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特殊保护的数据库是指哪个,数据库系统的保护包括哪四个子系统

来源:整理 时间:2023-08-23 14:38:39 编辑:黑码技术 手机版

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1,数据库系统的保护包括哪四个子系统

安全性控制、完整性控制、并发控制和存储管理。

数据库系统的保护包括哪四个子系统

2,数据库的数据保护包括和

【答案】:系统运行安全;系统信息安全。解析:系统运行安全通常在受到的威胁如下,一些不法分子黑客通过网络等途径通过入侵系统使得无法正常启动;系统信息安全是在通常受到的威胁如下,黑客对数据库入侵,并盗取想要的资料。所以数据库的保护包含系统运行安全和系统信息安全两大方面。

数据库的数据保护包括和

3,什么是数据库的安全性

数据库的安全性就是指数据库中数据的保护措施,一般包括的登陆的身份验证管理、数据库的使用权限管理和数据库中对象的使用权限管理三种安全性保护措施

什么是数据库的安全性

4,数据库安全可以分为哪三个层次

一、系统层面系统层面需要关注的主要有以下几个方面:1、用户管理。不同的用户拥有不同的权限,你可以根据需要设定只有读权限、读写权限的用户,特殊用户(类似Linux下的root用户)可以进行系统启停操作,读写用户主要用来进行日常的维护工作。2、文件管理。就是某些重要的文件需要进行特殊的保护,这需要配合用户来进行实施。3、密码管理。密码需要定期修改,且不能进行过多的尝试,否则密码就会被冻结。4、系统日志。系统日志对于系统的重要性是不言而喻的,通过日志能够解决很多问题。二、数据库层面每一款DBRM系统都具有安全控制功能。权限分配的原则是基于角色的权限控制:将不同的权限grant到不同的role,不同的用户分配到不同的group,最后将不同的role赋予不同的group,这应该是比较通用的做法。三、第三方数据库审计产品数据库自身就具备了审计的功能,之所以弃之不用,原因是其性能对系统的影响比较大,因此我们选择了第三方产品。数据库审计产品可以审计select、update等数据库行为,如果发现数据库有异常行为,即可通过该产品查找相关信息。其实现在数据库安全面临的问题很大程度上不是外在因素,而是某些用户看到或修改了其权限之外的数据,即用户信息泄露,这点很值得重视。我们所采用的方法是权责分明:应用人员和运维人员权限分开,从系统和应用两个维度对权限进行控制,从上述三个层面逐步细化。

5,aces数据库是指什么

存储过程,触发器,脚本,oracle的pl/sql什么的, 还有的话就是perl编程,shell编程什么的 数据库编程的话在后台实现可以效率高很多
应该是指的access吧?微软办公软件自带的一个数据库,类似于Excel,但是正是生产环境没人使用access,多数都是MySQL和Oracle,当然近期还有一些国产数据库出来。

6,数据库保护包括哪四个子系统

安全性控制,完整性控制,并发性控制和数据恢复。数据库的安全性是保护数据库,以防止因非法使用数据库,造成的数据泄漏,更改或破坏。数据库的完整性是保护数据库中的数据的正确性,有效性,相容性。并发控制是为了防止多个用户同时存取同一数据,造成的数据不一致。数据库恢复是指将数据库从错误的状态恢复到某一已知的正确的状态。扩展资料:数据库的发展现状:在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来, 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理,以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求;于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同, 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL(Not only SQL)数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。参考资料来源:百度百科-数据库参考资料来源:百度百科-数据库保护

7,数据库基础知识

第一章 数据库基础知识 本章以概念为主,主要是了解数据库的基本概念,数据库技术的发展,数据模型,重点是关系型数据。 第一节:信息,数据与数据处理 一、 信息与数据: 1、 信息:是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为,信息是一种已经被加工为特定形式的数据。 信息的主要特征是:信息的传递需要物质载体,信息的获取和传递要消费能量;信息可以感知;信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值 2、 数据:数据是信息的载体和具体表现形式,信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。 3、 数据与信息的关系:一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。 二、 数据处理与数据管理技术: 1、 数据处理:数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。 2、 数据管理:数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作,称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。 3、 数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。 4、 数据管理技术的三个阶段:人工管理,文件管理和数据库系统。 第二节:数据库技术的发展 一、 数据库的发展:数据库的发展经历了三个阶段: 1、 层次型和网状型: 代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。 2、 关系型数据型库: 目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E.F.Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。 3、 第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征,以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象,具有开放性,能够在多个平台上使用。 二、 数据库技术的发展趋势: 1、 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响: 数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术,提出了面向对象数据模型。 2、 数据库技术与多学科技术的有机组合: 3、 面向专门应用领域的数据库技术 三、 数据库系统的组成: 数据库系统(DBS)是一个采用数据库技术,具有管理数据库功能,由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。 1、 数据库(DB): 数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合,它是数据库系统的核心和管理对象,其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。 2、 数据库管理系统(DBMS): 数据库管理系统是维护和管理数据库的软件,是数据库与用户之间的界面。作为数据库的核心软件,提供建立、操作、维护数据库的命令和方法。 3、 应用程序: 对数据库中数据进行各种处理的程序,由用户编写。 4、 计算机软件: 5、 计算机硬件: 包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放操作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲;足够大的磁盘能够直接存取和备份数据;比较主的通道能力;支持联网,实现数据共享。 6、 各类人员。 四、 数据库系统的特点: 1、 数据共享: 2、 面向全组织的数据结构化: 数据不再从属于一个特定应用,而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。它描述数据要身的特性,也描述数据与数据之间的种种联系。 3、 数据独立性: 4、 可控数据冗余度: 5、 统一数据控制功能: 数据安全性控制:指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏; 数据完整性控制:是指数据的正确性、有效性与相容性。 并发控制:多个用户对数据进行存取时,采取必要的措施进行数据保护; 数据恢复:系统能进行应急处理,把数据恢复到正确状态。 第三节:数据模型 一、 数据组织: 关系型数据库中的数据层次如下: 1、 数据项(field):又称字段,用于描述实体的一个属性,是数据库的基本单位。一般用属性名作项名; 2、 记录(Record):又称为结点,由若干个数据项组成,用于描述一个对象; 3、 文件(File):由若干个记录组成; 4、 数据库(Data Base):由逻辑相关的文件组成。 二、 数据模型: 数据的组织形式称为数据模型,它决定 数据(主要是结点)之间联系的表达方式。主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型,又称为格式化数据系统数模型。 以上四种模型决定了四种类型的数据库:层次数据库系统,网状数据库系统,关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。 目前微机上使用的主要是关系型数据库。 1、 层次型:是以记录为结点的有向树;图如教材P7图1--2 2、 网状型:树的集合,它的表示能力以及精巧怀强于层次型,但独立性下降。 3、 关系型: 在关系型中,数据被组织成若干张二维表,每张表称为一个关系。 一张表格中的一列称为一个“属性”,相当于记录中的一个数据项(或称为字段),属性的取值范围称为域。 表格中的一行称为一个“元组”,相当于记录值。 可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组,称为“关键字”。 每一行对应的属性值叫做一个分量。 表格的框架相当于记录型,一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成,或者说关系是一张二维表。 关系型的特点:描述的一致性;可直接表示多对多关系;关系必须是规范化的;关系模型建立在数学概念基础上。 4、 面向对象型:主要采用对象和灯的概念。 第四节:关系型数据库 一、 关系型数据库的发展: 1、 数据库产品种类繁多:像dBASE,FoxBASE,Clipper,Paradox,Acess等。 2、 采用SQL语言:SQL(Structured Query Language)“结构化查询语言”,是通用的关系型数据库操作语言,可以查询、定义、操纵和控制数据库。它是一种非过程化语言。 3、 支持面向对象的程序设计: 4、 提供良好的图形界面和窗口; 5、 支持开放的客户机/服务器和分布式处理; 6、 提供新一代的数据库管理系统开发工具:支持GUI(图形界面)、ODBC(开放数据库连接)、OLE(对象的链接与嵌入)、DLL(动态链接)等。 二、 关系型数据库管理系统(RDBMS)及其产品: 主要著名的关系型数据库产品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQL Server等。数据库应用系统开发工具是PowerBuilder和Delphi。

8,数据字典是特殊的数据库数据库类型是按什么

数据库设计方法、规范与技巧 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求(现实世界的需求),在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式(信息世界模型),用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型,形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求,安全性的考虑,在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析,结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法:调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有: 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis,简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手,采用逐层分解的方式分析系统,并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary,简称DD)来描述。 数据字典是各类数据描述的集合,它是关于数据库中数据的描述,即元数据,而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 数据项描述={数据项名,数据项含义说明,别名,数据类型,长度, 取值范围,取值含义,与其他数据项的逻辑关系} 数据结构描述={数据结构名,含义说明,组成:{数据项或数据结构}} 数据流描述={数据流名,说明,数据流来源,数据流去向, 组成:{数据结构},平均流量,高峰期流量} 数据存储描述={数据存储名,说明,编号,流入的数据流,流出的数据流, 组成:{数据结构},数据量,存取方式} 处理过程描述={处理过程名,说明,输入:{数据流},输出:{数据流}, 处理:{简要说明}} 2. 概念结构设计阶段 通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型,可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点: (1) 具有较强的语义表达能力,能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解,是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法,它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术,用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: 2.1 第零步——初始化工程 这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始,确定建模目标,开发建模计划,组织建模队伍,收集源材料,制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果,业务流程,原有系统的输入输出,各种报表,收集原始数据,形成了基本数据资料表。 2.2 第一步——定义实体 实体集成员都有一个共同的特征和属性集,可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有“代码”结尾的术语,如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来,从而初步找出潜在的实体,形成初步实体表。 2.3 第二步——定义联系 IDEF1X模型中只允许二元联系,n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则,使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系,然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明,确定关系类型,是标识关系、非标识关系(强制的或可选的)还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识,则为标识关系,否则为非标识关系。非标识关系中,如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联,则为强制的,否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象,那么它们为分类关系。 2.4 第三步——定义码 通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系,然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性,以便唯一识别每个实体的实例,再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性,通过非空规则和非多值规则来保证,即一个实体实例的一个属性不能是空值,也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系,将实体进一步分解,最后构造出IDEF1X模型的键基视图(KB图)。 2.5 第四步——定义属性 从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表,确定属性的所有者。定义非主码属性,检查属性的非空及非多值规则。此外,还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则,保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。 2.6 第五步——定义其他对象和规则 定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。 3. 逻辑结构设计阶段 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型(例如关系模型),并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型,然后选择最合适的DBMS。 将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则: 1)一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。 2)一个m:n联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。 3)一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与n端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式,则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性,而关系的码为n端实体的码。 4)一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与任意一端对应的关系模式合并。 5)三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。 6)同一实体集的实体间的联系,即自联系,也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。 7)具有相同码的关系模式可合并。 为了进一步提高数据库应用系统的性能,通常以规范化理论为指导,还应该适当地修改、调整数据模型的结构,这就是数据模型的优化。确定数据依赖。消除冗余的联系。确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准,即: 表内的每一个值都只能被表达一次。 ??表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。 4. 数据库物理设计阶段 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。 5. 数据库实施阶段 运用DBMS提供的数据语言(例如SQL)及其宿主语言(例如C),根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制与调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作:用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 6. 数据库运行和维护阶段 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。包括:数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。 建模工具的使用 为加快数据库设计速度,目前有很多数据库辅助工具(CASE工具),如Rational公司的Rational Rose,CA公司的Erwin和Bpwin,Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。 ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式,描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型,不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型,而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中,IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中,ERwin可以定义对应的表、列,并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。 设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后,设计人员可以使用Erwin画ER图,将ER图转换为关系数据模型,生成数据库结构;画数据流图,生成应用程序。 二、数据库设计技巧 1. 设计数据库之前(需求分析阶段) 1) 理解客户需求,询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求,而且随着开发的继续,还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。 2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。 3) 重视输入输出。 在定义数据库表和字段需求(输入)时,首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图(输出)以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。 举例:假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和,你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。 4) 创建数据字典和ER 图表 ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用,而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。 5) 定义标准的对象命名规范 数据库各种对象的命名必须规范。 2. 表和字段的设计(数据库逻辑设计) 表设计原则 1) 标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式,但Third Normal Form(3NF)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说,遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是:“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性,当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点:有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。 举例:某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表:Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息,但表内会存放一个键值,该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。 事实上,为了效率的缘故,对表不进行标准化有时也是必要的。 2) 数据驱动 采用数据驱动而非硬编码的方式,许多策略变更和维护都会方便得多,大大增强系统的灵活性和扩展性。 举例,假如用户界面要访问外部数据源(文件、XML 文档、其他数据库等),不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有,如果用户界面执行工作流之类的任务(发送邮件、打印信笺、修改记录状态等),那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上,如果过程是数据驱动的,你就可以把相当大的责任推给用户,由用户来维护自己的工作流过程。 3) 考虑各种变化 在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。 举例,姓氏就是如此(注意是西方人的姓氏,比如女性结婚后从夫姓等)。所以,在建立系统存储客户信息时,在单独的一个数据表里存储姓氏字段,而且还附加起始日和终止日等字段,这样就可以跟踪这一数据条目的变化。
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