计算机系统的安全性一直都是令开发者头痛的问题，特别是在数据库系统中，由于数据大量集中存放，且为众多用户直接共享，安全性问题更为突出。安全性问题给我们带来的危害无须多言，世界上多家大型银行都在不同程度上遭受到非法入侵者的袭击，但由于商业原因，这些银行都不 ...
Oracle中，最外层的安全性措施是让用户标识自己的名字，然后由系统进行核实。Oracle允许用户重复标识三次，如果三次未通过，系统自动退出。
　　二、授权与检查机制
　　Oracle的权限包括系统权限和数据库对象的权限两类，采用非集中的授权机制，即DBA负责 ...
用系统账号登录数据库系统情况下的安全性）。
　　扫描速度理所当然的相当快，因为就技术而言，数据库的漏洞并不像主机那么多，检测项目也没有那么多，因此速度较快。下面是评估报告，当然这仅仅是主要描述部分，并不是细节描写。
　　下图是数据库扫描系统的一些 ...
& & & & & & & & & & & &&&& 隔墙有耳之数据库的安全性
现在这个时代数据的价值是非常高的，尤其 ...
安全性，以及图数据库中储存的个人数据的隐私性。不能提供足够保护的图形数据库产品可能会被取消资格，被承诺提供这种保护的图数据库产品取而代之，尽管后者的接口仍会容易受到攻击。 图预测 在动态环境中需要揭示其变化过程时，如天气或经济的走势，则非常期望具有预测未来 ...
扩展，而现有安全性解决方案是在迁移到SOA之前为保护整个企业而部署的。因此，SOA安全性解决方案很可能不得不与现有安全性基础架构进行连接和通信。如图7所示，SOA中的用户身份验证和授权发生在基于企业的授权用户数据库检查用户证书的时候。侦听SOAP消息，并把 ...
是类似的。 XML数据类型比传统关系型数据库可以解决更多、更复杂的问题，现在侧重对XML的研究，是侧重于对XML优化器方面的突破。另外一个重要的问题，现在从研究体系里正在关注的是对于XML数据的安全性，由于XML信息存储很多普通人的信息，这些信息对人们生活 ...
作为SYSDBA或SYSOPER与数据库相连的用户的数目相符。1.6.2 设置REMOTE_LOGIN_PASSWORDFILE& &&&要获取最大级别的安全性，在创建密码文件之后，应该立即将初始化参数REMOTE ...
null如何加强 SQL Server 2000 本地数据库的网络连接安全性
文章编号 : 814130&
最后修改 : 日&
修订 : 9.0&
&& 有些 SQL ...
高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差。
Federated将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用。
Cluster/NDB是高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合 ...
拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差。
Federated将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用。
Cluster/NDB是高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性 ...
安全性，安全性和Mongodb API接口。
5.2.1&访问控制
mongodb每个数据库提供了授权和认证
5.2.1.1&认证
Mongodb认证，授权用户，是在数据库级别上，Mongodb把用户的凭据放在system.users ...
耗费很多开发力量并且需要很多DBA的运维工作的。
3.安全性，如果能够预防SQL注入以及网络攻击，如何在遭受攻击的时候终止攻击，也就是在判断出这是一个SQL注入时，如何将其进行拦截也是在自建数据库时需要考虑的。还有如何亡羊补牢，在遭受攻击被脱库或者删库 ...
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保证&合法&用户的访问并阻止&非法&访问。而在SQL Server中登陆、用户、角色、权限提供了对数据库访问的权限，接下来在数据库安全性上着重分析它们的关系。
　　● 安全层次和验证模式
　　一、安全层次 ...
null我们知道SQL Server 数据库的数据存储是至关重要的，万一数据丢了，那就得靠存储与备份来进行还原了。那么现在的企业中都用的什么存贮设备呢？目前存储设备都是高可用性的.
存储设备主要是硬件存储设备：SCSI硬盘、isCSI硬盘、光纤存储 ...
系统对数据库的风险进行评估。
本&数据库漏洞扫描&专题共6篇文章，地址：
利用数据库漏洞扫描评估数据库安全性 1 概述
利用数据库漏洞扫描评估数据库安全性 2 创建扫描任务
利用数据库漏洞扫描评估数据库安全性 3 授权扫描 ...
各位大侠：oracle数据库的安全性问题的实施方案多种多样，能就你的方案进行论述吗？ 8I所推崇的是： CONTEXT+安全策略，可是这种方案有其局限性，比如控制不灵活。 你有什么独特的实施方案呢，特别是在3层结构中，拿出来比较一下先！ oracle, 数据库, 安全性, CONTEXT, 安全 ...
开发C存储过程，在我理解里，同一套C扩展存储过程，在不同的OS中需要重新编译。假设你的开发环境是Windows,而客户环境是HPUNIX,那么在部署和在异构环境恢复时，将会提高难度和风险。不知道说得对不对。 & & 居然可以在trace中看得到编译过程，晕。unwrap工具真是把双刃剑，有些人受益，有些人受害。 Oracle, 数据库, 安全性, 版本, 内置 ...
都是必不可少的。当鉴权开启之后，所有的数据库访问都会需要有鉴权的动作，而鉴权的方式也会有很多种，最常规的就是通过用户名和密码的方式进行鉴权。而在鉴权的设计中也应该注意一些问题，比如尽可能不要使用安全性比较弱的口令，在互联网上虽然可能有一些用户开启了鉴权 ...
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网络功能虚拟化：编排、抽象和可编程性
信息产业信息安全测评中心测试报告
BIG-IP 平台
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Search Shortcut: ctrl+shift+fElasticSearch教程全面了解ElasticSearch详解
0. 带着问题上路&&ES是如何产生的？
（1）思考：大规模数据如何检索？
如：当数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：
1）用什么好？(、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase&)
2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)
3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)
4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)
5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
（2）传统数据库的应对解决方案
对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：
解决要点：
1）通过主从备份解决数据安全性问题；
2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；
3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果
（3）非关系型数据库的解决方案
对于No，以mongodb为例，其它原理类似：
解决要点：
1）通过副本备份保证数据安全性；
2）通过节点竞选机制解决单点问题；
3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果
另辟蹊径&&完全把数据放入内存怎么样？
我们知道，完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=6G
节点数==10922个
实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实！
从前面讨论我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。
全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。
为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：
1、存储数据时按有序存储；
2、将数据和索引分离；
3、压缩数据；
这就引出了Elasticsearch。
1. ES 基础一网打尽
1.1 ES定义
ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
Elasticsearch也使用开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
1.2 Lucene与ES关系？
1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
1.3 ES主要解决问题：
1）检索相关数据；
2）返回统计结果；
3）速度要快。
1.4 ES工作原理
当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：
1.5 ES核心概念
1）Cluster：集群。
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
2）Node：节点。
形成集群的每个服务器称为节点。
3）Shard：分片。
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。
4）Replia：副本。
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。
5）全文检索。
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如&你们的激情是因为什么事情来的& 可能会被分词成：&你们&，&激情&，&什么事情&，&来& 等token，这样当你搜索&你们& 或者 &激情& 都会把这句搜出来。
1.6 ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）
（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.
1.7 ELK是什么？
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、&搬运工&
kibana：数据可视化展示。
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。
2. ES特点和优势
1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。
3.1 性能结果展示
（1）硬件配置：
CPU 16核 AuthenticAMD
内存 总量：32GB
硬盘 总量：500GB 非SSD
（2）在上述硬件指标的基础上测试性能如下：
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每个文档大小：40B/docs）
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%）
3）构建索引大小： 3.30111 GB
4）总写入量： 20.2123 GB
5）测试总耗时： 28m 54s.
3.2 性能esrally工具（推荐）
使用参考：https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/
4、为什么要用ES？
4.1 ES国内外使用优秀案例
1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 &GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码&。
2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。
3）SoundCloud：&SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务&。
4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。
4.2 我们也需要
实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。
近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种&NoSQL数据库&， 应用ElasticSearch数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。
【知乎：热酷架构师潘飞】ES在某些场景下替代传统DB
个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。
由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。
如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。
5. ES的应用场景是怎样的？
通常我们面临问题有两个：
1）新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器；
2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES。
以上两种架构的使用，以下链接进行详细阐述。
https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/
一线公司ES使用场景：
1）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志https://dockone.io/article/505
2）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系https://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html
3）有赞ES 业务日志处理https://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/
4）ES实现站内搜索https://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html
6. 如何部署ES？
6.1 ES部署（无需安装）
1）零配置，开箱即用
2）没有繁琐的安装配置
3）java版本要求：最低1.7
我使用的1.8
[root@laoyang config_lhy]# echo $JAVA_HOME
/opt/jdk1.8.0_91
4）下载地址：
https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.3.5/elasticsearch-2.3.5.zip
cd /usr/local/elasticsearch-2.3.5
./bin/elasticsearch
bin/elasticsearch -d(后台运行)
6.2 ES必要的插件
必要的Head、kibana、IK（中文分词）、graph等插件的详细安装和使用。
https://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html
6.3 ES windows下一键安装
自写bat脚本实现windows下一键安装。
1）一键安装ES及必要插件（head、kibana、IK、logstash等）
2）安装后以服务形式运行ES。
3）比自己摸索安装节省至少2小时时间，效率非常高。
脚本说明：
https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/
7. ES对外接口（开发人员关注）
1）JAVA API接口
https://www.ibm.com/developerworks/library/j-use-elasticsearch-java-apps/index.html
2）RESTful API接口
常见的增、删、改、查操作实现：
https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/
8.ES遇到问题怎么办？
1）国外：https://discuss.elastic.co/
2）国内：https://elasticsearch.cn/