一部分容器是以docker的命令启动和管理的，还有大量的容器是通过Kubernetes容器编排系统启动和管理，带来了容器在构建、部署、运行，快速敏捷的特点，大量容器生命周期短于1小时，这样一来容器的生命周期防护较传统虚拟化环境发生了巨大的变化，容器的全生命周期防护存在很大变数。对防守者而言，需要采用传统异常检测和行为分析相结合的方式，来适应短容器生命周期的场景。
传统的异常检测采用WAF、IDS等设备，其规则库已经很完善，通过这种检测方法能够直观的展示出存在的威胁，在容器环境下，这种方法仍然适用。
传统的异常检测能够快速、精确地发现已知威胁，但大多数未知威胁是无法通过规则库匹配到的，因而需要通过行为分析机制来从大量模式中将异常模式分析出来。一般来说，一段生产运营时间内的业务模式是相对固定的，这意味着，业务行为是可以预测的，无论启动多少个容器，容器内部的行为总是相似的。通过机器学习、采集进程行为，自动构建出合理的基线，利用这些基线对容器内的未知威胁进行检测。
（3）容器运行时安全
容器技术带来便利的同时，往往会忽略容器运行时的安全加固，由于容器的生命周期短、轻量级的特性，传统在宿主机或虚拟机上安装杀毒软件来对一个运行一两个进程的容器进行防护，显示费时费力且消耗资源，但在黑客眼里容器和裸奔没有什么区别。容器运行时安全主要关注点：
1.不安全的容器应用
与传统的Web安全类似，容器环境下也会存在SQL注入、XSS、RCE、XXE等漏洞，容器在对外提供服务的同时，就有可能被攻击者利用，从而导致容器被入侵
2.容器DDOS攻击
默认情况下，docker并不会对容器的资源使用进行限制，默认情况下可以无限使用CPU、内存、硬盘资源，造成不同层面的DDOS攻击
（4）容器微隔离
在容器环境中，与传统网络相比，容器的生命周期变得短了很多，其变化频率也快很多。容器之间有着复杂的访问关系，尤其是当容器数量达到一定规模以后，这种访问关系带来的东西向流量，将会变得异常的庞大和复杂。因此，在容器环境中，网络的隔离需求已经不仅仅是物理网络的隔离，而是变成了容器与容器之间、容器组与宿主机之间、宿主机与宿主机之间的隔离。
问题2：云原生等保合规问题
等级保护2.0中，针对云计算等新技术、新应用领域的个性安全保护需求提出安全扩展要求，形成新的网络安全等级保护基本要求标准。虽然编写了云计算的安全扩展要求，但是由于编写周期很长，编写时主流还是虚拟化场景，而没有考虑到容器化、微服务、无服务等云原生场景，等级保护2.0中的所有标准不能完全保证适用于目前云原生环境；
通过安全狗在云安全领域的经验和具体实践，对于云计算安全扩展要求中访问控制的控制点，需要检测主机账号安全，设置不同账号对不同容器的访问权限，保证容器在构建、部署、运行时访问控制策略随其迁移；
对于入侵防范制的控制点，需要可视化管理，绘制业务拓扑图，对主机入侵进行全方位的防范，控制业务流量访问，检测恶意代码感染及蔓延的情况；
镜像和快照保护的控制的，需要对镜像和快照进行保护，保障容器镜像的完整性、可用性和保密性，防止敏感信息泄露。
问题3：宿主机安全
容器与宿主机共享操作系统内核，因此宿主机的配置对容器运行的安全有着重要的影响，比如宿主机安装了有漏洞的软件可能会导致任意代码执行风险，端口无限制开放可能会导致任意用户访问的风险。通过部署主机入侵监测及安全防护系统，提供主机资产管理、主机安全加固、风险漏洞识别、防范入侵行为、问题主机隔离等功能，各个功能之间进行联动，建立采集、检测、监测、防御、捕获一体化的安全闭环管理系统，对主机进行全方位的安全防护，协助用户及时定位已经失陷的主机，响应已知、未知威胁风险，避免内部大面积主机安全事件的发生。
问题4：编排系统问题
编排系统支撑着诸多云原生应用，如无服务、服务网格等，这些新型的微服务体系也同样存在着安全问题。例如攻击者编写一段代码获得容器的shell权限，进而对容器网络进行渗透横移，造成巨大损失。
Kubernetes架构设计的复杂性，启动一个Pod资源需要涉及API Server、Controller、Manager、Scheler等组件，因而每个组件自身的安全能力显的尤为重要。API Server组件提供的认证授权、准入控制，进行细粒度访问控制、Secret资源提供密钥管理及Pod自身提供安全策略和网络策略，合理使用这些机制可以有效实现Kubernetes的安全加固。
问题5：软件供应链安全问题
通常一个项目中会使用大量的开源软件，根据Gartner统计至少有95%的企业会在关键IT产品中使用开源软件，这些来自互联网的开源软件可能本身就带有病毒、这些开源软件中使用了哪些组件也不了解，导致当开源软件中存在0day或Nday漏洞，我们根本无法获悉。
开源软件漏洞无法根治，容器自身的安全问题可能会给开发阶段带的各个过程带来风险，我们能做的是根据SDL原则，从开发阶段就开始对软件安全性进行合理的评估和控制，来提升整个供应链的质量。
问题6：安全运营成本问题
虽然容器的生命周期很短，但是包罗万象。对容器的全生命周期防护时，会对容器构建、部署、运行时进行异常检测和安全防护，随之而来的就是高成本的投入，对成千上万容器中的进程行为进程检测和分析，会消耗宿主机处理器和内存资源，日志传输会占用网络带宽，行为检测会消耗计算资源，当环境中容器数量巨大时，对应的安全运营成本就会急剧增加。
问题7：如何提升安全防护效果
关于安全运营成本问题中，我们了解到容器安全运营成本较高，我们该如何降低安全运营成本的同时，提升安全防护效果呢？这就引入一个业界比较流行的词“安全左移”，将软件生命周期从左到右展开，即开发、测试、集成、部署、运行，安全左移的含义就是将安全防护从传统运营转向开发侧，开发侧主要设计开发软件、软件供应链安全和镜像安全。
因此，想要降低云原生场景下的安全运营成本，提升运营效率，那么首先就要进行“安全左移”，也就是从运营安全转向开发安全，主要考虑开发安全、软件供应链安全、镜像安全和配置核查：
开发安全
需要团队关注代码漏洞，比如使用进行代码审计，找到因缺少安全意识造成的漏洞和因逻辑问题造成的代码逻辑漏洞。
供应链安全
可以使用代码检查工具进行持续性的安全评估。
镜像安全
使用镜像漏洞扫描工具持续对自由仓库中的镜像进行持续评估，对存在风险的镜像进行及时更新。
配置核查
核查包括暴露面、宿主机加固、资产管理等，来提升攻击者利用漏洞的难度。
问题8：安全配置和密钥凭证管理问题
安全配置不规范、密钥凭证不理想也是云原生的一大风险点。云原生应用会存在大量与中间件、后端服务的交互，为了简便，很多开发者将访问凭证、密钥文件直接存放在代码中，或者将一些线上资源的访问凭证设置为弱口令，导致攻击者很容易获得访问敏感数据的权限。
#云原生安全未来展望#
从日益新增的新型攻击威胁来看，云原生的安全将成为今后网络安全防护的关键。伴随着ATT&CK的不断积累和相关技术的日益完善，ATT&CK也已增加了容器矩阵的内容。ATT&CK是对抗战术、技术和常识（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）的缩写，是一个攻击行为知识库和威胁建模模型，它包含众多威胁组织及其使用的工具和攻击技术。这一开源的对抗战术和技术的知识库已经对安全行业产生了广泛而深刻的影响。
云原生安全的备受关注，使ATTACK Matrix for Container on Cloud的出现恰合时宜。ATT&CK让我们从行为的视角来看待攻击者和防御措施，让相对抽象的容器攻击技术和工具变得有迹可循。结合ATT&CK框架进行模拟红蓝对抗，评估企业目前的安全能力，对提升企业安全防护能力是很好的参考。
❺ 现在数据库加密的方式有哪几种
数据库加密的方式从最早到现在有4种技术，首先是前置代理加密技术，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。
然后是应用加密技术，该技术是应用系统通过加密API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。
其次是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。
最后后置代理技术，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据存储加密，加密后数据检索，对应用无缝透明等核心需求。安华金和的加密技术在国内是唯一支持TDE的数据库加密产品厂商。
❻ 基于PostgreSQL数据库的几种数据加密实现方法
作为应用最广泛的信息存储和处理系统,数据库中存在大量敏感数据,如何防止数据被窃取和篡改是重中之重。加密技术是提高数据库安全的一个重要手段,在对数据库中存储数据进行加密时,需要结合它们的特点,对加密算法、加密粒度以及加密方式进行合理选择。比如,在选择加密算法时,对加密尤其是解密速度要求比较快,不能因为加/解密过程而导致系统性能大幅度下降。其次,应当支持灵活的加密粒度。根据用户的需要,能够选择对数据库、表、记录、字段、数据项进行加密。本文简要介绍和分析了在一个基于开源数据库PostgreSQL的安全数据库系统研究的基础上,如何针对PostgreSQL数据库的存储数据的不同层次,对数据库的文件(或表、页)、记录、字段等多个层次实现了加密。
❼ 信息数据库用户管理规范规定了哪些原则
（一）完善管理制度，强化监管力度。数据库系统的安全与企业自身内部的安全机制、内外网络环境、从业人员素质等密切相关。因此，企业应该完善网络系统安全规章制度，防范因制度缺陷带来的风险；企业应该规范操作流程和故障处理流程，减少人为失误与故障，提高故障处理速度，缩短故障处理时间；企业应该通过建立科学合理的责任追究机制，防止出现由于工作态度、工作作风等各种人为因素导致的数据库安全事故。
（二）采取措施，确保数据库数据的安全。保证数据库数据的安全是数据库日常管理与维护工作的首要任务，企业需要采取的安全措施主要有：
（1）网络及操作系统安全。网络系统是数据库应用的外部环境和基础，网络系统安全是数据库安全的第一道屏障。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、数字签名与认证、入侵检测等。操作系统是数据库系统的运行平台，能够为数据库系统提供一定程度的安全保护。
（2）操作系统的安全控制方法主要是采用隔离控制、访问控制、信息加密和审计跟踪。主要安全技术有操作系统安全策略、安全管理策略等。
（3）加强用户身份验证。用户身份验证是数据库系统的重要防线。利用窗体身份验证数据库程序的漏洞，进而获取存储在数据库中的用户身份验证密码，这是目前对网络数据库攻击最常见的方式。对此，企业信息部门通常使用带有salt值的单向密码哈希值，以避免用户密码在数据库中以明文形式存储，减轻字典攻击带来的威胁。
（4）对重要数据加密。数据加密交换又称密码学，是计算机系统对信息进行保护的一种最可靠的办法。它利用密码技术对信息进行交换，实现信息隐蔽，从而有效保护信息的安全不受侵犯。数据库加密要求加解密的粒度是每个记录的字段数据。采用库外口加密的方式，对密钥的管理较为简单，只需借用文件加密的密钥管理方法，将加密后的数据块纳入数据库，在算法或数据库系统中做些必要的改动就行。这样有利于公共数据字典的使用和维护系统的完整性。
（5）做好数据库备份与恢复。数据备份是备份数据库某个时刻的数据状态，当系统出现意外时用来恢复系统。依靠网络办公的企业，其信息系统很可能随时被破坏而丢失数据。因此，数据库管理系统必须具备把数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态的功能，这就是数据库的恢复技术。
（三）开展数据库健康检查。为及时发现数据库系统存在的问题，在日常管理与维护中，数据管理员要对数据库开展健康检查。检查内容主要包括以下六个方面
（1）系统环境：操作系统版本、文件系统容量、内存交换区使用率、系统性能。
（2）数据库环境：数据库和补丁版本、是否有僵尸数据库进程、数据库节点数、是否有其他数据库产品及版本。
（3）日志记录：db2diag.log报错、db2inst1.nfy报错、是否有需要处理的DUMP文件。
（4）数据库健康状况：表空间利用率和状态、表空间容器利用率和状态、排序溢出、是否需要收集统计信息、是否需要数据重组、活动日志和日志所在文件系统利用率、死锁发生率、锁升级发生率、锁等待的百分比、编目Cache命中率、包Cache命中率、监视堆利用率、数据库堆利用率、数据库缓冲池命中率。
（5）数据库维护内容：最近一次统计信息收集时间、最近一次表数据重组时间、最近一次绑定包时间、最近一次数据库备份时间。
（6）数据库基本信息记录：数据库内存使用、环境变量。
数据库的管理日常工作
（1） 每天对数据库的运行状态 , 日志文件 , 备份情况 , 数据库的空间使用情况 , 系统资源的使用情况进行检查 , 发现并解决问题。
（2）每周对数据库对象的空间扩展情况 , 数据的增长情况进行监控 , 对数据库做健康检查 , 对数据库对象的状态做检查。
（3） 每月对表和索引等进行 Analyze, 检查表空间碎片 , 寻找数据库性能调整的机会 , 进行数据库性能调整 , 提出下一步空间管理
计划。对 ORACLE 数据库状态进行一次全面检查。
数据库管理的意义重大，关系到企业信息系统的正常运作，仍至整个企业的生死存亡。要做好数据库的日常管理与维护，不仅要求数据库管理员熟悉掌握专业技术知识，还要有足够的细心和高度的责任心。
❽ 如何对数据库进行加密和解密
数据库账号密码加密详解及实例
数据库中经常有对数据库账号密码的加密，但是碰到一个问题，在使用UserService对密码进行加密的时候，spring security 也是需要进行同步配置的，因为spring security 中验证的加密方式是单独配置的。如下：
<authentication-manager>
<authentication-provider user-service-ref="userDetailService">
<password-encoder ref="passwordEncoder" />
</authentication-provider>
</authentication-manager>
<beans:bean class="com.sapphire.security.MyPasswordEncoder" id="passwordEncoder">
<beans:constructor-arg value="md5"></beans:constructor-arg>
</beans:bean>
如上述配置文件所示，passwordEncoder才是在spring security对账号加密校验的地方。
spring security在拦截之后，会首先对用户进行查找，通过自己定义的userDetailService来找到对应的用户，然后由框架进行密码的匹配验证。
从userDetailService得到user以后，就会进入到DaoAuthenticationProvider中，这是框架中定义的 ，然后跳入其中的authenticate方法中。
该方法会进行两个检查，分别是
* preAuthenticationChecks : 主要进行的是对用户是否过期等信息的校验，调用的方法在userDetail中有定义的。
* : 这个就是用户名密码验证的过程了。
而PasswordEncoder是我们xml中注入的bean，所以了，我们调用的则是我们自己完成的passwordEncoder
public class MyPasswordEncoder extends MessageDigestPasswordEncoder {
public MyPasswordEncoder(String algorithm) {
super(algorithm);
}
@Override
public boolean isPasswordValid(String encPass, String rawPass, Object salt) {
return encPass.equals(DigestUtils.md5DigestAsHex(rawPass.getBytes()));
}
}
这是我对其实现的一个简单版本，调用的就是spring自带的加密算法，很简单了，当然也可以使用复杂的加密方法，这个就靠自己了
感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！
❾ 数据库加密的最小粒度
就是通常我们所说的锁级别。
数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。 为了尽量减少锁定的开销，数据库引擎自动将资源锁定在适合任务的级别。 锁定在较小的粒度（例如行）可以提高并发度，但开销较高，因为如果锁定了许多行，则需要持有更多的锁。 锁定在较大的粒度（例如表）会降低了并发度，因为锁定整个表限制了其他事务对表中任意部分的访问。 但其开销较低，因为需要维护的锁较少。
数据库引擎通常必须获取多粒度级别上的锁才能完整地保护资源。 这组多粒度级别上的锁称为锁层次结构。 例如，为了完整地保护对索引的读取，数据库引擎实例可能必须获取行上的共享锁以及页和表上的意向共享锁。
MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。
MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level
locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。
MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下：
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
每种锁可以在网上查询详细说明。主要看你用什么存储引擎。