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Oracle DBA手记 4,数据安全警示录(修订版)电子书

云数据库时代的技能升级 超复杂数据库环境案例精粹 走向自动化、智能化的数据服务 安全 连续 高效 智能的解决方案实践

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作       者:盖国强

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2019-07-01

字       数:16.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书源于众多实践案例的总结,我们将大量的数据安全事件、数据库安全漏洞、Oracle数据库灾难恢复案例融合于一体,行了详细的阐述和分析,并总结形成了指导企业规范运维、强化管理、规避灾难的指导原则。本书通过概括总结形成的数据库运维原则,希望能够给企业运维管理者以警示,通过提前预防措施和规范化管理避免遭遇到书中描述的种种情形;此外,本书还通过复杂的Oracle数据库灾难恢复案例,深阐述了数据库运行和工作的内部原理,希望能为读者的深技术探索提供帮助。本书既适合企业自动化和智能化运维的管理者参考,也适合深学习数据库技术的读者学习探索。<br/>【推荐语】<br/>云数据库时代的技能升级 超复杂数据库环境案例精粹 走向自动化、智能化的数据服务 安全 连续 高效 智能的解决方案实践<br/>【作者】<br/>盖国强 云和恩墨创始人,Oracle ACE总监 盖国强先生是中国地区首位Oracle ACE和ACE总监,曾获评"中国首届杰出数据库工程师"奖,拥有近20年的数据行业咨询和实践经验,著有《深解析Oracle》、《循序渐Oracle》等技术书籍。盖国强先生于2011年发起创立云和恩墨公司,致力于以『数据驱动,成就未来』为使命,为企业和用户提供卓越的数据产品和服务。<br/>
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内容简介

再版序言

《Oracle DBA手记4》序言

第1章 知己知彼 忘战必危

1.1 危机四伏,数据注定泄露

1.2 从罗维邓白氏案例看数据道德

1.3 数据库管理员出售新生儿信息

1.4 美国上千万信用卡信息疑遭盗取

1.5 数据外泄主要来自内部

1.6 GDPR带来的数据安全思考

1.7 数据库的漏洞都会重来

1.8 那些运维中的疏忽导致的数据风险

1.9 参考资料

第2章 运筹帷幄 三十六计

2.1 有效的备份重于一切

2.2 测试环境和生产环境隔离

2.3 禁止远程的和业务时间的DDL操作

2.4 Oracle数据库DevOps的三十六计

2.5 参考资料

第3章 合抱之木 生于毫末

3.1 Oracle数据库软件发布序列

3.2 DB Link必须升级的预警

3.3 SQL语句注入和CVE-2017-10282警告

3.4 Java VM的反序列化

3.5 从一次UPDATE的优化讲起

3.6 一个逻辑坏块引发的灾难

3.7 参考资料

第4章 靡不有初 鲜克有终

4.1 以空间之由——恢复误删数据文件案例

4.2 以拯救之因——强制恢复导致ORA-600 4000错误的案例

4.3 以优化之名——存储优化导致表空间误删案例

4.4 以安全之期

4.5 以便利之机

第5章 未雨绸缪 防患未然

5.1 DBA四大守则

5.2 DBA守则外四则

5.3 各种惨痛的案例

5.4 参考资料

第6章 亡羊补牢 未为迟也

6.1 数据篡改案例解析

6.2 密码安全与加密

6.3 分析与恢复被篡改的敏感数据

6.4 参考资料

第7章 明察秋毫 见微知著

7.1 一次小碰撞引发的灾难——ASM保护式文件离线引发故障

7.2 又一次小碰撞引发的灾难——文件离线与归档日志缺失的案例

7.3 空间与文件离线——离线表空间修复

7.4 对写文件错误的处置改进

第8章 心存目想 三思后行

8.1 TRUNCATE导致的灾难——核心字典表误操作TRUNCATE

8.2 脚本错误导致的灾难——数据库整体被删除故障

第9章 千丈之堤 溃于蚁穴

9.1 一个字符引发的灾难——大小写字符疏忽导致的维护故障

9.2 一个盘符引发的灾难——判断失误导致的误格式化故障

9.3 一个BEGIN引发的灾难

9.4 一个空格引发的事故

9.5 一个坏块引发的灾难

9.6 一个标志位的影响

9.7 一个磁盘添加引发的故障——通过AMDU恢复数据的案例一则

第10章 物尽其用 尺有所短

10.1 关库与关机——强制关机导致的写丢失故障

10.2 从小恙到灾难——重建控制文件失误导致的故障

10.3 尺有所短,物有不足——硬件故障导致的灾难一则

10.4 由性能问题而追溯的磁盘故障

10.5 静默错误引起的数据灾难

10.6 Oracle的写丢失检测特性

10.7 Oracle 12.2的写丢失检测增强

10.8 参考资料

附录A:BBED的说明

附录B:函数f_get_from_dump:

数据驱动,成就未来

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