数据库设计中的数据追踪和审计方法论(十)
2024数据中心基础知识培训PPT教案
01数据中心概述Chapter数据中心定义与功能定义功能发展历程及趋势发展历程趋势常见类型与特点企业级数据中心云计算数据中心边缘数据中心特点比较重要性及应用领域重要性应用领域广泛应用于金融、制造、医疗、教育、政府等领域，为各行业提供稳定、高效的数据服务。
02数据中心基础设施建设Chapter建筑设计与选址原则建筑设计选址原则电源配置备用电源电缆选择030201供电系统配置要求空调系统设计与节能措施空调系统节能措施消防安全保障措施消防设施配置完善的消防设施，如火灾自动报警系统、气体灭火系统等，确保火灾发生时能及时发现并有效处置。
安全管理建立健全的消防安全管理制度和应急预案，加强员工消防安全培训，提高整体安全防范意识。
03网络架构与设备选型Chapter01020304分层设计冗余性可扩展性安全性网络拓扑结构设计原则关键设备选型依据及参数指标介绍交换机路由器防火墙服务器灾难恢复制定完善的灾难恢复计划和流程，包括应急响应、数据恢复、业务恢复等环节，确保在发生自然灾害或人为破坏等情况下能够及时恢复数据中心业务。
设备冗余在网络关键节点部署双机热备、负载均衡等设备，实现设备级的冗余备份和故障切换。
链路冗余采用多链路捆绑、负载均衡等技术手段，提高链路带宽利用率和可靠性。
数据备份定期对重要数据进行备份，并存储在安全可靠的数据中心或云存储平台上，确保数据的安全性和可恢复性。
冗余备份策略部署故障诊断与排除方法故障诊断故障排除预防性维护文档记录04存储技术及应用场景分析Chapter存储技术分类及特点介绍块存储文件存储对象存储常见应用场景剖析云计算云计算平台需要大规模、高可扩展的存储系统来支持虚拟机、容器等资源的动态管理和调度。
大数据大数据处理需要高性能、高吞吐量的存储系统来支持海量数据的快速读写和分析。
视频监控视频监控需要大容量、高可靠的存储系统来支持视频数据的实时写入和回放。
容量规划和性能优化方法性能优化容量规划通过优化存储系统架构、调整存储参数、升级硬件设备等方式提高存储性能，满足业务需求。
数据仓库实施方法论课件
加载到目标系统中。
转换
02
将不同格式、不同来源的数据按照统一规则进行处理，生成符
合目标系统要求的数据。
加载
03
将处理后的数据加载到目标系统中，保证数据的完整性和准确
性。
OLAP技术
多维分析
对数据进行多维度分析，支持报表生成、趋势分析、KPI指标计 算等。
切片/切块
对数据进行多维度的切割和剖析，以便深入了解数据的特征和分 布。
THANKS
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总结
通过数据仓库的实施，互联网企业可以更好地了解用户需求和行为，为产品研发和运营提 供支持，提高市场竞争力。
制造业数据仓库实施案例
背景介绍
制造业需要管理生产过程中的大量数据，包括原材料、工艺、质量等方面。为了提高生产效率和产品质量，需要构建 数据仓库来整合和分析这些数据。
实施过程
在制造业数据仓库实施过程中，需要考虑到生产过程中的实时性要求和数据的一致性问题。采用实时数据库和历史数 据库的架构进行处理。
数据安全与权限管理
总结词
数据安全与权限管理是数据仓库实施中不可或缺的一环，主要挑战在于如何保障 数据的安全性、保密性和完整性。
详细描述
在数据仓库实施中，需要对数据进行加密、备份和恢复等操作，以确保数据的安 全性和完整性。同时，还需要对不同用户进行权限管理，根据用户的需求和身份 ，分配不同的数据访问权限和操作权限，以保障数据的保密性和安全性。
数据质量与清洗
总结词
数据质量与清洗是数据仓库实施中非常重要的一环，主 要挑战在于如何保证数据的完整性和准确性，以及如何 处理异常数据和缺失值。
详细描述
在数据仓库实施中，由于数据来源的多样性、数据转换 的复杂性以及数据采集的实时性等因素，常常会出现数 据不完整、数据重复、数据错误等问题。因此，需要对 数据进行清洗和校验，以保障数据的完整性和准确性。 同时，还需要对异常数据进行检测和处理，以及对缺失 值进行填补和删除等操作，以确保数据的可靠性。
数据仓库的测试方法论
数据仓库的测试方法论数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它对于组织和分析数据非常重要。
然而，数据仓库的正确性和稳定性对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。
因此，对数据仓库进行全面的测试是必不可少的。
本文将介绍数据仓库的测试方法论，以确保数据仓库的质量和可靠性。
一、测试策略数据仓库的测试策略应该包括以下几个方面：1.功能测试：测试数据仓库的基本功能，如数据加载、数据转换、数据清洗、数据查询等。
2.性能测试：测试数据仓库在不同负载下的性能表现，包括数据加载速度、查询响应时间等。
3.可靠性测试：测试数据仓库的稳定性和可靠性，包括数据的完整性和一致性。
4.安全性测试：测试数据仓库的安全性，包括数据的保密性和访问控制。
5.容错性测试：测试数据仓库在出现故障或异常情况下的恢复能力。
6.兼容性测试：测试数据仓库与其他系统的兼容性，如ETL工具、数据可视化工具等。
二、测试环境为了有效地进行数据仓库的测试，需要建立一个合适的测试环境。
测试环境应该包括以下几个方面：1.硬件环境：包括服务器、存储设备等。
2.软件环境：包括操作系统、数据库管理系统、ETL工具等。
3.测试数据：需要准备一些合适的测试数据，以模拟真实的数据情况。
4.测试工具：可以使用一些专业的数据仓库测试工具，如QuerySurge、Talend等。
三、测试用例设计在进行数据仓库测试之前，需要设计一些合适的测试用例，以确保测试的全面性和有效性。
测试用例应该包括以下几个方面：1.数据加载测试：测试数据仓库的数据加载过程，包括数据的抽取、转换和加载。
2.数据查询测试：测试数据仓库的查询功能，包括查询语句的正确性和查询结果的准确性。
3.数据清洗测试：测试数据仓库的数据清洗过程，包括去重、校验、修复等。
4.性能测试：测试数据仓库在不同负载下的性能表现，包括数据加载速度、查询响应时间等。
5.安全性测试：测试数据仓库的安全性，包括数据的保密性和访问控制。
微服务化的数据库设计与读写分离
1 微服务化的数据库设计与读写分离 2 数据库永远是应用最关键的一环, 同时越到高并发阶段, 数据库往往成为瓶颈, 如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计, 则后期数据库横向扩展, 分库分表都会遇到困难。 对于互联网公司来讲, 一般都会使用Mysql数据库。 一、数据库的总体架构
我们首先来看Mysql数据的总体架构如下:
这是一张非常经典的Mysql的系统架构图, 通过这个图可以看出Mysql各个部分的功能。 3
当客户端连接数据库的时候, 首先面对的是连接池, 用于管理用户的连接, 并会做一定的认证和鉴权。
连接了数据库之后, 客户端会发送SQL语句, 而SQL接口这个模块就是来接受用户的SQL语句的。
SQL语句往往需要符合严格的语法规则, 因而要有语法解析器对语句进行语法解析, 解析语法的原理如同编译原理中的学到的那样, 从语句变成语法树。
对于用户属于的查询可以进行优化, 从而可以选择最快的查询路径, 这就是优化器的作用。 为了加快查询速度, 会有查询缓存模块, 如果查询缓存有命中的查询结果, 查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。
上面的所有的组件都是数据库服务层, 接下来是数据库引擎层, 当前主流的数据库引擎就是InnoDB。 4
对于数据库有任何的修改, 数据库服务层会有binary log记录下来, 这是主备复制的基础。 对于数据库引擎层, 一个著名的图如下:
在存储引擎层, 也有缓存, 也有日志, 最终数据是落到盘上的。 5
存储引擎层的缓存也是用于提高性能的, 但是同数据库服务层的缓存不同, 数据库服务层的缓存是查询缓存, 而数据库引擎层的缓存读写都缓存。数据库服务层的缓存是基于查询逻辑的, 而数据库引擎引擎的缓存是基于数据页的, 可以说是物理的。
哪怕是数据的写入仅仅写入到了数据库引擎层中的缓存, 对于数据库服务层来讲, 就算是已经持久化了, 当然这个时候会造成缓存页和硬盘上的页的数据的不一致, 这种不一致由数据库引擎层的日志来保证完整性。
数据仓库数据模型设计研究
属于基金公司作为主体投资者的屙陛， 而股票、 权证、 债券等都
是基金可以投资的产品类型， 上市公司等作为筹资者主体存在，
进行融资 ，而整个市场的行 睛 个投资数据平台， 因此， 概念模型的设计应该紧紧围绕“ 投资” 可以发行各种投资产品在市场 Ｅ
主题来 设计 。
和 硼经 ， 基 拥 最后 济／ 喧 尽宫 ！ ｆ 缅 争 概 Ⅱ 下：
中， 企业年金和社保基金还可以投资市场上的基金产品； 筹资公 上市公司， 通过买卖股票、 债券等产品来获得收 ’通过访问业 。 司既可以通过发行股票来融资， 也可以通过发行债券来融资， 可 务人员， 进一步验证了概念模型的正确。
集 团经 济研究 ２ ０ ・２月 Ｉ ０ ７１ － 旬刊（ 总第 ２ ０期） ５
投资事业部的业务高管，业务高管谈到了对基金投资业务的认
“ 在当前的宏观经济形势下， 一面是 匕 市公司 资主体）一 ， 根据基金产品的不同的风险偏好 ， 基金目前在投资市场可 识 ：
投资 ， 买卖 的产 品包 括股 票 、 、 权证 债券 、 金 ， 还包 括 股指 等 ， 基 未来 其 面 是基 金公 司 （ 主体）基金 公司就 是通 过研 究经 济形 式和
包含三层 ， 概念模型 （Ｄ ， Ｃ 逻 研究宏观经济指数 ／行业指数 ， 选择投资产品的类型以及行业
辑模型 Ｄ ， 物理模型 Ｄ ， 数据仓库的结构总 的来说是 板块 。 采用了三级数据模型的方式：
珊 片 玎 Ｍ 芒芷 Ｔ ¨ ｌ 厶 ’：
筹资公司自身的经营管理水平、 产业结构， 重大事项等将对 自身发行的股票、 权证、 债券等产生影响， 因此， 基金公司在投资 时除了考虑宏观经济数据外， 还需要研究筹资公司本身， 来决定
dbmh法
dbmh法DBMH法，又称数据库方法论，是一种系统化的数据库开发方法，可以帮助开发人员高效地设计和实现数据库系统。
在这个方法中，DBMH表示数据建模的过程，从需求分析开始，经过逐步细化和验证的过程，最终形成一个可行的数据库设计。
下面分步骤讲述DBMH方法的具体实现过程：第一步是需求分析。
在这个阶段，开发团队需要深入了解客户的需求，梳理出需要在数据库中存储和管理哪些数据，并决定数据之间的关系。
这个过程是非常关键的，因为一个差的需求分析很容易导致整个数据库系统的低效和不可靠。
第二步是导入数据。
在分析完客户需求后，团队需要把已有的数据导入到数据库中。
数据可能存在于多个不同的来源，如Excel表格、文本文件、关系型数据库等等。
开发团队需要对导入的数据进行清洗、格式化和验证，以确保它们的完整性和准确性。
第三步是数据建模。
在这个阶段，开发团队需要创建数据库的逻辑结构，包括数据的表、字段、关系和约束条件等。
这个过程需要仔细考虑数据之间的关系，以及它们在实际应用中的使用场景。
数据库设计的质量对整个系统的性能和可维护性很重要。
第四步是数据库实现。
在完成数据建模后，开发团队需要将设计好的逻辑结构映射到实际的数据库技术中，如MySQL、Oracle、MongoDB等。
这个过程需要考虑数据库的性能和可扩展性，并选择合适的技术来实现应用程序和数据库的交互。
第五步是数据库测试。
在完成数据库实现后，开发团队需要通过测试来验证数据库系统的正确性和稳定性。
测试包括单元测试、集成测试和性能测试等，团队需要确保系统能够正常地处理、存储和检索数据，并且在高并发、大规模数据等复杂场景下也能够保持高效。
第六步是数据库维护和优化。
当数据库系统部署到正式环境中后，团队需要持续监测和优化系统的性能和可靠性。
这个过程包括系统日志的记录和分析、数据备份和恢复、系统安全等等。
团队需要不断学习和了解最新的技术和最佳实践，以确保数据库系统的稳定运行和持续改进。
CISA考试练习(习题卷8)
CISA考试练习(习题卷8)第1部分：单项选择题，共100题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]下列哪一种行为是互联网上常见的攻击形式？A)查找软件设计错误B)猜测基于个人信息的口令C)突破门禁系统闯入安全场地D)种值特洛伊木马答案:D解析:2.[单选题]IS审计师应建议采取以下哪项措施来保护数据仓库中存储的特定敏感信息？A)实施列级和行级权限B)通过强密码增强用户身份认证C)将数据仓库组织成为特定主题的数据库D)记录用户对数据仓库的访问答案:A解析:选项A通过控制用户可访问的信息内容专门用于解决敏感数据问题。
列级安全性可防止用户查看表中的一个或多个属性。
而行级安全性则可对表中的某一组信息进行限制；例如，如果某个表中包含员工薪资的详细信息，则应适当加以限制，以确保用户无法在未经专门授权的情况下查看高级职员的薪资。
在关系数据库中，通过允许用户访问数据的逻辑表示而不是物理表，可以实现列级和行级安全性。
这种“细化”安全模型可在信息保护与支持各种分析和报告应用之间达到最佳平衡。
通过强密码增强用户身份认证是一种应对所有数据仓库用户实施的安全控制，而不应专门用于解决敏感数据保护问题。
将数据仓库组织成为特定主题的数据库可能是一种有效的做法，但实际上并不能充分保护敏感数据。
数据库级安全性通常过于“低级”，无法为信息提供有效且高效的保护。
例如，一个数据库可能包含员工薪资和客户收益率详细信息等信息，必须对这些信息加以限制；而对于其中包含的员工部门等其他信息，则允许大量用户进行合法访问。
将数据仓库组织成特定主题的数据库与选项B类似，因为通常也应用此控制。
审查包含敏感数据的表的访问权限时可能应更加仔细，如此控制在缺少选项A中所指定的强预防性控制时不足以保护相关信息。
3.[单选题]下列哪些组件，在入侵检测系统（ ID、S ）中负责收集数据 ？A)分析器B)管理控制台C)用户界面D)传感器答案:A解析:传感器负责收集数据。
etl面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述ETL的基本概念和作用。
2. ETL在数据仓库项目中扮演什么角色？3. ETL的主要步骤有哪些？请分别解释每个步骤的作用。
4. 什么是数据清洗？请列举几种常见的数据清洗方法。
5. 什么是数据集成？请举例说明数据集成在ETL中的应用。
6. 什么是数据仓库？请简述数据仓库与数据湖的区别。
7. 请解释数据仓库中的事实表和维度表的概念。
8. 什么是星型模型和雪花模型？请比较它们的优缺点。
9. 请解释数据仓库中的ETL流程与数据湖中的数据流转有何不同。
10. 什么是数据同步？请列举几种常见的数据同步方法。
二、ETL工具与平台1. 请列举几种常用的ETL工具，并简要介绍它们的优缺点。
2. 请简述Apache Nifi在ETL流程中的作用。
3. 请解释Talend Open Studio的功能和特点。
4. 请简述Informatica PowerCenter的架构和特点。
5. 请介绍Oracle Data Integrator（ODI）的基本功能。
6. 请解释DataX、Sqoop和Kettle的区别。
7. 请列举几种常用的数据存储引擎，如Hive、HBase和Spark。
8. 请解释Hadoop生态系统中HDFS、YARN和MapReduce的关系。
9. 请简述数据湖平台如Amazon S3、Azure Data Lake Storage和Google Cloud Storage的特点。
10. 请介绍如何使用Kafka进行数据采集和实时处理。
三、数据抽取1. 请简述全量抽取和增量抽取的区别。
2. 请解释SQL Server的快照隔离级别及其在数据抽取中的应用。
3. 请简述异构数据源中常用的数据抽取技术，如JDBC、ODBC和Web服务。
4. 请介绍几种常用的数据抽取工具，如SSIS、ETLTools和Talend。
5. 请解释数据抽取过程中的数据转换和映射。
6. 请简述如何使用数据抽取工具实现数据清洗和去重。
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数据库设计中的数据追踪和审计方法论
一、引言
数据库设计是构建一个可靠和高效的数据存储系统的关键步骤，
它通常包括定义数据模型、设计表结构、建立索引等。然而，数据库
设计中常常忽视的一个重要方面是数据追踪和审计。数据追踪和审计
是指通过记录和监控对数据库的访问和操作，来追踪数据的来源、变
更和使用情况，以便保证数据的完整性和安全性。本文将探讨数据库
设计中的数据追踪和审计方法论。
二、数据追踪方法
1. 数据操作日志
数据操作日志是记录数据库的所有操作，包括增加、删除和修改
等。通过记录操作日志，可以追踪数据的变更历史，了解数据的来源
和操作者。常见的操作日志包括事务日志、错误日志和访问日志等。
2. 时间戳
时间戳是指在数据库中记录每条数据的创建时间和修改时间。通
过时间戳，可以追踪数据的变更和使用情况，同时也可以判断数据的
时效性和有效性。时间戳可以通过数据库的触发器或应用程序来实现。
3. 数据快照
数据快照是指在一定时间点上对数据库中的数据进行备份和记录。
通过数据快照，可以追踪数据的历史状态，了解数据在不同时间点的
变化。数据快照可以通过数据库备份工具或应用程序来实现。
三、数据审计方法
1. 访问控制
访问控制是指根据用户的权限来限制对数据库的访问和操作。通
过访问控制，可以追踪数据的操作者，并保证只有授权用户能够访问
敏感数据。访问控制可以通过数据库的用户管理和权限管理来实现。
2. 数据加密
数据加密是指将敏感数据进行加密处理，以防止未经授权的访问
和操作。通过数据加密，可以追踪数据的操作者，并保证数据的机密
性和完整性。数据加密可以通过数据库的加密算法或应用程序来实现。
3. 异常监测和报警
异常监测和报警是指对数据库的访问和操作进行实时监测，并在
发现异常情况时发送警报。通过异常监测和报警，可以追踪异常访问
和操作，并及时采取措施，以保护数据的安全性。异常监测和报警可
以通过数据库的日志分析工具或应用程序来实现。
四、数据追踪和审计的价值与挑战
数据追踪和审计在数据库设计中扮演着至关重要的角色。它们可
以帮助我们了解数据的变更和使用情况，追踪数据的来源和操作者，
保护数据的完整性和安全性。然而，数据追踪和审计也面临着一些挑
战，如存储空间的需求、性能的影响和实时监测的复杂性等。
在进行数据追踪和审计时，需要权衡存储空间的需求和性能的影
响，选择合适的方法和工具。同时，还需要考虑隐私和合规性等因素，
确保数据的使用符合相关法规和政策。对于大规模和高并发的数据库，
数据追踪和审计可能面临更大的挑战，需要采用分布式和并行处理的
策略来提高效率和可扩展性。
五、结论
在数据库设计中，数据追踪和审计是确保数据完整性和安全性的
重要手段。通过合适的数据追踪和审计方法，可以了解数据的变更历
史和使用情况，追踪数据的来源和操作者，保护数据的机密性和完整
性。然而，在进行数据追踪和审计时，需要权衡存储空间的需求和性
能的影响，选择合适的方法和工具。同时，还需要考虑隐私和合规性
等因素，确保数据的使用符合相关法规和政策。