企业级数据库新型研发模式_为知

核心观点与关键数据

传统数据库研发面临的挑战

• 研发效率低：数据安全无保障，变更风险大，人员沟通成本高，研发规范难落实。
• 数据安全：难防敏感数据泄露，弱审计甚至无审计，表结构变更锁表影响业务，变更误操作无法快速恢复。
• 人员变动：业务高峰期变更难以防范，人员变动权限无联动。
• 多环境研发：研发流程复杂，多套生产环境发布困难。

新型企业级数据库研发模式

• 多种角色协同参与：技术负责人、DBA/运维人员、安全管理员、产品研发团队成员。
• 高效闭环的研发流程：研发需求申请-数据查询、导出-数据变更、导入-表结构变更-性能优化。
• 全局风险掌控：审批把控研发需求，风险揭示-变更安全把控-数据风险识别-规范检查-精准审计-数据库风险报告-数据安全报告。

数据管理DMS的最佳实践

• 数据管理DMS简介：是一款强大的数据库管理和设计工具，支持表结构设计、数据操作、数据开发及性能诊断优化等操作。
• 功能保障：研发规范、权限控制、操作拦截、数据脱敏、安全审计及变更回滚。
• 研发流程：表结构设计、工单协同、跨实例查询、数据分析、数据可视化、数据回滚、跨库查询。
• 支持数据库类型：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、DRDS、PolarDB、AnalyticDB、MongoDB、Redis等。

安全与效率：权限管控

• 传统方法问题：无法打通企业内的用户组织架构，多库多账号授权分散，人工沟通效率低，运维成本高，审计困难。
• DMS解决方案：统一授权管理体系，权限类型查询、导出权限，时间分级管控，权限过期提醒，列力度权限管控，资源分级管控，权限审计大盘。

安全与效率：数据查询

• 风险识别：SQL查询操作包含全局权限管控，风险识别，数据脱敏，操作审计，安全规则引擎。
• 拦截点：权限拦截、风控拦截、数据安全权限拦截、执行人限流拦截。
• 安全规则引擎：可自由定义的研发规范和生成能力，执行计划检查，SQL格式化，执行风险预检，数据库稳定性，执行超时机制，全局连接池控制，结果行数限制，数据安全，数据脱敏，敏感数据识别，高敏感数据过滤，真实操作人审计，细粒度业务审计，操作影响审计。

安全与效率：表结构设计

• 高效研发流程：工单协同、变更风险评估、自定义审批、变更风险降低策略。
• 最佳实践：设计规范约束，申请发布，SQL调度，定时/实时，可撤销，可回退。
• DMS安全规则引擎：具备可自由定义的研发规范和生成能力，索引规范，列使用规范，命名规范。
• 风险数据收集：大表变更风险（字段、索引），执行窗口检测，索引合理性。
• 降低变更风险：所有变更不锁表，DDL并发控制，锁等待检查，实例性能探测，变更中断策略，自定义审批流，多维度决策数据，分级审批，多人参与协同，字段级别协同，一致的设计副本，安全的合并策略。

安全与效率：数据变更

• 传统方式问题：DBA每天只能处理20个工单，沟通成本高，容易引发故障。
• DMS解决方案：自助提单，业务TL审批，自助执行，语法分析，权限检测，分析变更数据量，性能分析，风险评估，敏感数据分析，数据自动备份，结果自动反馈。

更多强大能力

• 执行阶段：研发高效变更，稳定数据，安全易用的数据分析，便捷的数据查询。
• 全局数据库管理：高效研发流程，通畅的数据库触达，可靠的SQL执行。
• 不锁表：数据变更，表结构变更。
• 智能的SQL风险审核：精准的数据回滚，精确的操作审计，智能的数据脱敏。
• 可控的数据查询：统一的授权管理，定制的安全规则。

DMS实践下的全生命周期

• 性能诊断&优化空间：性能趋势，SQL诊断优化会话，实时性能。
• 表结构设计：MySQL、PolarDB、DRDS、Oceanbase，多套环境发布，不锁表，表结构变更，变更窗口管控。
• SQL审核：应用代码审核，SQL文本，规范约束检查，索引推荐，数据方案。
• 数据变更：历史数据清理，数据订正、导入、导出，数据回滚、测试数据生成。
• 权限管控：分级权限管控，变更、导出、查询，库、表、敏感列。
• 统一授权管理：分级权限管控，变更、导出、查询，库、表、敏感列，统一授权管理（续期、回收）。
• 实例管理：购买云实例，同步混合云实例，创建新数据库。
• SQL查询：数据脱敏，影响行数提醒，可控数据查询，跨库查询，数据分析。

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