保证数据库安全的一般方法包括哪四种

1数据库用户的管理，按照数据库系统的大小和数据库用户所需的工作量，具体分配数据库用户的数据 *** 作权限，控制系统管理员用户账号的使用。

2建立行之有效的数据库用户身份确认策略，数据库用户可以通过 *** 作系统、网络服务以及数据库系统进行身份确认，通过主机 *** 作系统进行用户身份认证。

3加强 *** 作系统安全性管理，数据服务器 *** 作系统必须使用正版软件，同时要有防火墙的保护。

4网络端口按需开放，根据实际需要只开放涉及业务工作的具体网络端口，屏蔽其它端口，这样可以在较大程度上防止 *** 作系统受入侵。

常见的数据库连接方法如下：

一、连接Access数据库

1 使用已有DSN的连接字符串进行连接（ODBC）；

2使用无DSN的连接字符串进行连接（ODBC）；

3使用连接字符串进行连接（OLEDB）；

4使用UDL文件进行连接；

使用UDL文件连接数据源的步骤如下：

（1）新建一个记事本，其扩展名为udl。

（2）双击该UDL文件，d出“数据连接属性”对话框。

（3）该对话框首页显示“提供程序”选项卡，选择要使用的OLEDB提供程序。

（4）单击“下一步”，显示"l连接“选项卡”，设置好正确的参数后，单击“测试连接”

二、连接MySQL数据库

1使用已有DSN的连接字符串进行连接；

2使用无DSN的连接字符串进行连接；

三、连接Oracle数据库

1使用OracleNET Data Provider（需要安装Oracle客户端）

2使用ODBCNET Data Provider

3使用OLE DBNET Data Provider

两种常见的打开SQL数据库的方法。 一、安装了SQL企业版，含有“企业管理器”组件（例子中的SQL版本为2000）。 1、开始---程序---Microsoft SQL Server---企业管理器。 2、进入企业管理器，逐层展开控制台目录，直至看到数据库。 3、根据要修改的内容打开具体数据库即可。 以本文“清除异常任务”为例，打开UFSystem库，找到UA_Task（功能网络控制表），UA_TaskLog（站点网络控制表）两个表。 4、在要打开的表上右键，选择打开表---返回所有行。 5、看到表中的记录，进行编辑 *** 作即可。 以本文“清除异常任务”为例，最好是在所有用户都退出用友软件后，把全部记录选中，删除即可。即所有用户都退出用友软件，还能在该库中留有记录，即为异常任务。表中每个字段的含义，大家仔细观察都可以发现，不一一叙述了。

数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。

安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。 系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。 数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括 *** 作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。

实现数据库安全性控制的常用方法和技术有：

(1)用户标识和鉴别：该方法由系统提供一定的方式让用户标识自己咱勺名字或身份。每次用户要求进入系统时，由系统进行核对，通过鉴定后才提供系统的使用权。

(2)存取控制：通过用户权限定义和合法权检查确保只有合法权限的用户访问数据库，所有未被授权的人员无法存取数据。例如C2级中的自主存取控制(I)AC)，Bl级中的强制存取控制(M．AC)。

(3)视图机制：为不同的用户定义视图，通过视图机制把要保密的数据对无权存取的用户隐藏起来，从而自动地对数据提供一定程度的安全保护。

(4)审计：建立审计日志，把用户对数据库的所有 *** 作自动记录下来放人审计日志中，DBA可以利用审计跟踪的信息，重现导致数据库现有状况的一系列事件，找出非法存取数据的人、时间和内容等。

(5)数据加密：对存储和传输的数据进行加密处理，从而使得不知道解密算法的人无法获知数据的内容。

数据库中解决死锁的常用方法有： （1）要求每个事务一次就将所有要使用的数据全部加锁，否则就不能执行。

（2）采用按序加锁法。

（3）不采取任何措施来预防死锁的发生，而是周期性的检查系统中是否有死锁。

在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、 *** 作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。

一、适当的索引

索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。

二、仅索引相关数据

指定需要检索数据的精度。使用命令和LIMIT代替SELECT。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。

三、根据需求使用或避免临时表

如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。

四、避免编码循环

避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且沙河北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。

数据分析与处理方法：

采集

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的大量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些大量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

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