对分布式数据库系统的安全分析与探讨
新一代数据库技术的发展趋势
新一代数据库技术的发展趋势随着社会信息化的快速发展，数据库技术也在不断演进与创新。
新一代数据库技术在性能、可扩展性、安全性和可靠性等方面都有了重大突破。
本文将探讨新一代数据库技术的发展趋势，并分析其对企业和个人的影响。
一、分布式数据库分布式数据库是新一代数据库技术中的重要方向之一。
传统的集中式数据库架构在应对大规模数据处理和分布式计算方面逐渐显得力不从心。
而分布式数据库将数据分布在多个节点上，利用节点间的网络通信实现数据的并行处理，提高了系统的性能和可扩展性。
随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式数据库成为了应对海量数据存储和处理的关键技术。
例如，Google的Bigtable和Facebook 的Cassandra等分布式数据库系统已经被广泛应用于全球的互联网企业中。
未来，分布式数据库将进一步发展，引入更多的分布式计算和机器学习算法，进一步提高系统的性能和数据处理能力。
二、内存数据库内存数据库是新一代数据库技术的另一个重要方向。
与传统的磁盘数据库相比，内存数据库将数据存储在内存中，有效提高了数据的访问速度。
尤其是在对实时性要求较高的应用场景下，内存数据库具有明显的优势。
内存数据库的快速发展得益于硬件和软件技术的进步。
随着内存价格的下降和内存容量的增加，越来越多的企业和个人能够承担起使用内存数据库的成本。
同时，内存数据库技术也在不断创新和完善，引入了许多高效的数据结构和算法，提高了内存数据库的性能和可靠性。
三、图数据库图数据库是新一代数据库技术中的新兴领域。
传统的关系型数据库主要采用表格的形式组织数据，对于复杂的数据关系和图结构的处理存在困难。
而图数据库则采用图结构存储和查询数据，能够更好地解决具有复杂关系的数据分析和处理问题。
图数据库在社交网络分析、金融风险控制、推荐系统等领域具有广泛的应用前景。
例如，美国的社交媒体公司Twitter就广泛使用了图数据库来处理其海量的社交网络数据。
未来，随着人工智能和大数据技术的进一步发展，图数据库将成为加速数据分析和智能决策的重要工具。
使用分布式数据库进行数据分析的方法(系列九)
使用分布式数据库进行数据分析的方法引言随着大数据时代的到来，数据分析成为企业决策和发展的重要支撑。
分布式数据库作为一种高效处理海量数据的技术，被广泛应用于数据分析领域。
本文将探讨使用分布式数据库进行数据分析的方法。
一、分布式数据库概述定义分布式数据库是由多个节点组成的数据库系统，每个节点分别存储一部分数据。
通过将数据分散存储在不同的节点上，分布式数据库实现了数据的分布式处理和并行计算，提高了数据处理的效率和可扩展性。
分布式数据库的特点（1）数据存储分布式：数据以逻辑或物理方式分散存储在不同的节点上，降低了单个节点的负载压力。
（2）数据复制和同步：分布式数据库通过数据复制和同步机制保证数据的一致性和可靠性。
（3）数据分区和分片：将数据分为多个分区或分片存储在不同节点上，实现并行计算和查询。
（4）高可用性：当某个节点故障时，系统能够自动切换到其他节点，保证数据的可用性和服务的连续性。
（5）可扩展性：分布式数据库支持节点的动态增加和减少，能够根据需求快速扩展和缩减节点规模。
二、使用分布式数据库进行数据分析的步骤数据预处理数据分析的第一步是对原始数据进行清洗和预处理。
通过分布式数据库的数据复制和同步机制，可以将数据从不同的源头同步到分布式数据库中。
在数据预处理环节中，可以使用分布式数据库的查询和计算能力进行数据清洗、特征提取和异常检测等操作，提高数据质量和准确性。
数据存储和分区在分布式数据库中，数据以分区或分片的方式存储在不同的节点上。
在进行数据存储和分区时，可以根据业务需求和数据特点进行合理的数据分配。
例如，可以根据数据的时效性、地理位置或数据类型等因素进行数据划分和分区，以便后续的查询和计算操作。
并行计算和查询分布式数据库能够并行处理数据查询和计算任务，提高了数据处理的效率和速度。
通过分布式数据库的分布式存储和计算能力，可以并行执行数据分析任务，快速响应用户的查询请求。
此外，可以通过优化查询语句和使用合适的索引等方法，进一步提高查询性能和效率。
数据管理的挑战与解决方案
数据管理的挑战与解决方案数据管理是现代社会中不可或缺的一项重要工作，用于组织、存储、分析和处理各种类型的数据。
然而，随着数据量的不断增长和数据类型的多样化，人们面临着许多数据管理方面的挑战。
本文将探讨这些挑战，并提出一些解决方案。
一、数据量的增长随着科技的不断进步，数据量呈指数级增长。
在过去，人们可能只需要处理几百兆字节的数据，但如今常常需要处理数百个或数千个千兆字节的数据。
这给数据管理带来了巨大的挑战，因为传统的数据管理方法无法有效地应对如此大规模的数据。
解决方案：1. 采用云存储技术：云存储提供了无限的存储空间，可以帮助企业存储和管理大量的数据。
此外，云存储还可以实现数据的备份和共享，确保数据的安全性和可靠性。
2. 利用分布式存储系统：分布式存储系统将数据分散存储在多个服务器上，可以提高数据的读写效率和可靠性。
此外，分布式存储系统还可以提供并行计算的能力，加速数据处理速度。
二、数据类型的多样性现代社会中产生的数据类型多种多样，包括结构化数据（如数据库表格、电子表格）和非结构化数据（如文本、图片、视频）。
不同类型的数据需要采用不同的管理方法和工具进行处理和分析。
解决方案：1. 数据分类和标准化：将数据按照类型进行分类，并制定相应的数据管理和标准化规范。
通过对数据进行标准化，可以提高数据的可解读性和可比性，方便后续的数据分析和应用。
2. 应用数据挖掘技术：数据挖掘技术可以发现数据中的隐藏模式和规律，帮助人们更好地理解和利用数据。
例如，文本挖掘可以从海量的文本数据中提取关键信息，图像识别可以辅助处理大量的图片数据。
三、数据隐私和安全性随着数据泄露事件的频繁发生，数据隐私和安全问题越来越受到人们的关注。
如何确保数据的隐私和安全，是数据管理过程中的一项重要挑战。
解决方案：1. 强化数据保护措施：采取各种技术手段来加密和保护数据，防止数据的非法获取和篡改。
例如，采用数据加密技术可以保护数据在传输和存储过程中的安全。
《分布式数据库原理与应用》课程教案
《分布式数据库原理与应用》课程教案第一章：分布式数据库概述1.1 课程介绍介绍分布式数据库课程的基本概念、目的和意义。
1.2 分布式数据库基本概念解释分布式数据库的定义、特点和分类。
1.3 分布式数据库系统结构介绍分布式数据库系统的常见结构及其组成。
1.4 分布式数据库系统的研究和发展概述分布式数据库系统的研究背景和发展历程。
第二章：分布式数据库的体系结构2.1 分布式数据库的体系结构概述介绍分布式数据库的体系结构及其功能。
2.2 分布式数据库的体系结构类型讲解分布式数据库的体系结构类型及其特点。
2.3 分布式数据库的体系结构设计原则探讨分布式数据库的体系结构设计原则和方法。
2.4 分布式数据库的体系结构实现技术分析分布式数据库的体系结构实现技术及其应用。
第三章：分布式数据库的数据模型3.1 分布式数据库的数据模型概述解释分布式数据库的数据模型及其重要性。
3.2 分布式数据库的分布式数据模型介绍分布式数据库的分布式数据模型及其特点。
3.3 分布式数据库的分布式数据模型设计方法讲解分布式数据库的分布式数据模型设计方法及其应用。
3.4 分布式数据库的分布式数据模型实现技术分析分布式数据库的分布式数据模型实现技术及其应用。
第四章：分布式数据库的查询处理4.1 分布式数据库的查询处理概述介绍分布式数据库的查询处理及其重要性。
4.2 分布式数据库的查询处理策略讲解分布式数据库的查询处理策略及其特点。
4.3 分布式数据库的查询优化技术分析分布式数据库的查询优化技术及其应用。
4.4 分布式数据库的查询处理实现技术探讨分布式数据库的查询处理实现技术及其应用。
第五章：分布式数据库的安全性与一致性5.1 分布式数据库的安全性概述解释分布式数据库的安全性及其重要性。
5.2 分布式数据库的安全性机制介绍分布式数据库的安全性机制及其特点。
5.3 分布式数据库的一致性概述解释分布式数据库的一致性及其重要性。
5.4 分布式数据库的一致性机制讲解分布式数据库的一致性机制及其特点。
分布式数据库与NoSQL数据库的比较(系列一)
分布式数据库与NoSQL数据库的比较一、引言现如今，数据处理和存储已成为许多企业和组织的重要挑战。
为了应对海量数据的处理需求，分布式系统和数据库技术应运而生。
在这个领域中，分布式数据库和NoSQL数据库是两种流行的解决方案。
本文将对这两种数据库进行比较，探讨它们的优势和劣势。
二、分布式数据库1. 定义与特点分布式数据库是指将数据库系统分布在多个物理或虚拟节点上，以实现数据的存储和处理。
其特点包括：- 高可用性：分布式数据库可以通过增加节点来提高系统的可用性，即使其中一部分节点出现故障也不会影响系统的正常运行。
- 高性能：通过将数据分散存储在多个节点上，分布式数据库可以并行处理多个查询，从而提高数据处理的速度。
- 灵活性：分布式数据库可以根据需求进行扩展并适应不同的工作负载。
2. 分布式数据库的应用场景- 互联网公司：分布式数据库可以满足互联网公司大数据量、高并发的存储和查询需求，例如电子商务平台的订单处理和用户管理。
- 金融机构：分布式数据库可以提供高可用性和安全性，适用于金融交易和客户账户管理。
- 物联网设备：分布式数据库可以处理来自各个物联网设备产生的海量数据，并支持实时分析和决策。
三、NoSQL数据库1. 定义与特点NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，其特点包括：- 高性能：NoSQL数据库以键值对、文档、图形等非关系型的数据模型来存储数据，适合于大量数据的读写操作，具有较高的性能。
- 可伸缩性：NoSQL数据库可以根据需求进行水平扩展，即增加新的节点，以满足不断增长的数据存储需求。
- 灵活性：NoSQL数据库不需要预定义数据结构，可以根据数据的特点动态调整和修改模式，使得数据的处理更加灵活。
2. NoSQL数据库的应用场景- 社交媒体平台：NoSQL数据库可以存储用户生成的大量图像、视频和文字信息，以及快速查询和分析这些数据。
- 物联网设备：NoSQL数据库可以存储和处理物联网设备生成的实时数据，例如传感器数据、设备状态等。
DCS系统的数据处理与分析技术
DCS系统的数据处理与分析技术DCS（分散控制系统）是一种广泛应用于工业自动化领域的控制系统，主要用于监控与管理工业过程中的各种参数和数据。
随着科技的不断进步，DCS系统的数据处理与分析技术也在不断发展，并为工业控制与管理提供了更多的可能性。
本文将重点探讨DCS系统的数据处理与分析技术。
1. 数据采集与传输在DCS系统中，数据的采集是非常重要的一环。
通过传感器等设备将各种参数和指标的数据采集到DCS系统中，为后续的数据处理和分析提供基础。
同时，数据的传输也要具备高效、稳定的特点，以确保数据的及时性和准确性。
2. 数据预处理在数据采集后，为了提高数据质量和准确性，通常需要对数据进行预处理。
常见的预处理技术包括数据清洗、异常值处理、数据平滑以及数据归一化等。
通过这些预处理技术，可以剔除异常数据、填补缺失数据，使得后续的数据分析更加准确可靠。
3. 数据存储与管理DCS系统所产生的大量数据需要进行存储与管理，以便于后续的查询和分析。
传统的存储方式主要采用关系型数据库，但随着数据量的急剧增加，传统的数据库存储面临着性能瓶颈。
因此，近年来出现了许多新型的大数据存储与管理技术，如分布式数据库、NoSQL数据库等，使得DCS系统能够更好地应对大数据的存储与管理需求。
4. 数据挖掘与分析DCS系统中的大量数据蕴含着许多有价值的信息，通过数据挖掘与分析技术可以发掘这些信息，并为工业过程的优化与改进提供决策依据。
数据挖掘与分析技术包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，可以揭示数据之间的内在关系和规律，为工程师和决策者提供科学的参考。
5. 可视化与报表数据的可视化与报表是DCS系统中不可或缺的一环。
通过数据的可视化展示，可以直观地观察和分析工业过程中各种指标的变化趋势和规律。
同时，通过报表的生成与管理，可以对工业过程中的各种参数和指标进行全面而详细的分析，为工业自动化的优化和管理提供依据。
总结起来，DCS系统的数据处理与分析技术在工业自动化领域发挥着重要的作用。
分布式数据库系统的脆弱性分析与安全防护
分布式数据库系统的脆弱性分析与安全防护随着云计算和大数据时代的兴起，分布式数据库系统正逐渐成为企业管理大规模数据的首选方案。
然而，这一系统也面临诸多的安全威胁和脆弱性。
为了有效保护分布式数据库系统的数据安全，我们需要进行全面的脆弱性分析并采取相应的安全防护措施。
一、分布式数据库系统的脆弱性分析分布式数据库系统的脆弱性主要体现在以下几个方面：1. 连接和访问控制：分布式数据库系统是通过网络连接来实现数据共享和访问的，而连接和访问控制是系统安全的第一道防线。
脆弱性可能包括弱密码、未加密的数据传输以及缺乏合适的访问权限管理等。
2. 数据传输和存储：分布式数据库系统在数据传输和存储过程中存在被篡改、拦截或盗取的潜在风险。
缺乏合适的加密措施和访问控制策略可能使数据变得容易受到攻击。
3. 安全性漏洞：分布式数据库系统由于涉及多个节点和组件，因此可能存在许多未经发现的安全性漏洞。
这些漏洞可能包括软件版本漏洞、配置错误、误用或滥用数据库功能等。
4. 维护和更新：有效的系统维护和更新对于保持分布式数据库系统的安全至关重要。
然而，系统维护工作可能被忽视或延迟，这可能会导致系统的脆弱性增加。
二、分布式数据库系统的安全防护为保护分布式数据库系统的安全，我们需要采取以下措施：1. 强化访问控制：建立严格的权限管理机制，确保只有授权的用户能够访问和修改数据。
采用多层次的身份验证、密码策略和细粒度的访问控制来提高系统的抗攻击性。
2. 数据加密：对敏感数据进行加密，以确保即使数据被窃取，也无法解密。
同时在数据传输过程中采用SSL/TLS等加密协议保护数据的传输安全。
3. 安全审计：定期进行安全审计，检查分布式数据库系统的安全性漏洞和异常操作。
通过日志审计和行为分析，可以及时发现并防止未经授权的操作和攻击。
4. 定期更新和维护：及时更新分布式数据库系统的补丁和最新版本，修复已知的安全漏洞。
制定规范的维护计划，包括备份和灾难恢复策略，以应对潜在的系统故障和攻击。
工业互联网安全问题分析及对策探讨
引言：随着互联网的发展，在诸多工业企业利用互联网进行数据的采集、分析、储备和管理，由于工业企业在利用互联网的过程中也存在诸多的安全问题，延伸的内容也挺广阔的，比如在智能分析、计算机和互联网，等包括了很多设备和产品。
因此需要加强工业互联网的安全。
具体分析相关的稳定，制定详细的措施，打造更好的网络层系统，建立完善的安全防备设施。
一、工业互联网概况工业互联网是互联网与信息技术和工业系统全方位集合所形成的一种产业发展形态，是由中国工业互联网产业联盟所提出来的架构，其中网络是工业数据传输和运输的载体，也是工业进行智能化运行的核心。
保障网络与数据的安全，是工业互联网稳定运行和发展的关键一环，工业互联网的安全可以分成设备安全、网络安全和应用安全等等。
工业互联网也包括了工业控制系统、工业网络，同时也包括了大数据、云计算和客户网络等相关基础设施。
其中，工业控制系统指的就是用于操作和控制的工业生产设备、网络和控制器的集合。
主要包括数据监控与采集控制器、分布式控制器和编程逻辑控制器等等。
二、工业互联网的安全挑战1.工业互联网的安全现状。
在国家发展战略的支持下，工业的发展已经和互联网有着紧密的联系，工业互联网的安全关系着国家发展战略，工业互联网采用了的是商业网络和in-ternet相连接，经常遭受着病毒和黑客的袭击，因此其安全性也是不可不考虑的。
以前认为工业网络是不容意受到攻击的，现在也存在将设备连接到网络，容易受到网络的袭击。
加之近年来全球工业互联网安全事故经常产生，比如在2006年美国的核电在就受到了网络攻击；在2012年有网络病毒袭击了美国的石油公司，据相关的研究表明发生在工业领域的安全事故明显增多。
2.工业互联网的各层次安全挑战。
第一，设备安全挑战。
设备安全的挑战主要指的就是在工业互联网中使用的智能设备和智能产品，包括了一些芯片安全、操作系统、编码规范、第三方软件及其（作者单位：平江县交通建设质量和造价服务站）◎姜丽萍工业互联网安全问题分析及对策探讨图2台阶开挖3.铺设土工格栅。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对分布式数据库系统的安全分析与探讨摘要：当代社会随着计算机技术的进步和网络的普及，已经进入了信息化的时代。
社会生活的各个领域都离不开计算机网络的应用。
每天都会有大量的网络信息产生，分布式数据库系统的应用也变得越来越广泛。
有关分布式数据库的研究也越来越受到重视。
信息统计与管理是数据库的主要功能，分布式数据库系统由于其可扩展性面临着更多的安全威胁。
本文从分布式数据库系统的安全性角度出发，根据笔者多年的理论与实践主要概述了目前的一般安全数据库的重要性，以及其在实践中的管理应用。
首先简介了分布式数据库安的概念，讨论了其安全因素和安全需求，然后对分布式数据库的安全策略和安全机制进行了综合分析。
关键词：分布式；数据库；安全
中图分类号：tp311.133.1 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）18-0000-02
1 分布式数据库系统安全的重要性
1.1 概念
分布式数据库系统的安全指的是整个分布式数据库系统内的数据保持完整、一致，不会被泄露和更改。
能够有效防止外界对数据库的侵入和破坏。
分布式数据库系统由于其物理分布不集中，分布控制只能通过网络实现，这给系统的安全保密性带来很大的风险。
由于物理分布，各个节点数据库要有不同的人员来管理，由于安全意识高低和安防措施的不同，整个系统的数据安全得不到安全保
证；而各节点间实现互动的网络更是信息安全的薄弱环节。
1.2 重要性
随着网络的普及和信息化技术的进步，分布式数据库系统的应用越来越广泛，数据安全问题也日益突出，数据库系统是信息安全的最薄弱环节，在互联网技术越来越发达的今天，数据库信息面临着越来越的安全威胁。
人们也越来越意识到数据库的安全问题不容忽视。
举例来说，有些单位的数据库里面随意保存着所有技术文档、手册和白皮书，这就说明该单位网络管理人员安全意识不高，忽视数据库安全的重要性。
即使运行在一个非常安全的操作系统上，技术高超的黑客可以轻松突破防火墙侵入分数据节点，入侵者可能通过分布式数据库获得操作系统权限，这是目前不法分子破坏数据库安全最常采取的手段，侵入者只需要执行一些内置在数据库中的扩展存储过程就能提供一些执行操作系统命令的接口，而且能访问所有的系统资源。
由此可见，对数据库安全意识的忽视会造成难以想象的破坏后果。
分布式数据库的信息安全应受到全社会的广泛关注。
2 分布式数据库系统安全需求分析
在开发分布式数据库系统的过程中，要提高安全防范意识，建立健全安全防控机制，保证数据库中数据的安全是一项非常重要的工作。
试想一下，一个完整无缺的数据库如果离开了安全防范设施，所有人都可以任意访问数据库，对其中的数据都可任意摆布，数据库所存储的各种信息都面临被泄露、篡改或删除的威胁，，甚至可
能造成整个系统的瘫痪。
如果是一个关键的数据库，整个社会都会陷入混乱之中。
所以，我们在建立一个分布式数据库系统时，首先要保证其有效性和系统安全性，系统内的每一台计算机都要设定使用权限，此外还要做好日常的维护和保养工作，定期升级杀毒软件，出现故障及时排除，机器的使用者仅授权用户使用。
这样才能保证整个系统数据的完整性和安全保密性。
这也是分布式数据库系统安全管理工作的特点要求的。
笔者个人认为，分布式数据库系统的安全性面临三大挑战：首要威胁是来自内部的，分布式数据库系统由于其终端位置分布不集中的物理特性，往往面临着来自系统内部的安全威胁，任何一个单一站点的漏洞都有可能成为整个系统的安全威胁。
为了解决这一难题，针对由单站点故障、网络故障等自然因素引起的问题，要及时发出警报，也可以考虑利用网络安全性来提供安全防护；分布式数据库面临的第二大威胁是来自外部的人为攻击，由于单一站点防范设施有限，很容易被不法分子从外部攻破；第三是数据库管理系统自身的安全脆弱性，当前主流的网络安全防护系统与计算机操作系统都是配套的，而分布式数据库系统由于操作系统不统一，其安全性能大打折扣，因此，分布式数据库的数据库管理系统也是脆弱的。
3 应对策略
3.1 站点间的身份验证。
分布式数据库系统各个站点之间相互访问要建立双向身份验证机制。
分布式数据库系统各个站点位置往往比较分散，通常无法确认登录分站点的用户身份是否符合权限，
为防止假冒登录，有必要在客户端和数据库服务器之间进行双向身份验证。
此外，为了完成各种分布式事务处理及数据处理等的功能，不同的站点间也要取得相应的密钥，在执行具体操作时，系统根据授权，完成身份验证，保证数据库操作的安全性。
3.2 保密性安全策略。
经过上述的身份验证成功后，确认授权合法，分站点之间才可以进行数据互动。
在数据传输过程中，为了保证数据信息的保密性，最好对传输数据进行加密。
具体做法通常是采用信息加密的方式来防止黑客攻击或者采用实时入侵检测等，加强站点间的安全监测，在通信双方之间建立安全通道。
3.3 访问控制。
在分布式数据库系统中，为了保证数据库操作系统的安全性，还有一项非常重要的条件，即对用户访问权限的认证。
每当有分站点连接数据库服务器时，都要事先输入系统管理员分配的授权指令。
要严格限制分站点登录用户操作权限，规范其对数据库对象的访问方式和访问范围。
跟踪监控登录用户的操作痕迹，包括能对该数据库做什么样的操作和管理，或可访问哪部分的数据库等。
一般来说，合法用户的访问控制一般就两种形式：独立授权访问控制和强制访问授权控制。
除此以外的访问用户极有可能是非法入侵者。
合法用户的访问控制方式中，独立授权访问控制是由系统管理员设置访问控制表，为用户提供对数据对象具有的操作权限，这是最为常见的访问控制；而强制访问授权控制相对来说比较复杂，系统管理员往往无法进行有效控制，其过程首先是先给系统内的合法用户和数据对象授予较高的安全级别，然后根据用户、
数据对象之间的安全级别对应关系，安全系统自动限定登录用户的具体操作权限。
3.4 数据库加密策略。
数据库存储和管理着大量的有用信息和关键数据，在信息化社会是重要的社会管理工具，因此，数据库也成为很多不法分子攻击的对象。
为了保护数据库文件安全完整，避免黑客非法篡改、盗窃、破坏数据信息，我们有必要对数据库中的信息进行加密处理。
3.5 安全审核。
为了明确安全威胁来源，有针对性建立数据库安防体系，数据库管理系统应建立起明确的用户权限安全性审核体制。
在用户登录期间，如果出现了分布式数据库系统的可能非法入侵行为，那么就应该执行数据库的安全审核。
除此之外，还应该加强对分布式数据库管理人员的审核，目前的互联网环境中，大量的经恶意代码而产生的安全问题越来越多，而这些恶意的代码的传播，不能完全归责于所谓黑客行为，有很大一部分是由数据库程序的编制人员或内部的管理人员加到数据库系统中去的，有鉴于此，加强内部工作人员的道德教育是很有必要的。
3.6 故障恢复。
综合上文所述各种安全策略，数据库系统安全看似已经非常完善了，事实并非如此。
在分布式数据库系统中，由于计算机故障或操作失误以及人为的破坏，数据库安全问题仍会层出不穷，更有甚者甚至会导致数据库中现有的信息全部或部分遭到破坏。
在严峻的数据信息安全威胁下，分布式数据库的两段提交协议就是一种很好的用于故障恢复的方法，对任何故障均有一定的恢
复能力，当然其前提是在系统运行日志不丢失的情况下。
总之，分布式数据库系统安全虽然存在安全上的种种漏洞，但其实际应用中体现的高效数据管理和数据应用为我们带来了极大的方便。
在选择安全策略的时候，我们就应当试图平衡这两方面的因素，根据具体情况结合多种安全机制保障，保证分布式数据库系统的系统安全。
参考文献：
[1]胡炜.数据库系统的安全管理[j].信息与电脑（理论版），2012，（5）.
[2]付曙光.数据库安全防御系统构建的策略[j].煤炭技术，2012，（5）.。