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分享嘉宾
叶正盛，玖章算术科技公司 CEO，原阿里云资深技术与产品专家，数据库产品治理与解决方案部总经理。20 年软件研发教训，曾主导过多个工业控制软件、ERP、大型电力计费零碎研发，见证与实际了阿里巴巴去 IOE、异地多活、云计算屡次技术改革。
分享内容
正当的设计数据架构是程序员的外围竞争力，也是一般程序员走向技术专家的必修课。数据库始终是计算机外围根底软件，经验了 40 年的倒退，从关系型数据库，到数据仓库、NoSQL、大数据以及云原生数据库，体系越来越简单。
本次主题重点介绍应用软件到底层数据库全链路的外围原理，心愿帮忙宽广序员更好的了解并应用好数据库。
数据库简介
数据库管理系统（DBMS）是治理数据库的大型软件，能够建设、应用和保护数据库，其提供了数据采集、存储、查问和剖析的性能。
在没有数据库之前，如果咱们要做库存治理，以小超市、夫妻店为例，咱们能够用手工记账，但随着数据越来越多，咱们能够用 Excel 治理，如果是大型超市或大型库存核心，Excel 就不能应答了，须要应用数据库来治理。那么，数据库和 Excel 有什么区别呢？
第一，治理的数据量不同，Excel 能够治理上万条数据，而数据库能够轻松治理数亿条数据；
第二，多用户，高性能，Excel 个别是集体操作，数据库系统须要解决互联网平台上可能是数亿用户同时申请；
第三，平安治理的不同，Excel 只能设置密码保护，数据库反对用户的简单权限管制；
第四，开发接口不同，Excel 开发接口比拟多，但根本是利用在内置单机开发，数据库有面向应用软件的开发接口，适宜大型应用软件或者互联网平台业务。
支流的数据库有几十种，这张图形容了以后数据库主流产品定位，通过治理数据量大小和 SQL 性能强弱把各个产品分为四大类：
OLTP：在线事务处理平台，个别都是关系型数据库来撑持，常见的数据库有：SQLite、MySQL、PostgreSQL、PolarDB、TiDB、OceanBase
OLAP：在线剖析业务，个别是数据仓库，常见的产品有：Teradata、Clickhouse、Doris、Greenplum、Snowflake、AWS Redshift
NoSQL：新数据模型，互联网行业用得十分多，代表产品有：Redis、Neo4j、InfluxDB、MongoDB、Cassandra、AWS DynamoDB
BigData：大数据业务，和数据仓库比拟相似，然而更善于解决大规模数据分析业务，主流产品有：HBase、Hadoop、ElasticSearch、Spark
另外 DB2、SQLServer、Oracle 这几款产品在 OLTP 和 OLAP 畛域都比拟强，有时称为 HTAP 产品，也是目前数据库的领导者。
不是说治理的数据量越大和 SQL 性能越强就越好，每一种数据库它是在特定的场景可能开展它的劣势，这里只是把它划分在不同的区域。
依据数据库计算节点和存储节点部署整体架构分为几大品种：
单机： 计算节点和存储节点个别在同一台机器上，通常存储节点是本地硬盘，如单机版的 MySQL、Oracle。单机模式没有高可用保障，罕用于长期开发测试或者集体学习场景，生产环境不倡议应用。
主备读写拆散： 在单机模式上减少了备用节点，备用节点既能够作为高可用保障，也能够承当只读业务申请，主备之间通过数据库的 log 实时传输实现。比拟常见的有 MySQL 的 Master-Slave，Oracle 的 Active Dataguard，SQL Server 的 Always on，主备模式也是以后生产环境最常见的部署架构。
随着数据量或者负载的减少，主备模式曾经无奈满足业务需要，因而诞生了分布式的软件架构，数据仓库和大数据产品通常都是分布式架构，次要由两种模式：
分布式（Share everything）： Share everything 架构通常存储节点采纳分布式的共享存储，比方业余的 EMC 存储设备或者是云存储 OSS/S3。因为数据共享问题解决了，计算节点就能扩大多个，从而承当更多业务负载。典型代表有 Oracle RAC、阿里云 PolarDB、Snowflake、AWS Redshift(RA3)。IBM DB2 也是典型的分布式架构，它同时还采纳了集中式共享缓存的模式。
分布式（Share nothing）： 在没有共享存储的状况下，通常会采纳 Share Nothing 的架构设计。这类架构是存储数据分片存储在不同的节点，因而计算和存储节点都是独立运行，通过 MPP 计算引擎实现集群资源的调度运算。
数据库内部结构
数据库引擎次要包含以下组件：
存储引擎： 负责数据的存储管理，包含数据、索引、日志等数据的治理；
缓存治理： 负责数据库的缓存治理，包含数据缓存、SQL 缓存、会话缓存、运算缓存等等；
计算引擎： 也称为查问引擎，负责业务申请的逻辑运算，包含 SQL 解析、执行打算生成、执行算子下发到存储引擎等等；
事务处理： 负责数据库的事务管理，ACID、锁等个性的实现；
分布式治理： 分布式数据库的外围组件，用于协调数据库各个节点通信、事务状态一致性协调、分布式计算等等；
平安治理： 数据库的平安拜访根底，包含根本的用户、角色认证，加密解密，以及高级的数据脱敏个性；
会话治理： 数据库连贯和连接池状态、配置等治理；
内部接口： 负责对外提供规范的数据库拜访接口，反对应用软件通过 JDBC、ODBC、Socket 等形式拜访数据库。
每种数据库都有本人的实现计划和技术架构，但通常都会包含以上组件性能。
存储引擎最根底的是 HEAP 构造，这也是表数据文件通常的保留格局。
常见的数据库，像 Oracle，SQL Server，MySQL（ISAM），PostgreSQL 表的根底构造都是堆表引擎。能够了解为一条记录过去，就把它按先后顺序堆进去。数据库由多个文件形成，一个文件由多个 Extent/Segment 形成，每个 Extent 蕴含多个 Block/Page，OLTP 通常在 4K~32K 大小，Block 外面就是具体的行数据信息。
B-TREE 是数据库索引最罕用的数据结构，MySQL(InnoDB) 的表数据也间接采纳了 B -TREE 的存储构造。
B-TREE 的外围特点是对数据排序，能够从根节点到叶子节点再定位到数据，叶子节点能够有多层，就像一棵树的树枝一样。
我最喜爱的例子还是用新华字典来形容，大家小时候常常查字典，其实就是 B 树的原理，要查一个字，首先要找索引，如果晓得它的拼音，依据拼音索引外面的地位去找到页码，再找到数据，查问效率还是十分高的。
字典可能有很多种目录索引，常见的有拼音、部首、笔划，这样就能够按不同的形式疾速找到要须要的字。数据库 B -TREE 原理跟查字典基本上是一样的，很多文章介绍不等于、大于、小于等条件能不能应用上索引，其实想想这个逻辑，用字典目录能不能查，就能大略判断进去能不能做，原理是齐全一样的，没有什么特别之处。
HEAP 和 BTREE 通常是 OLTP 数据库应用，而 OLAP 通常数据量十分大，COLUMN-STORE（列存）是更常见的存储构造，因为按列存储数据能够做到更好的编码压缩，并且当 SQL 只是须要申请大宽表的局部字段时，COLUMN-STORE 就十分有劣势。
开源的 ORC 和 PARQUET 是列式存储的典型模型，都比拟常见。Greenplum、ClickHouse 等数据仓库都反对列式存储。
在咱们生存中也有这样的例子，比如说大超市的货架，通常都是按品类摆放的，电器、水果、零食都是放在不同的地位，这就是一种列式分类管理的概率，查问效率也比拟高，也能够摆放更多的货物。
再谈谈 LSM-TREE，下面是阿里外部 X -DB 的技术架构图，很好的形容 LSM-TREE 模型。业务往里面写数据时，先写日志，同时放在内存外面，内存积攒到肯定的数据，就排好序往底下磁盘刷盘，按同样的逻辑一层一层刷盘，这是典型的分层存储的概念。
它在写方面十分强，尤其是程序写，像日志这种数据比拟适宜。它的毛病是读性能比 B 树差，尤其是按范畴读取数据。大量的传统 OLTP 商业数据库仍然用 B 树去做，因为实际下来综合读写会更高效。LSM-Tree 在日志存储场景比拟适合，如 Hbase，另外咱们也会看到一些分布式数据库存储用 LSM 构造，如 TiDB、OceanBase，这个还有待验证。LSM-Tree 在面向传统硬盘上有程序写入劣势，对 SSD 写磨损也更敌对，但在 SSD 硬盘上的整体性能晋升收益没有传统硬盘突出，因为 SSD 的随机 IO 性能也不错。
用一个表格汇总各种存储引擎的优劣势和利用场景。
数据库缓存分为几大板块，第一是数据缓存，一般来说是全局性的，所有的会话都在对立的数据缓存里读取和写入数据。框的大小代表着占用内存的大小，比方数据块，这是占用最多的，其次是索引块，另外是日志，比方 REDO LOG。
也有一些开发者会问，这个缓存为什么数据库独自去治理？用操作系统不行吗？如果说不深度了解这个问题，的确操作系统缓存也做得很好，有些数据库的确没有缓存，然而咱们看到十分弱小的数据库都有本人的缓存治理模块，比方 Oracle、SQLServer 等等。
数据库本人做缓存治理能够做得十分精密，比如说有全表扫描和按索引扫描，如果不做精细化的缓存，有可能一个大表的查问就把以前无效的缓存都给清进来了，对于数据库来讲是不能承受的，所以须要本人做治理，因为能够判断这个缓存的重要性。Oracle，MySQL（InnoDB）这方面都做了很多细的工作，这是操作系统不肯定能解决好的问题。
当然也会存在肯定问题，数据库有缓存，操作系统还有缓存，会不会导致缓存重复使用，效率不高？因而有些数据库就把操作系统的缓存给旁路了，操作系统会提供 DirectIO 这样的接口。
图中右上角是 SQL 与对象的缓存，有两个比拟重要的，一个是 SQL 的文本和执行打算，第二是元数据，比如说表构造定义信息。SQL 文本和执行打算缓存比拟大，尤其像 Oracle 这些成熟的商业数据库，因为须要反对非常复杂的 SQL 最优执行打算制订，所以缓存治理就更加重要。反而开源的数据库执行打算缓存会做得十分弱，比方 MySQL，能够说是简直没有。如果有执行打算缓存，像 Oracle 这种数据库，效率是齐全不一样的，每次执行，效率有可能会有 10 倍以上的晋升。
而后是会话缓存，这块比拟好了解。还有是运算缓存，在数仓里十分重要，OLTP 零碎，个别数据缓存很重要，OLAP 运算缓存会更重要，次要起因是 OLAP 零碎的 Hash 与排序运算量比拟大。
数据库事务处理的外围是 ACID：
Atomicity：原子性，示意数据库一个事务操作要么胜利，要么失败，不能呈现局部胜利或者局部失败的状况。通常采纳 WAL（Write Ahead Log）来实现，同时利用了硬件的原子写接口。
Consistency：一致性，示意数据库要能保障定义的束缚有效性，包含定义的主键、惟一束缚、外键、NOT NULL 等束缚，在每个事务提交后都要确保束缚无效。在事务过程中没有强制束缚，因而不同数据库对束缚的实现会有些区别，比方插入惟一束缚反复的数据是立刻失败，还是等事务 commit 再查看惟一束缚？
Isolation：隔离性，这个是事务最简单的中央，国际标准定义了 4 种事务隔离级别。对于 OLTP 零碎，大部分都采纳了 Read Committed 的隔离级别，唯独 MySQL(InnoDB) 默认采纳了 Repeatable Read 的隔离级别，这个也是因为历史起因，MySQL 的主备同步应用了 Statement 模式导致的。当初 MySQL 根本都是采纳 ROW 格局的 Binlog 格局，所以倡议改为 Read Committed 隔离级别更好，也能缩小 Repeatable Read 带来的各种锁和死锁问题。我在第一次应用 MySQL 就踩了一个坑，过后应用 Create table as select 备份一张线上表，而后表就被锁定了，导致业务故障，这个也是十分坑的中央。阿里巴巴团体外部和阿里云 RDS 也默认把事务隔离级别改为了 Read Committed，零碎也更加稳固。
Durability：持久性，意思是事务提交后，数据库肯定要确保失效，即便操作系统重启或者是服务器掉电。数据库通常也是应用 WAL 加硬件的持久性来实现，这里须要保障 commit 后刷盘立刻写入，不能长期缓存在内存中，否则服务器掉电就失落数据。
查问引擎是数据库最简单的模块，外围是解决业务申请逻辑，如 SQL 怎么解析、执行，能够称为数据库的大脑。
每种数据库应用的查询语言不太一样。关系型数据库通常应用 SQL 语言，KV 数据库个别应用 get/set 语义，文档数据库个别是用 JSON 模型表白，图数据库比较复杂，有 OpenCypher、Gremiln、SPARQL 等。时序数据库，也大部分是类 SQL 的模型，它在 SQL 的根底上减少了一些时序计算窗口类的表白模型。
SQL 是数据库最罕用的语言，也是数据库的外围资源开销，因而 SQL 优化是程序员的必备技能。
SQL 优化通常分 3 个阶段，咱们常称为 SQL 优化三板斧，这三板斧上来，90% 的问题都能够解决。
第一是先找到问题 SQL，有两种状况，如果是当初零碎有问题，咱们能够去看沉闷的连贯在干什么，把正在运行的 SQL 取出来。每种数据库通常都提供了查问以后沉闷会话的接口，比方 MySQL 应用 show processlist，Oracle 能够查问 v$session 视图信息。如果说问题曾经过来了，没有现场，能够通过 Slow Log，或者 TOP SQL，找到问题，这个须要数据库开启历史 SQL 记录性能。
第二是剖析问题 SQL，最次要先看 SQL 的执行打算，再去看整个数据库的 IO 访问量是不是合乎预期，缓冲命中率怎么样，如果不是 99% 以上，可能都有问题，有些程序员看到内存都用完了，其实也不是什么问题，比方有 10G 的内存，如果你的数据量超过 10GB，那内存很快都会用满，要害要看缓存命中率。另外是网络 IO，多集群的话，须要关注网络传输的提早和带宽容量。如果有锁，要剖析 SQL 锁的模型。CPU 重点要看一下排序、函数计算等操作。
最初是解决问题，就是优化 SQL，能够批改 SQL 晋升性能，如果没有索引就要减少索引，如果缓存命中率有问题就要调整内存配置。数据整顿也是比拟常见的，有些数据库历史数据十分多，影响了效率，要思考怎么把历史数据归档，晋升数据拜访效率。
再有是晋升硬件性能，最初是分布式革新，分布式革新比拟艰难，如果后面几个步骤能解决最好，切实不行再去思考比较复杂的分布式革新。
接下来重点讲一下执行打算。有些高级程序员往往漠视这个问题，SQL 执行打算是形容 SQL 具体执行门路和算法。
数据库通常反对应用 EXPLAIN 语法来查看 SQL 的执行打算，会展现出 SQL 具体的执行门路和算法，包含拜访表的程序，每张表应用索引拜访还是全表扫描，每次执行预计返回的行数等等，信息会比拟具体。
SQL 拜访单表次要有几种形式，包含：
主键：示例 SQL：select * from t where id=?
惟一索引：select * from t where uk=?
一般索引：select * from t where name=？
索引范畴扫描：select * from t where create_time>?
全表扫描：select * from t
对于多表连贯，通常有以下几种 JOIN 算法：
Nested loop join：适宜两张表有十分好的索引拜访门路，如：select * from t1 inner join t2 where t1.id=t2.id and t1.id=?
Hash Join：适宜两张表都没有好的索引，须要全表扫描，并且是等值关联查问，如：select * from t1 inner join t2 where t1.id=t2.id
Hash Join 须要把一张表加载到内存后，另外一张表再通过 Hash 匹配到对应的记录，所以会须要长期内存，当长期内存不够时会产生长期磁盘转储的开销。为了解决 Hash Join 在分布式场景的问题，也诞生了 Shuffle Hash Join 和 Broadcast Hash Join 算法。
Merge Join：适宜两张表都没有好的索引，须要全表扫描，反对非等值关联查问，关联字段最好是有排序，因为 Merge Join 算法是须要把两边数据排序再 Merge。
数据库如何生成 SQL 执行打算，如何抉择最优的执行门路，通常是外部有个优化器的组件来实现。优化器类型有 RBO 和 CBO 两种。
RBO：Rule Base Optimizer，意思是基于规定的优化器逻辑，晚期数据库都是采纳 RBO，实现比较简单，但很依附程序员对数据库的逻辑了解，在 SQL 非常复杂的状况下很容易走到蹩脚的执行打算。
CBO：Cost Base Optimizer，意思是基于老本的逻辑，优化器会计算各种不同的门路老本，最初抉择一条最优的门路来执行。
举个例子，咱们通常的交通计划有飞机、火车、汽车、轮船、步行，每种计划的速度都不同。如果咱们要从杭州去北京，那么该抉择那种交通形式？
对于 RBO 来说，它总是会抉择飞机，不论是否产生交通管制，以及去机场的交通是否顺畅。
对于 CBO 来说，它会评估从出发点到杭州机场 / 火车站，北京火车站 / 机场到目的地的交通工夫，综合评估一个最短时间的交通计划。
CBO 是目前数据库支流的优化器模型，实现难度也更大，须要收集很多统计信息，如每张表的存储空间大小和记录数，字段的区分度等等，在数据常常变动时须要保障统计信息的准确性。
RBO 和 CBO 通常都是在生成执行打算后就不能再批改，即便执行过程中发现重大偏差也不会扭转，因而起初有些数据库在 CBO 的根底上实现了更智能的 Adaptive 的逻辑，意思是在执行过程中，如果发现有更优门路，那优化器能够调整执行打算。就如同原本抉择坐飞机从杭州去北京，然而到了机场，发现航班大量延误，起飞时间齐全不确定，这个时候能够调整计划，抉择做火车登程。
开源数据库的优化器绝对比拟弱，商业数据库更当先。国内在这块技术相比国内落后很多。
接下来讲一下数据库的设计，基础知识是要把握范式，在教科书外面十分多，这里不多讲。反范式我感觉是比拟有意思，尤其是表设计外面，有十分多的反范式的案例。比如说标记组合是比拟常见的，如果有多个标记状态位，可能会用 bit 的数据类型去存储，这其实就曾经违反了第一范式，因为第一范式要求字段的内容要原子性，不能拆分。实际上数据库内核外面，它用了很多 bit 类型这种反范式来设计元数据，从而晋升存储和查问效率。
另外一个是日常习惯字段，拿身份证号码来举例，也是违反了第一范式，因为身份证号码曾经包含所在的地区、出生年月、注销程序以及校验码这 4 个信息。然而咱们理论的表结构设计，还是会把身份证号码当做一个字段，不会说把身份证号码拆成 4 个字段，否则浏览习惯会不太不便。
还有计算列，典型的违反了第三范式，如商品的金额 = 单价 * 数量，订单总金额，咱们个别都会冗余去存储。
数仓外面就更多的反范式的案例，历史数据快照，会把相干的信息都保留下来，也是违反范式，但咱们根本都这么干。
拆表也是一种常见设计，比如说一张表外面有罕用和不罕用的字段，如有个字段是大字段，咱们就会把它拆成另外一张表。
这些其实都是比拟常见的反范式设计的场景。所以局部场景下咱们不必去特地纠结肯定要遵循范式，如果说你感觉正当，业务逻辑实现可控，适当的冗余数据其实也没什么问题。
对于主键抉择，比拟举荐两种，一种是自增字段，比拟适宜外部零碎的表，如果说是对外的互联网利用须要留神，有被猜想攻打的隐患。咱们公司比拟喜爱用雪花模型，依据工夫序列加上顺序号产生主键，性能比拟好，比拟平安，实现绝对简单，须要应用程序产生。
接下来介绍几个常见的数据模型：
首先是平台型互联网数据模型，像淘宝、微信公众号、美团、BOSS 直聘、滴滴等等，他们的数据模型都比拟相似，次要包含以下对象。
会员信息：买家（淘宝、美团）、乘客（滴滴）、读者（公众号）、求职人（BOSS 直聘）。
服务提供者信息：卖家（淘宝、美团）、博主（公众号）、司机（滴滴）、主播（抖音）、公司（BOSS 直聘）
服务内容信息：商品、文章、微博、用车、视频、职位
库存信息：电商的概念
互联网平台依据以上几张表信息，通过搜寻、举荐等各种匹配算法，最初产生订单信息，接着是付款信息、物流 / 配送信息，最初是服务反馈信息。
方才是互联网的模型，企业软件不太一样，企业软件考究两个货色，一个是平安，一个是流程标准。
平安外围是权限模型设计，比拟规范的是 RBAC（Role Base Access Control），咱们能够参考这套模型演进。外围是了解用户、权限、角色三个重要的对象。依照 RBAC 设计问题不会太大，有可能会有扩大的货色。比方面向公司的用户，会有组织和部门的关系。权限会扩大出权限分组，角色会有继承等。另外一个是数据域权限，同样的权限与角色，然而能拜访的是不同范畴的数据，就会有数据域等高级定义。
咱们再看企业软件里比拟常见的流程标准，最常见的是工作流引擎。
首先有工单表，不论是销假、权限申请还是生产变更，都有一个工单来存储你做什么事件。
而后是流程模型定义表，例如数据库产生变更的流程，当初做生产公布，变更表构造，要提交变更申请，主管要审批，如果高风险还须要 DBA 的审批，这就是一个业务流程模型。
流程模型会包含根本定义信息，有哪几个节点，流转门路，依据什么条件流转，哪些人受理等等。
针对每个工单的流程解决，都有工单流转表，音讯告诉表，再加上用户权限零碎，这样就能够造成工作流的待办工作表，基本上就是这么一个套路，大家了解这个概念，在企业级软件里就能够蛟龙得水了，不会那么纠结。
数据传输和平安治理
后面是数据库架构和 SQL 优化板块，最初一个板块我要讲一下数据传输和平安治理，这个也是咱们开发者其实常常会遇到的问题。
数据传输是一个统称，包含数据迁徙、数据同步、数据散发等，也称为数据复制。
比拟常见的几个场景：数据库上云、更换数据库、数据同步到备库、异地数据多活、数据 ETL 等等。
通常包含构造迁徙、全量数据复制、增量数据复制几个外围模块，为了保障数据复制的正确性，还须要数据比照模块。这外面最难的增量数据复制模块，市场上很多产品会采纳按日期增量抽取简化解决，只能做到定时复制，要做到实时数据复制须要应用 CDC 技术，要精通数据库的外部原理，适配各种支流数据库产品和版本，技术难度和工程难度都是十分有挑战。
我在这个畛域做了 10 年，从晚期的去 IOE、异地多活到公布阿里云 DTS，外面有十分多的问题，尤其是在生产环境下，源端常常会有各种 DDL 变更的状况很容易链路中断或者数据错乱。目前市场上举荐的三款代表产品：
- 阿里云 DTS：性能齐备，与阿里云集成度很好
- NineData(重点举荐)：玖章算术公司研发的 SaaS 产品 (www.ninedata.cloud)，反对阿里云、华为云、腾讯云、AWS 等多个云平台，技术指标上更当先，易用性也更好，免装置应用
- Canal：阿里开源的产品，影响力很大，不算是残缺的产品，个别须要二次开发。
数据安全治理，太重要了，我把这个独自列出来讲。
先说软硬件的故障，比方服务器，磁盘必定会坏，过保机器坏的可能性更高了，所以肯定要做好灾备工作。再有是机房也有可能产生劫难，业界每个月都会有机房出问题，像火灾，地震，或者是断电、光缆断了等，都是机房故障。另外是软件 Bug，个别是指数据库自身的软件 Bug，成熟的数据库 Oracle、MySQL 每次公布都会说修复了几十个 Bug，一般数据库的 bug 可能更多。
如果用云平台会好一些，比人工治理更平安，云很重视服务器的故障检测，及时降级数据库最新的安全补丁，大型云厂商都有业余的团队去做这个事件。
第二大类是人为故障，比方黑客入侵会造成数据泄露或者勒索，黑客通常会利用软件外面 SQL 注入，只有有注入的危险，黑客是全网扫描的，一旦扫到就进来了。
还有是明码泄露，如果是弱明码就必定能被黑客发现，只是等黑客啥工夫要搞你。另外是如果有系统漏洞，黑客一般来说提前就晓得了，会去看能不能攻破你。明天还有一点十分重要，就是外部数据泄露，还有删库跑路。在明天员工和公司对抗的状况下，还是时常产生的，尤其是和主管关系不好，迟早都会产生删库跑路的事件，管数据库的员工还是要比拟谨慎。
最初是数据误操作，比如说做软件的降级公布，不小心写错了，我做 DBA 的时候就碰到过十分多，每个月都会碰到程序员将提交的 SQL 给搞错了，须要复原数据，这些都是人为的问题。数据备份是肯定要做的，如果没有备份肯定是不虚浮的，总会产生问题。
如果是十分重要的数据，要思考异地容灾。如果是敏感的数据，要思考数据加密，包含数据传输的加密。
另外一点，流程标准十分重要，尤其是对生产零碎的数据操作，最好有零碎来撑持，靠人监督是没有用的。肯定要通过平台来管控，不要把数据库账号密码放出去，包含只读权限的账号密码，这些都是零碎隐患，说不准哪天你家公司的敏感数据就在网上被黑客贩卖…
最初，心愿让每个人用好数据和云，这个也是咱们玖章算术公司的使命。NineData 是咱们研发的产品，心愿能够帮忙你解决相干的问题，欢送拜访 www.ninedata.cloud，它提供了企业级的 SQL 开发流程治理，数据复制、数据备份、数据比照等性能。
