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隨著IT時代的發展，我們的生活越來越便捷，高速信息時代讓我們能實現數據的互聯互通、信息資源的共享，這就是我們所說的信息技術時代；而隨著大數據、云計算等技術的不斷興起與成熟，在大數據時代下的我們體驗的是消費行為的智能化，商業價值的數字化，DT數據技術時代的到來讓我們數據產生巨大價值的同時，也帶來了許多高危風險。跟我們日常息息相關的一些新聞，比如說某電商因為用戶信息泄露，導致用戶流量大減，品牌造成很大的負面影響；某高校新生信息被泄密，不法分子通過精準信息進行詐騙，騙走新生全家多年積攢的學費致使新生猝死等事件頻發，從事件的本質來看，這些客戶的業務均遭受到了攻擊，發生了數據泄露。通過Verizon近幾年來企業安全威脅報告我們可以看出，作為數據庫的安全威脅越來越高。數據庫管理SQL
模塊一
1、規劃數據模型策略：定義XML存儲數據的標準 ，規劃Schema方案，規劃Scale-Out策略。
2、設計Notifications Services的解決方案
3、規劃Source Control、Unit Testing和Deployment
4、設計Service Broker解決方案"
模塊二
1、高級查詢及XML技術：CTE(Common Table expressions)，Ranking查詢函數 ，XML數據類型與關系型數據轉換策略。
2、規劃數據庫邏輯模型 ：創建邏輯模型 ，設計OLTP應用模型 ，設計數據倉庫應用模型。
3、規劃物理模型：設計數據庫物理對象，設計數據庫安全 ，規劃數據庫和SQL Server選項
模塊三
1、使用MARS(Multiple Active Result Sets)來設計查詢策略
2、為數據庫應用設計緩存策略 ：SQL Server 2008 R2中的數據和查詢緩存，使用SQL Server外部緩存技術 。
3、調解數據庫查詢性能：查詢語句的邏輯順序 ，使用子查詢時需要考慮的問題
模塊四
1、查詢中的游標影響 ：比較Cursor-based和Result Set-based操作，選擇適合的服務器端游標，使用PIVOT和CTE(Common Table expressions)
2、使用索引策略：規劃數據庫優化選項 ，使用索引需要考慮的問題，索引策略。
3、管理并發：定義隔離級， 定義事務策略，規劃SQL Server事務處理策略，了解數據處理需求 。
從兩個角度來分析：
弟一，從IT建設發展的歷程分析。目前大部分客戶，在對安全體系的設計和治理方案中，主要依靠傳統邊界安全防護，如防火墻、下一代防火墻、IPS、IDS等安全控制類產品；隨著邊界安全防護的進一步落地，逐步開始向內容安全防護過度，如上網行為管理、堡壘機、數據庫審計等安全設備；而隨著數據大集中之后，數據庫里的數據越來越有價值，而目前的防護體系中針對數據庫的安全防護是空白的。很多客戶認為自己有災備軟件、有數據庫審計就能對數據庫進行安全管理，但實際上災備軟件只能恢復數據庫原有數據，數據庫審計只能事后對訪問情況進行追溯，如果業務系統存在SQL注入漏洞，惡意攻擊者就可以通過繞過WAF等行為對數據庫造成攻擊，客戶無法實時保障數據不被竊取或篡改，無法做到針對數據庫的事前預防和事中阻斷。
第二，從目前信息安全等級保護整改遺留的難點分析。等級保護整改中涉及物理安全、網絡安全、服務器安全、制度安全等各部分的整改，相對來說通過技術、制度、傳統安全設備的配置可以較快速和穩妥的進行加固。但是在數據庫安全、應用系統安全上的安全加固以及整改卻成棘手之事。不同的數據庫以及各版本都有漏洞，但由于業務系統的長時間不間斷運行，擔心由于補丁及版本升級造成業務癱瘓，故把這部分的安全問題暫時擱置；另外，由于應用系統開發商已經把業務系統交付多年，雖然代碼層面可能留有一些漏洞，但是讓項目組重新對代碼進行加固，阻力和壓力都是很大的。由于這些問題的存在，數據庫的大門一直向黑客敞開著。不是目前的防護體系已經把核心資產保護的水泄不通，而是黑客目前還沒盯上你。
防火墻等設備主要是基于網絡層的訪問控制，很難對數據庫協議以及應用層協議作出分析與控制；就算近幾年發展的如火如荼的下一代防火墻，也很難對數據庫協議進行精準解碼并且作出實時阻斷；IPS、IDS主要也是對邊界攻擊進行掃描分析，數據庫層面的分析也很難進行控制；再分析一下web應用防火墻，其主要是通過規則庫的方式來進行攻擊攔截，而目前很多Oday攻擊、SQL注入攻擊等方式，都可以繞開WAF直接對數據庫進行拖庫。傳統的安全防護手段是無法解決數據庫安全的問題。
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