墨墨导读：数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具，希望可以对数据库从业者提供一些帮助！
MySQL 5.7.11引入了InnoDB表空间加密，该加密启用了对每表文件表空间的支持，此博客中将讨论此功能。
数据库建模和设计是软件开发过程中必不可少的步骤，一个良好的建模工具可以帮助我们简单快速地完成数据库设计，提高工作的效率。因此，今天给大家推荐几款免费的 MySQL 数据库建模工具，首先给出它们的功能比较：
DB2 是一种关系数据库管理系统(RDBMS)，是 Information Management 产品系列的一部分。DB2 被认为是第一种使用 SQL(一种为 RDBMS 提供接口的语言)的数据库产品。DB2 于 1982 年首次发布，现在已经可以用在许多操作系统平台上，包括 Linux、UNIX 和 Windows。
Valentina Studio Mac版是一款用于与MySQL，MariaDB，SQL Server，PostgreSQL，SQLite和Valentina DB数据库一起使用的通用数据库管理工具。Valentina Studio可让您连接所有主要数据库，运行查询并生成图表，以更好地了解您的关键任务业务数据。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
1 多个IBM产品SQL注入漏洞 多个IBM产品SQL注入漏洞发布时间：2014-05-28漏洞编号：BUGTRAQ ID: 67641 CVE(CAN) ID: CVE-2013-4016漏洞描述：IBM 是全球信息产业领导企业。 多个IBM产品存在SQL注入漏洞，远程经过身份验证的攻击者可利用此漏洞通过带纯文本WHERE字句的Birt报告，利用此漏洞执行任意SQL命令。受 影响产品如下：IBM Maximo Asset Management 7.x、SmartCloud Control Desk 7.x
IBM最近发布了两个影响DB2的linux、unix、windows三个版本的安全漏洞补丁。 而本文将探讨其中这两发漏洞（CVE-2014-0907和CVE-2013-6744）的一些技术细节，从而帮助数据库管理员评估自身数据库环境的风险以及帮助管理员设计一个更加合理安全的解决方案。 第一发：（CVE-2014-0907）DB2执行提权漏洞 如果你需要提权的电脑上面装了DB2，而你恰好需要提权，你就该偷着乐啦~ 在一定条件下，该漏洞可以允许一个本地普通用户获取到root权限，你可以点击此处阅读漏洞的原始报告
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 13
在这里插入图片描述 3.2 数据联邦 2.1说明了Fabric数据建模的样例，在这个样例中产品和客户数据位于两个不相交的图中，具有不同的标签和关系类型。要对这两个图进行查询我们必须进行数据联邦。为了保证数据可以联邦，这里我们对产品节点设计一个产品ID的字段，在查询时保证不同图中具有相同的ID即可。
在 cmd 里输入 db2cmd 进入 db2 命令执行界面，会弹出一个新的窗口。
1、 打开命令行窗口 #db2cmd 2、 打开控制中心 # db2cmd db2cc 3、 打开命令编辑器 db2cmd db2ce =====操作数据库命令===== 4、 启动数据库实例 #db2start 5、 停止数据库实例 #db2stop 如果你不能停止数据库由于激活的连接，在运行db2stop前执行db2 force application all就可以了 /db2stop force 6、 创建数据库 #db2 create db [dbname] 7、 连接到数据库 #db2 connect to [dbname] user[username] using [password] 8、 断开数据库连接 #db2 connect reset 9、 列出所有数据库 #db2 list db directory 10、 列出所有激活的数据库 #db2 list active databases 11、 列出所有数据库配置 #db2 get db cfg 12、 删除数据库 #db2 drop database [dbname] （执行此操作要小心） 如果不能删除，断开所有数据库连接或者重启db2 =========操作数据表命令========== 13、 列出所有用户表 #db2 list tables 14、列出所有系统表 #db2 list tables for system 15、列出所有表 #db2 list tables for all 16、 列出系统表 #db2 list tables for system 17、列出用户表 #db2 list tables for user 18、 列出特定用户表 #db2 list tables for schema[user] 19、 创建一个与数据库中某个表(t2)结构相同的新表(t1) #db2 create table t1 like t2 20、 将一个表t1的数据导入到另一个表t2
最近改用ER\Studio建模，发现ER\Studio居然不支持生成mysql列注释，看网上都说勾选即可，然后生成mysql时并没有那个勾选项，试了下生成Oracle和DB2是支持的...
上一篇讲了一些EF Core访问Oracle的坑。（感兴趣请移步：使用Entity Framework Core访问数据库（Oracle篇））
工作这些年来，也去了一些地方，有了一些见闻，隐隐感觉很多文化和猫有着千丝万缕的联系。就拿IT行业来说吧，猫有着很高的曝光率，比如大名鼎鼎的tomcat，是由SUN（曾经的千亿帝国这几天新闻不断)的软件构架师詹姆斯·邓肯·戴维森开发，并由Sun贡献给Apache软件基金会，他希望这种动物能够自己照顾自己，将其命名为Tomcat，于是乎这个名字就留下来了。 在Oracle中我最喜欢查看的一个数据字典试图就是cat,这是典型的猫文化，没有其他的技术意味。 最早听到mycat的时候，我意味是一个国外的
实际中是三台实体机上分别部署，这里为了演示截图，采用虚拟机中部署了三个Linux环境，网络设置为桥接模式
PDMan是一款开源免费的数据库模型建模工具，支持Windows,Mac,Linux等操作系统，支持常见数据库MySQL,Oracle,SQLServer,DB2等。PowerDesigner之外，另一个更好的免费的替代方案。他具有颜值高，使用简单的特点。包含数据库建模，灵活自动的自动生成代码模板，自动生成文档，自动同步DDL脚本到数据库，数据模型版本管理等多种开发人员实用的功能。
李培杨 云和恩墨西区交付技术顾问，有多年数据库运维经验，长期服务移动运营商行业客户，熟悉 DB2 数据库故障诊断，数据库迁移升级。
全部介绍请参考：https://www.xmmup.com/shujukuxunjianjiaoben.html
安装部署db2实例 准备安装包并解压 [root@dragon soft]# ls -l 总用量 1395532 -rwxr-xr-x. 1 root root 1429018107 8月 11 2016 v10.5fp7_linuxx64_server_t.tar.gz [root@dragon soft]# tar xf v10.5fp7_linuxx64_server_t.tar.gz [root@dragon soft]# ls -l 总用量 1395536 drwxr-xr-x.
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
SQL> select flashback_on,force_logging from v$database;
kk-erm-maven-plugin是kk系列第四个开源项目，首个开源项目KKFileView获得了社区非常好反响，gitee+github已经累计超过2000个star了，并获得了gitee最具价值项目GVP的称号。开源路漫漫，今天带来的这个项目是个工具内的项目，一个maven插件。他可以帮你实现erm模型文件到java jap Entity实体的转换，彻底解放你维护数据库字段到java实体的繁琐工作。
我们生产环境的建表语句，之前一直要求研发提交时候不要带上字符集和排序集，这样就可以follow数据库默认的配置。但是最近发现掉坑里了。
这里只列出部分结果，其它的详细内容可以参考：https://share.weiyun.com/5lb2U2M
一直很羡慕 Java 的一次打包，处处运行，这在内网环境往往非常方便， 我们在外网开发，可以很方便的下载依赖包，开发完后，打成 jar 包后在内网处处运行，无需再处理各种依赖。
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持Windows、Mac本地安装，也支持服务器端部署，Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
MySQL 是一个非常流行的小型关系型数据库管理系统，2008年1月16号被Sun公司收购。目前 MySQL 被广泛地应用在中小型 网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了 MySQL 作为网站数据库。
D:\Oracle官方文档\E11882_01\install.112\e24326\toc.htm
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
MMM（Master-Master replication manager for MySQL）是一套支持双主故障切换和双主日常管理的脚本程序。MMM使用Perl语言开发，主要用来监控和管理MySQL Master-Master（双主）复制，可以说是mysql主主复制管理器。虽然叫做双主复制，但是业务上同一时刻只允许对一个主进行写入，另一台备选主上提供部分读服务，以加速在主主切换时刻备选主的预热，可以说MMM这套脚本程序一方面实现了故障切换的功能，另一方面其内部附加的工具脚本也可以实现多个slave的read负载均衡。MMMM是关于MySQL主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件（在任何时候只有一个节点可以被写入）。这个套件也能对居于标准的主从配置的任意数量的从服务器进行读负载均衡，所以可以用它在一组居于复制的服务器启动虚拟IP，除此之外，它还有实现数据备份、节点之间重新同步功能的脚本。
1.SQL> alter system set LOG_ARCHIVE_DEST_1='LOCATION=/data/u01/app/oracle/archive/ VALID_FOR=(ALL_LOGFILES,ALL_ROLES) DB_UNIQUE_NAME=db1';
墨墨导读：众所周知，数据库升级、转换、迁移是数据库运维必备的日常技能，本文详细介绍一则将DB2数据库转换成Oracle数据库的案例，希望对大家有帮助。
在holer官网上申请专属的holer access key或者使用开源社区上公开的access key信息。
在django项目中, 一个工程中存在多个APP应用很常见；有时候希望不同的APP连接不同的数据库，这个时候需要建立多个数据库连接。 在Django的setting中使用DATABASES设置定义数据库，可以将数据库映射到特定的别名字典中;DATABASES定义的是要给嵌套字典，该设置必须配置default默认数据库。默认使用SQLite进行单一数据库设置：
备注：Python中打开文件有两种方式，即open()和file()，本质上前者会调用后者进行文件操作，推荐使用open
DB2是IBM开发的一款强大的关系型数据库管理系统（RDBMS），专为处理大量数据和复杂业务需求而设计。自1983年推出以来，DB2已经成为企业级市场中的一个重要玩家，广泛应用于银行、保险、零售、电信等多个行业的大规模应用系统中。
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
DB2日志是以文件的形式存放在文件系统中，分为两种模式：循环日志和归档日志。当创建新数据库时，日志的缺省模式是循环日志。在这种模式下，只能实现数据库的脱机备份和恢复。如果要实现联机备份和恢复，必须设为归档日志模式。
数据卷 （ Data Volumes ） 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为 。
首先，我们需要确保 Docker 已经在系统上安装。然后，可以通过下面的命令下载并运行 DB2 镜像。
从今天开始DB2相关的内容 系统为 Redhat 7.4 数据库为 v10.5fp10 上节我们说了如何建立数据库，这节内容为设置常见的参数 DB2中一个实例下可以有多个数据库，一个数据库只能属于一个实例 所有命令在db2inst1用户下运行 1. 备份还原相关参数查看 在线日志位置 db2 get db cfg |grep -i newlogpat db2 update db cfg for testdb using NEWLOGPATH /newpath 日志镜像参数 db2 get db cfg
数据库作为信息系统重要的基础设施，一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重，这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”，稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案，而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的，有状态的应用更加难以运维，并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
PostgreSQL官方文档指定了以下三种备份方法，详见：https://www.postgresql.org/docs/current/backup.html
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