本文目录一览：
- 1、数据库安全的概念是什么？一般影响数据库安全的因素有哪些
- 2、mysql数据库可靠性分析
- 3、如何解决Mysql的帐户安全问题
- 4、mysql如何备份最安全
- 5、如何保证数据安全性 MySQL数据库设计优化技巧
- 6、五大常见的MySQL高可用方案(最全)
数据库安全的概念是什么？一般影响数据库安全的因素有哪些
网站数据库的安全问题主要是由哪些因素引起的呢？这一个问题其实和数据库存的安全问题差不多， 据CVE的数据安全漏洞统计，Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的漏洞逐年上升，以Oracle为例，当前漏洞总数已经超过了1200多个。美国Verizon就“核心数据是如何丢失的”做过一次全面的市场调查，结果发现，75%的数据丢失情况是由于数据库漏洞造成的，这说明数据库的安全非常重要。
数据库安全漏洞从来源上，大致可以分为四类：缺省安装漏洞、人为使用上的漏洞、数据库设计缺陷、数据库产品的bug。
1. 数据库设计缺陷，在当前的主流数据库中,
，数据以明文形式放置在存储设备中，存储设备的丢失将引起数据泄密风险。数据库数据文件在操作系统中以明文形式存在，非法使用者可以通过网络、操作系统接触到这些文件，从而导致数据泄密风险。
2. 缺省安装漏洞，数据库安装后的缺省用户名和密码在主流数据库中往往存在若干缺省数据库用户，并且缺省密码都是公开的，攻击者完全可以利用这些缺省用户登录数据库。在主流数据库中缺省端口号是固定的，如Oracle是1521、SQL Server是1433、MySQL是3306等。
3. 人为使用漏洞,
，在很多系统维护中，数据库管理员并未细致地按照最小授权原则给予数据库用户授权，而是根据最为方便的原则给予了较为宽泛的授权
mysql数据库可靠性分析
mysql数据库有undo空间
5种mysql做可靠性分析的方案：
1．MySQL Clustering(ndb-cluster stogare)
简介：
MySQL公司以存储引擎方式提供的高可靠性方案，是事务安全的，实时复制数据，可用于需要高可靠性及负载均衡的场合。该方案至少需要三个节点服务器才能达到较好的效果。
成本：
节点服务器对RAM的需求很大，与数据库大小呈线性比例；
最好使用千兆以太网络；
还需要使用Dolphin公司提供的昂贵的SCI卡。
优点：
可用于负载均衡场合；
可用于高可靠性场合；
高伸缩性；
真正的数据库冗余；
容易维护。
缺点：
随着数据库的变大，对RAM的需求变得更大，因此成本很高；
速度：
几乎 比典型的单独服务器（无千兆以太网，无SCI卡，存储引擎相关的限制少）慢10倍。
应用场合：
冗余，高可靠性，负载均衡
2. MySQL / GFS-GNBD/ HA (Active/Passive)
简介：
如果多个MySQL服务器使用共享硬盘作为数据存储，此方案如何？
GFS/GNBD可以提供所需的共享硬盘。
GFS是事务安全的文件系统。同一时刻你可以让一个MySQL使用共享数据。
成本：
最多n台高性能服务器的成本，其中一个激活的，其他作为备份服务器。
优点：
高可靠性
某种程度的冗余
按照高可靠性进行伸缩
缺点：
没有负载均衡
没有保证的冗余
无法对写操作进行伸缩
速度：
单独服务器的2倍。对读操作支持得较好。
应用场合：
需要高可靠性的、读操作密集型的应用
3. MySQL / DRBD / HA (Active/Passive)
简介：
如果多个MySQL服务器使用共享硬盘作为数据存储，此方案如何？
DRBD可以提供这样的共享硬盘。DRBD可以被设置成事务安全的。
同一时刻你可以让一个MySQL使用共享数据。
成本：
最多n台高性能服务器的成本，其中一个激活的，而其他则作为备份服务器。
优点：
高可靠性；
一定程度的冗余；
以高可靠性名义来看是可伸缩的。
缺点：
没有负载均衡
没有保证的冗余
在写负载方面没有伸缩性
速度：
在读写方面相当于单独服务器
应用场合
需要高可靠性、读操作密集型的应用
4. MySQL Write Master / Multiple MySQL Read Slaves (Active/Active)
简介：
考虑不同的读、写DB数据库连接的情况。可以使用一台主服务器用于写操作，而采用n台从服务器用于读操作。
成本：
最多1台高性能写服务器，n台读服务器的成本
优点:
读操作的高可靠性；
读操作的负载均衡；
在读操作负载均衡方面是可伸缩的。
缺点：
无写操作的高可靠性；
无写操作的负载均衡；
在写操作方面无伸缩性；
速度：
同单独服务器；在读操作方面支持得较好
应用场合
读操作密集型的、需要高可靠性和负载均衡的应用。
5. Standalone MySQL Servers(Functionally separated) (Active)
多台功能分离的单独服务器，没有高可靠性、负载均衡能力，明显缺点太多，不予考虑。
如何解决Mysql的帐户安全问题
在安装完成MySQL 后，不仅改变root用户的的密码，也同时改变匿名用户的密码，方法类似改变root的密码的方式：
QUOTE:
以下为引用的内容：
MySQL UPDATE user set password=PASSWORD('yournewpassword') where user='';
MySQLFLUSH PRIVILEGES;
2、如非必要，删除这个匿名用户，这样所有人要使用MySQL 都必须提供用户名，即便日后出了问题，也容易查找问题的源头。
3、除了root用户外，其他用户包括匿名用户（如果没有删除这个用户）不应该拥有grant权限，防止管理权限不受控制的扩散出去。
4、赋予用户updatedeletealertcreatedrop权限的时候，应该限定到特定的数据库，尤其要避免普通客户拥有对MySQL数据库做操作的权限，否则你的系统设置很可能被替换掉。
5、检查MySQL.user表，取消不必要用户的shutdown_priv,reload_priv,process_priv和File_priv权限，这些权限可能泄漏更多的服务器信息包括非MySQL的其它信息出去。
6、如果不打算让你的用户使用MySQL数据库，在提供诸如php这样的脚本语言的时候，重新设置或编译你的php,取消它们对MySQL的默认支持。
mysql如何备份最安全
Mysql数据库备份的方法：
方法一：如果你使用的是虚拟主机，可以用使用phpmyadmin来备份数据库。
1、登陆phpmyadmin。登陆后左边会出现数据库列表，单击要备份的数据库。
2、在弹出的页面中，右侧上部单击“导出”按钮，一般保持默认选项，最下面“另存为文件”，选择“ZIP压缩”，最后单击执行按钮。
3、弹出保存文件后，保存文件即可。
如何保证数据安全性 MySQL数据库设计优化技巧
1、优化设计的技巧
(1) 如果一个字段需要经常更改，则采用以空间换时间的设计方法
最常见的例子是用户积分登录次数的累加，按照范式设计，在users表中建立一个字段us_scores,以后需要在用户积分改变时采用update的语句进行修改。但是知道 update语句的执行速度是很慢的，为了避免大量重复使用它，优化的设计方案是建立us_scores表，存储每次增加的积分，在查询是采用SQL语句的sum方法来计算之。
(2) 关联字段类型尽可能定义为数字类型
(3) 表的序列字段必须是数字类型
(4) 若数据库有移植的可能性，不使用存储过程及触发器
(5) 建立恰当的索引
索引的建立是加快数据库查询的基本技巧之一，通常的建议是，只有百万级的记录的表格才应该建立索引。
，命名都应该作为非常重要的事情来看待，表、序列、字段、索引的命名技巧可以归结如下：
(1) 关联字段名称必须相同，名称以基础表的字段名称为准
(2) 序列名字跟表字段名字相同
(3) 关联表的名称应该是被关联的表用“_”连接起来组成的
(4) 字段定义的前两位是表名的缩写，第三位是下划线
一，保证规范，序列名称必须是唯一的，而且，一般的序列就是这个表的id字段。如果不加前缀，那么字段都叫做id就会违背惟一性原则。
第二，为了将来关联查询语句的书写方便。
(5) 索引的名字和表的名字相同
(6) 常用字段采用固定定义
为了提高大数据量的表格的查询速度，可以采用建立适当的索引方式。如果一个表只有一个索引，建议索引的名字跟表相同，如果有多个索引，则为表名称加下划线加索引列名称。
最安全的设计方案是，Web数据库和测试数据库分离。Web数据库权限只被管理员一个人掌握。
关于MySQL数据库设计
的优化措施还需要经过数据库设计人员的不断发掘，从数据库设计中不断的发现问题，提出解决问题的方法，才能将数据库的性能优化的更好更全面。
五大常见的MySQL高可用方案(最全)
1. 概述
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：
如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。
用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。
当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
2. 高可用方案
2.1. 主从或主主半同步复制
使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。
常见架构如下：
通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的 健康 ，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。
优点：
架构比较简单，使用原生半同步复制作为数据同步的依据；
双节点，没有主机宕机后的选主问题，直接切换即可；
双节点，需求资源少，部署简单；
缺点：
完全依赖于半同步复制，如果半同步复制退化为异步复制，数据一致性无法得到保证；
需要额外考虑haproxy、keepalived的高可用机制。
2.2. 半同步复制优化
半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。
该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。
可参考的优化方案如下：
2.2.1. 双通道复制
半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。
2.2.2. binlog文件服务器
搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。
优点：
双节点，需求资源少，部署简单；
架构简单，没有选主的问题，直接切换即可;
相比于原生复制，优化后的半同步复制更能保证数据的一致性。
缺点：
需要修改内核源码或者使用mysql通信协议。需要对源码有一定的了解，并能做一定程度的二次开发。
依旧依赖于半同步复制，没有从根本上解决数据一致性问题。
2.3. 高可用架构优化
将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。
由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。
但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下：
2.3.1. MHA+多节点集群
MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。
MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。
MHA也可以扩展到如下的多节点集群：
优点：
可以进行故障的自动检测和转移;
可扩展性较好，可以根据需要扩展MySQL的节点数量和结构;
相比于双节点的MySQL复制，三节点/多节点的MySQL发生不可用的概率更低
缺点：
至少需要三节点，相对于双节点需要更多的资源;
逻辑较为复杂，发生故障后排查问题，定位问题更加困难;
数据一致性仍然靠原生半同步复制保证，仍然存在数据不一致的风险;
可能因为网络分区发生脑裂现象;
2.3.2. zookeeper+proxy
Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。
优点：
较好的保证了整个系统的高可用性，包括proxy、MySQL;
扩展性较好，可以扩展为大规模集群;
缺点：
数据一致性仍然依赖于原生的mysql半同步复制;
引入zk，整个系统的逻辑变得更加复杂;
2.4. 共享存储
共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。
2.4.1. SAN共享储存
SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：
使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并操作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。
优点：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
很好的保证数据的强一致性；
不会因为MySQL的逻辑错误发生数据不一致的情况；
缺点：
需要考虑共享存储的高可用；
价格昂贵；
2.4.2. DRBD磁盘复制
DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：
当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。
DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。
优点：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
相比于SAN储存网络，价格低廉；
保证数据的强一致性；
缺点：
对io性能影响较大；
从库不提供读操作；
2.5. 分布式协议
分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下：
2.5.1. MySQL cluster
MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。
优点：
全部使用官方组件，不依赖于第三方软件；
可以实现数据的强一致性；
缺点：
国内使用的较少；
配置较复杂，需要使用NDB储存引擎，与MySQL常规引擎存在一定差异；
至少三节点；
2.5.2. Galera
基于Galera的MySQL高可用集群， 是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：
优点：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟的社区，有互联网公司在大规模的使用；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
需要为原生MySQL节点打wsrep补丁
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
2.5.3. POAXS
Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：
优点：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟理论基础；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
3. 总结
随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。
而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。
随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。