近年来，随着互联网的飞速发展，数据库的使用变得越来越广泛。现在，绝大多数公司都拥有自己的数据库，用于存储各种业务数据。然而，随着数据库规模的不断扩大，数据库的安全性问题也逐渐凸显。数据库中的数据非常重要，一旦被黑客攻击，后果会非常严重。因此，对于数据库的安全性问题，我们需要采取综合的措施，其中一项非常重要的措施就是。
什么是扫描数据库？
扫描数据库是指对数据库进行全面的检测，查找其中可能存在的漏洞和安全隐患。这项工作可以通过专业的扫描工具来完成，扫描工具会自动检测数据库的各个方面，包括数据库管理系统、数据库的设置、数据库的权限等等。扫描工具可以帮助管理员找出数据库中的安全隐患，并提供一系列有效的安全措施，保证数据库的安全性。
为什么要扫描数据库？
扫描数据库的目的非常明确，就是为了发现潜藏在数据库中的安全隐患。数据库是企业中最重要的资源之一，其中存储着大量的业务数据、个人信息等等，如果数据库中的数据被攻击者盗取或篡改，将会带来非常严重的后果。通过扫描数据库，我们可以及时发现存在的漏洞和安全隐患，及时加以修补和改进，保障数据的安全。
扫描数据库的好处
1、发现安全问题
通过扫描数据库，系统会自动检测数据库中的安全漏洞和隐患，帮助管理员及时发现数据库中可能存在的问题。管理员可以及时采取措施，修补漏洞，避免安全事件发生。
2、提高安全性
通过扫描数据库，管理员可以及时发现数据库中可能存在的安全隐患，并且根据扫描报告提供的措施及时加以改进和完善，提高数据库的安全性。
3、保护企业数据
数据库是企业中最宝贵的资源之一，其中包含着企业的核心数据，如果被黑客攻击，后果将不堪设想。通过扫描数据库，找出可能存在的安全隐患，加强安全保障，能够更好地保护企业的数据。
扫描数据库的注意事项
1、经常性扫描
数据库是经常使用的资源，因此扫描的次数也需要相应增加。管理员需要定期对数据库进行扫描，以及时发现和解决数据库中的安全问题。
2、选择专业工具
扫描数据库需要使用专业的扫描工具，这些工具可以全面扫描数据库的各个方面，发现存在的安全问题。因此，管理员需要选择好的扫描工具，并正确地使用这些工具。
3、处理漏洞
一旦扫描到数据库中的漏洞和隐患，管理员需要及时加以处理。接下来，管理员需要采取措施进行修复和改进，避免安全问题进一步扩大和升级。
结语
随着互联网的发展，数据库成为企业中至关重要的资源之一。因此，显得非常重要。通过全面、细致的扫描工作，我们可以及时发现存在的安全问题，提高数据库的安全性，保障企业数据的安全。同时，需要注意正确选择扫描工具，并对扫描结果进行认真的处理，才能更好地保护企业的核心数据。
相关问题拓展阅读：
mysql使用什么类型存 Json数据
ON (JavaScriptObject Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，主要用于传送数据。ON采用了独立于语言的文本格式，类似XML，但是比XML简单，易读并且易编写。对机器来说易于解析和生成，并且会减少网络带宽的传输。由于ON格式可以解耦javascript客户端应用与Restful 服务器 端的方法调用，因而在互联网应用中被大量使用。
ON的格式非常简单：名称/键值。之前MySQL版本里面要实现这样的存储，要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7发布后，专门设计了ON数据类型以及关于这种类型的检索以及其他函数解析。我们先看看MySQL老版本的ON存取。
示例表结构：
CREATE TABLE json_test(
person_desc TEXT
)ENGINE INNODB;
我们来插入一条记录：
INSERT INTO json_test VALUES (1,'{
“programmers”:
“firstName”: “Brett”,
“lastName”: “McLaughlin”,
“email”: “aaaa”
“firstName”: “Jason”,
“lastName”: “Hunter”,
“email”: “bbbb”
“firstName”: “Elliotte”,
“lastName”: “Harold”,
“email”: “cccc”
“authors”:
“firstName”: “Isaac”,
“lastName”: “Asimov”,
“genre”: “sciencefiction”
“firstName”: “Tad”,
“lastName”: “Williams”,
“genre”:”fantasy”
“firstName”: “Frank”,
“lastName”: “Peretti”,
“genre”: “christianfiction”
“musicians”:
“firstName”: “Eric”,
“lastName”: “Clapton”,
“instrument”: “guitar”
“firstName”: “Sergei”,
“lastName”: “Rachmaninoff”,
“instrument”: “piano”
那一般我们遇到这样来存储ON格式的话，只能把这条记录取出来交个应用程序，由应用程
来解析。如此一来，ON又和特定的应用程序耦合在一起，其便利性的优势大打折扣。
现在到了MySQL5.7，可以支持对ON进行属性的解析，我们重新修改下表结构：
ALTER TABLE json_test MODIFY person_desc json;
先看看插入的这行ON数据有哪些KEY：
mysql> SELECT id,json_keys(person_desc) as “keys” FROM json_test\G
*************************** 1. row***************************
1 row in set (0.00 sec)
我们可以看到，里面有三个KEY，分别为authors，musicians，programmers。那现在找一
KEY把对应的值拿出来：
mysql> SELECT json_extract(AUTHORS,’$.lastName’) AS ‘name’, AUTHORS FROM
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
->UNION ALL
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
-> UNION ALL
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
-> ORDER BY NAME DESC\G
*************************** 1. row***************************
name:”Williams”
AUTHORS: {“genre”: “fantasy”,”lastName”: “Williams”, “firstName”:”Tad”}
*************************** 2. row***************************
name:”Peretti”
AUTHORS: {“genre”:”christianfiction”, “lastName”: “Peretti”,”firstName”:
“Frank”}*************************** 3. row***************************
name:”Asimov”
AUTHORS: {“genre”: “sciencefiction”,”lastName”: “Asimov”, “firstName”:”Isaac”}
3 rows in set (0.00 sec)
现在来把详细的值罗列出来：
mysql> SELECT
->json_extract(AUTHORS,’$.firstName’) AS “firstname”,
-> json_extract(AUTHORS,’$.lastName’)AS “lastname”,
-> json_extract(AUTHORS,’$.genre’) AS”genre”
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’)AS “authors” FROM json
*************************** 1. row***************************
firstname: “Isaac”
lastname:”Asimov”
genre:”sciencefiction”
1 row in set (0.00 sec)
我们进一步来演示把authors 这个KEY对应的所有对象删掉。
mysql> UPDATE json_test
-> SET person_desc =json_remove(person_desc,’$.authors’)\G
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
查找下对应的KEY，发现已经被删除掉了。
mysql> SELECT json_contains_path(person_desc,’all’,’$.authors’)as authors_exists FROM
json_test\G
*************************** 1. row***************************
authors_exists: 0
1 row in set (0.00 sec)
总结下，虽然MySQL5.7开始支持ON数据类型，但是我建议如果要使用的话，更好是把这的值取出来，然后在应用程序段来计算。毕竟数据库是用来处理结构化数据的，大量的未预先定义schema的json解析，会拖累数据库的性能。
ON (JavaScriptObject Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，主要用于传送数据。ON采用了独立于语言的文本格式，类似XML，但是比XML简单，易读并且易编写。对机器来说易于解析和生成，并且会减少网络带宽的传输。由于ON格式可以解耦javascript客户端应用与Restful服务器端的方法调用，因而在互联网应用中被大量使用。
ON的格式非常简单：名称/键值。之前MySQL版本里面要实现这样的存储，要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7发布后，专门设计了ON数据类型以及关于这种类型的检索以及其他函数解析。我们先看看MySQL老版本的ON存取。
示例表结构：
CREATE TABLE json_test(
person_desc TEXT
)ENGINE INNODB;
我们来插入一条记录：
INSERT INTO json_test VALUES (1,'{
”programmers”:
”firstName”: “Brett”,
”lastName”: “McLaughlin”,
”email”: “aaaa”
”firstName”: “Jason”,
”lastName”: “Hunter”,
”email”: “bbbb”
”firstName”: “Elliotte”,
”lastName”: “Harold”,
”email”: “cccc”
”authors”:
”firstName”: “Isaac”,
”lastName”: “Asimov”,
”genre”: “sciencefiction”
”firstName”: “Tad”,
”lastName”: “Williams”,
”genre”:”fantasy”
”firstName”: “Frank”,
”lastName”: “Peretti”,
”genre”: “christianfiction”
”musicians”:
”firstName”: “Eric”,
”lastName”: “Clapton”,
”instrument”: “guitar”
”firstName”: “Sergei”,
”lastName”: “Rachmaninoff”,
”instrument”: “piano”
那一般我们遇到这样来存储ON格式的话，只能把这条记录取出来交个应用程序，由应用程序来解析。如此一来，ON又和特定的应用程序耦合在一起，其便利性的优势大打折扣。
现在到了MySQL5.7，可以支持对ON进行属性的解析，我们重新修改下表结构：
ALTER TABLE json_test MODIFY person_desc json;
先看看插入的这行ON数据有哪些KEY：
mysql> SELECT id,json_keys(person_desc) as “keys” FROM json_test\G
*************************** 1. row***************************
1 row in set (0.00 sec)
我们可以看到，里面有三个KEY，分别为authors，musicians，programmers。那现在找一个KEY把对应的值拿出来：
mysql> SELECT json_extract(AUTHORS,’$.lastName’) AS ‘name’, AUTHORS FROM
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
->UNION ALL
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
-> UNION ALL
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
-> ORDER BY NAME DESC\G
*************************** 1. row***************************
name:”Williams”
AUTHORS: {“genre”: “fantasy”,”lastName”: “Williams”, “firstName”:”Tad”}
*************************** 2. row***************************
name:”Peretti”
AUTHORS: {“genre”:”christianfiction”, “lastName”: “Peretti”,”firstName”: “Frank”}
*************************** 3. row***************************
name:”Asimov”
AUTHORS: {“genre”: “sciencefiction”,”lastName”: “Asimov”, “firstName”:”Isaac”}
3 rows in set (0.00 sec)
现在来把详细的值罗列出来：
mysql> SELECT
->json_extract(AUTHORS,’$.firstName’) AS “firstname”,
-> json_extract(AUTHORS,’$.lastName’)AS “lastname”,
-> json_extract(AUTHORS,’$.genre’) AS”genre”
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’)AS “authors” FROM json
*************************** 1. row***************************
firstname: “Isaac”
lastname:”Asimov”
genre:”sciencefiction”
1 row in set (0.00 sec)
我们进一步来演示把authors 这个KEY对应的所有对象删掉。
mysql> UPDATE json_test
-> SET person_desc =json_remove(person_desc,’$.authors’)\G
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
查找下对应的KEY，发现已经被删除掉了。
mysql> SELECT json_contains_path(person_desc,’all’,’$.authors’)as authors_exists FROM json_test\G
*************************** 1. row***************************
authors_exists: 0
1 row in set (0.00 sec)
总结下，虽然MySQL5.7开始支持ON数据类型，但是我建议如果要使用的话，更好是把这样的值取出来，然后在应用程序段来计算。毕竟数据库是用来处理结构化数据的，大量的未预先定义schema的json解析，会拖累数据库的性能。
mysql使用什么类型存 json数据:
我们知道，ON是一种轻量级的数据交互的格式，大部分NO SQL数据库的存储都用ON。MySQL从5.7开始支持ON格式的数据存储，并且新增了很多ON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把ON转换为TABLE的函数ON_TABLE，实现了ON到表的转换。
举例一
我们看下简单的例子：
简单定义一个两级ON 对象
mysql> set @ytt='{“name”:}’;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
之一级：
mysql> select json_keys(@ytt);+—+| json_keys(@ytt) |+—+| |+—+1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql> select json_keys(@ytt,’$.name’);+-+| json_keys(@ytt,’$.name’) |+-+| |+-+1 row in set (0.00 sec)
我们使用MySQL 8.0 的ON_TABLE 来转换 @ytt。
mysql> select * from json_table(@ytt,’$.name’ columns (f1 varchar(10) path ‘$.a’, f2 varchar(10) path ‘$.b’)) as tt;
| ytt | action |
| dble | shard |
| mysql | oracle |
3 rows in set (0.00 sec)
举例二
再来一个复杂点的例子，用的是EXPLAIN 的ON结果集。
ON 串 @json_str1。
set @json_str1 = ‘ { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “1.00” }, “table”: { “table_name”: “bigtable”, “access_type”: “const”, “possible_keys”: , “key”: “id”, “used_key_parts”: , “key_length”: “8”, “ref”: , “rows_examined_per_scan”: 1, “rows_produced_per_join”: 1, “filtered”: “100.00”, “cost_info”: {“read_cost”: “0.00”,”eval_cost”: “0.20”,”prefix_cost”: “0.00”,”data_read_per_join”: “176” }, “used_columns”: } }}’;
之一级：
mysql> select json_keys(@json_str1) as ‘first_object’;+—+| first_object |+—+| |+—+1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql> select json_keys(@json_str1,’$.query_block’) as ‘second_object’;++| second_object|++| |++1 row in set (0.00 sec)
第三级：
mysql> select json_keys(@json_str1,’$.query_block.table’) as ‘third_object’\G*************************** 1. row ***************************third_object: 1 row in set (0.01 sec)
第四级：
mysql> select json_extract(@json_str1,’$.query_block.table.cost_info’) as ‘forth_object’\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {“eval_cost”:”0.20″,”read_cost”:”0.00″,”prefix_cost”:”0.00″,”data_read_per_join”:”176″}1 row in set (0.00 sec)
那我们把这个ON 串转换为表。
SELECT * FROM ON_TABLE(@json_str1,
“$.query_block”
rowid FOR ORDINALITY,
NESTED PATH ‘$.table’
a1_1 varchar(100) PATH ‘$.key’,
a1_2 varchar(100) PATH ‘$.ref’,
a1_3 varchar(100) PATH ‘$.filtered’,
nested path ‘$.cost_info’
a2_1 varchar(100) PATH ‘$.eval_cost’ ,
a2_2 varchar(100) PATH ‘$.read_cost’,
a2_3 varchar(100) PATH ‘$.prefix_cost’,
a2_4 varchar(100) PATH ‘$.data_read_per_join’
a3 varchar(100) PATH ‘$.key_length’,
a4 varchar(100) PATH ‘$.table_name’,
a5 varchar(100) PATH ‘$.access_type’,
a6 varchar(100) PATH ‘$.used_key_parts’,
a7 varchar(100) PATH ‘$.rows_examined_per_scan’,
a8 varchar(100) PATH ‘$.rows_produced_per_join’,
a9 varchar(100) PATH ‘$.key’
NESTED PATH ‘$.cost_info’
b1_1 varchar(100) path ‘$.query_cost’
c INT path “$.select_id”
| rowid | a1_1 | a1_2 | a1_3 | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3 | a| a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | b1_1 | c |
|| id | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 | 8 | bigtable | const | id | 1 | 1 | id | NULL | 1 |
|| NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 | 1 |
2 rows in set (0.00 sec)
当然，ON_table 函数还有其他的用法，我这里不一一列举了，详细的参考手册。
python3 mongodb怎么实现关联查询
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
MongoDB 简单使用
联接数据库
复制代码代码如下:
In : import pymongo
In : from pymongo import Connection
In : connection = Connection(‘192.168.1.3’, 27017) //创建联接
Connection 相关参数
复制代码代码如下:
Connection(>>>>>>>>)
数据库操作
复制代码代码如下:
In : c.database_names() //列出所有数据库名称
In : c.server_info() //查看服务器相关信息
{u’bits’: 64,
u’gitVersion’: u’nogitversion’,
u’ok’: 1.0,
u’sysInfo’: u’Linux yellow 2.6.24-27-server #1 P Fri Mar 12 01:23:09 UTC 2023 x86_64 BOOST_LIB_VERSION=1_40′,
u’version’: u’1.2.2′}
In : db = c //选择数据库
In : db.collection_names() //列出当前数据库中所有名称
In : db.connection //查看联接信息
Out: Connection(‘192.168.1.3’, 27017)
In : db.create_collection(‘test_abeen’) //创建新
Out: Collection(Database(Connection(‘192.168.1.3′, 27017), u’test’), u’test_abeen’)
In : db.last_status() //查看上次操作状态
Out: {u’err’: None, u’n’: 0, u’ok’: 1.0}
In : db.name //查看当前数据库名称
Out: u’test’
In : db.profiling_info() //查看配置信息
In : db.profiling_level()
操作
复制代码代码如下:
In : db.collection_names() //查看当前数据库所有名称
u’fs.files’,
u’fs.chunks’,
u’test_gao’,
u’system.users’,
u’test_abeen’>
In : c = db.test_abeen //选择
In : c.name //查看当前名称
Out: u’test_abeen’
In : c.full_name //查看当前全名
Out: u’test.test_abeen’
In : c.database //查看当前数据库相关信息
Out:>在linux系统中，mysql 中的命令 -o 怎么用
MYSQL命令行参数的详细说明：Usage:mysql
-?, –help #显示帮助信息并退出
-I, –help #显示帮助信息并退出
–auto-rehash #自动补全功能，就像linux里面，按Tab键出提示差不多
-A, –no-auto-rehash #默认状态是没有自动补全功能的。-A就是不要自动补全功能
-B, –batch #mysql不使用历史文件，禁用交互
–character-sets-dir=name #字体集的安装目录
–default-character-set=name #设置数据库的默认字符集
–column-type-info #结果集返回时，同时显示字段的类型等相关信息
-c, –comments #Preserve comments. Send comments to the server. The
default is –skip-comments (discard comments), enable
with –comments
-C, –compress #在客户端和服务器端传递信息时使用压缩
-#, –debug #bug调用功能
-D, –database=name #使用哪个数据库
–default-character-set=name #设置默认的字符集
–delimiter=name #设置默认命令结束符
-e, –execute=name #执行mysql的sql语句
-E, –vertical #垂直打印查询输出
-f, –force #如果有错误跳过去，继续执行下面的
-G, –named-commands #Enable named commands. Named commands mean thisprogram’s
internal commands; see mysql> help . When enabled, the named commandscan be used from any line of the query, otherwise only from the first line,before an enter.
Disable with –disable-named-commands. This option is disabled by default.
-g, –no-named-commands
Named commands are disabled. Use \* form only, or use named commands onlyin the beginning of a line ending with a semicolon (;) Since version 10.9 theclient now starts with this option ENABLED by default! Disable with ‘-G’. Longformat commands still work from the first line. WARNING: option deprecated;
use –disable-named-commands instead.
-i, –ignore-spaces #忽视函数名后轮早面的空格.
–local-infile #启动/禁用LOAD>香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
用户 'sa' 登录失败。该用户与可信 SQL Server 连接无关联。
确认你的MSSQL 打过SP4补丁 关键问题 检查你的数据库的认证模式，Windows 和 混合模式，需要SA登陆的请选择混合模式。 检查计算机1433连接端口，1434数据端口是否打开 针对sql 2005 进入管理器中“安全”==》“用户”==》双击用户（弹出属性对话框）==》“状态”把状态改成enable，退出管理器重新登录（用户验证模式） 检查你的连接程序的链接地址是否是127.0.0.1 或 {local} 以上操作都不行，重新建立数据库，注意操作系统的网络名最好不要使用默认的关键字，有遇到过网络名是关键字死活连接不上去的情况。
使用Transact-SQL向Sales这个数据库的主文件组添加一个位于C:\DB、名为SalDat03的数据文件，其初始大小为5MB，按20%的比率增长。
ALTER DATABASE SalesADD FILE(NAME=NSalDat03,FILENAME=NC:\DB\,SIZE=5MB,MAXSIZE=100MB,FILEGROWTH=20%)
sql常用语句写法
1、说明：创建数据库
CREATE DATABASE database-name
2、说明：删除数据库
drop database dbname
3、说明：备份sql server
--- 创建 备份数据的 device
USE masterEXEC sp_addumpdevice ’disk’, ’testBack’, ’c:mssql7backupMyNwind_’
--- 开始 备份
BACKUP DATABASE pubs TO testBack
4、说明：创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)
根据已有的表创建新表：
A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only
5、说明：
删除新表：drop table tabname
6、说明：
增加一个列：Alter table tabname add column col type
注：列增加后将不能删除。 DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。
7、说明：
添加主键：Alter table tabname add primary key(col)
说明：
删除主键：Alter table tabname drop primary key(col)
8、说明：
创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….)
删除索引：drop index idxname
注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。
9、说明：
创建视图：create view viewname as select statement
删除视图：drop view viewname
10、说明：几个简单的基本的sql语句
选择：select * from table1 where 范围
插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2)
删除：delete from table1 where 范围
更新：update table1 set field1=value1 where 范围
查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙，查资料!
排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc]
总数：select count * as totalcount from table1
求和：select sum(field1) as sumvalue from table1
平均：select avg(field1) as avgvalue from table1
最大：select max(field1) as maxvalue from table1
最小：select min(field1) as minvalue from table1
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