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对GaussDB数据库和数据管理的简单介绍

日期：2023-11-27点击：75收藏

一、前言

数据库与数据管理有着密切的关系，两者共同构成了一个完整的、可扩展的数据库管理系统。数据库是用于存储数据的系统，为数据提供了安全、可靠、可扩展和可管理的存储环境。

随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业的核心资产之一。在这个数据驱动的时代，数据管理成为了企业追求卓越的关键因素之一。GaussDB数据库作为一款具有高性能、高可用性和高可靠的关系型数据库管理系统，为数据管理提供了强大的支持。

数据管理最直接的目标是提高数据质量，最终目标是数据价值。主要驱动力是使组织能够从数据资产中获取价值。

随着数据类型、数据来源的不断丰富以及数据量的飞速增长，企业面临数据质量问题的概率显著增加。数据质量是一个复杂问题，往往是多种因素综合作用的结果，解决数据质量问题要从机制、制度、流程、工具、管理等多个方面着手发力。

数据质量涉及的范围也很广，贯穿业务的整个生命周期，从“数据产生->数据接入->数据存储->数据处理->数据输出->数据展示”，每个阶段都需要质量管理。

在数据库系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范化，及时进行管理，减少事后的治理工作。

举个下面的例子，很多刚入门的数据人，拿到数据后会立刻开始对数据进行各种统计、分析等，企图能立即发现数据背后隐藏的数据价值。然而忙活了一阵发现，并不能立刻提炼出太多有价值的信息。比如和数据打交道，可能会出现以下的场景：

场景一：统计近 7 天用户的购买情况，结果从数据库中统计完发现，很多数据存在了重复记录，甚至有些数据统计单位不统一。

场景二：查看报表，发现某一天的成交量暴跌，经过排查发现，是当天的数据缺失。

场景三：一线坐席人员进行电销业务，拨打客户电话，看到了客户的敏感信息，被客户投诉。

场景四：比如未进行数据备份，当数据被误操作、业务系统宕机时造成的数据丢失等。

造成这些情况的一个重要因素就是忽视了对数据的管理，没有制定合理的衡量标准，没有对数据进行审计和安全等管理。导致没有发现数据已出现的问题。所以，进行科学、客观的数据质量规则体系是非常必要且十分重要的。

完整性：指数据在创建、传递过程中无缺失和遗漏，包括实体完整、属性完整、记录完整和字段值完整四个方面。完整性是数据质量最基础的一项，例如员工工号不可为空。
唯一性：指同一数据智能有位移的标识符。体现在一个数据集中，一个实体只出现一次，并且每个唯一实体有一个键值且该键值只指向该实体。例如员工有且仅有一个有效工号。
有效性：指数据的值、格式和展现形式符合数据定义和业务定义的要求。例如员工的国籍必须是国家基础数据中定义的允许值。
一致性：指遵循同一的数据标准记录和传递数据和信息，主要体现在数据记录是否规范、数据是否符合逻辑。例如同一工号对应的不同系统中的员工姓名需一致。
准确性：指真实、准确地记录原始数据，无虚假数据集信息。数据要准确反映其所建模的“真是世界”实体。例如员工的身份信息必须与身份证件上的信息一致。
及时性：指及时记录和传递相关数据，满足业务对信息获取的时间要求。数据交付要及时，抽取要及时，展现要及时。数据交付时间过长可能导致分析结论失去参考意义。

在GaussDB数据库中，可从如下几方面进行数据管理（包含但不限于）。

从语法、语义、语用三个方面去定义和衡量数据质量，在数据产生、数据加工以及数据使用的全过程中均需要符合其制定的标准和规范。如下图示：

GaussDB通过多种数据保护手段和特性，保障存储在GaussDB中的数据安全可靠。

传输加密（HTTPS）：支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。
敏感操作保护：控制台支持敏感操作保护，开启后执行删实例等敏感操作时，系统会进行身份验证，进一步保证GaussDB配置和数据的安全性。
SSL数据加密：可以使用SSL来加密数据库GaussDB和客户端的连接。SSL通过互相认证、使用数字签名确保完整性、使用加密确保私密性，以实现客户端和服务器之间的安全通讯。