安华金和动态数据脱敏有什么优势？

我觉得他家产品不错的，采用的是与与Informatica采用相同技术路线，具体优势可以总结为

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适配不同类型的数据库协议

伴随信息化建设的不断扩大，客户的数据中心常存在使用不同类型数据库的情况。安华金和动态数据脱敏产品，能够与包括：Oracle、MySQL、SQL Server、DB2、Informix、Postgre SQL、HANA等国际主流数据库，达梦、GBase等国产数据库，以及Hive大数据组件等不同类型的数据库协议进行适配支持，覆盖用户对不同类型数据库的动态数据脱敏需求。

精确解析敏感字段并进行脱敏

安华金和动态数据脱敏产品具备在协议解析基础上进行语法解析的能力，面对客户业务应用访问时，可针对包括多表关联、嵌套、多语句等复杂SQL，精准识别其语句和语义，继而定位出真正需要脱敏的敏感字段。

高性能脱敏保障业务访问连续性

安华金和动态数据脱敏产品凭借毫秒级的脱敏能力，可实现精确且高性能的实时脱敏，从而保障大量业务应用访问数据时的操作连续性。

自动梳理敏感数据降低人工投入

安华金和动态数据脱敏产品可通过执行批量发现任务，从庞大的数据资产中梳理出敏感信息，并将其分布情况进行直观呈现；同时，还可将所发现的敏感信息与脱敏规则进行批量、自动关联，从而释放更多人力。

多种脱敏算法满足不同使用需求

安华金和动态数据脱敏产品可针对不同的数据使用场景，提供多种脱敏算法，保障脱敏后数据的高仿真性、可用性和关联关系等。

与业务应用系统用户权限强关联

安华金和动态数据脱敏产品可通过应用关联技术，精确获取应用用户的相关信息，并根据不同应用用户定义不同的访问权限，从而有效实现对应用用户访问敏感数据的权限管控。

他家产品性能不错，可以了解下~

静态脱敏支持哪些数据库类型？

据我了解，安华金和数据静脱产品目前是国内支持数据库类型最全的厂商，他们支持Oracle、SQL Server、MYSQL、MySQL Drds、DB2、Sybase、Teradata、PostgreSQL、Greenplum、SAP HANA、DM、Gbase、ADS、ODPS、Hive等，还有支持的数据类型也非常全，支持CSV-XML-HTML-JSON-DCM格式文件脱敏、支持DMP文件脱敏、支持同构异构源库脱敏、具备复杂脱敏项目管理，具备集群脱敏能力，可以找他们了解下，还有不明白去问百度。

MySQL 5.7中新增sys schema有什么好处

性能优化利器:剖析MySQL 5.7新特征 sys schema

导读：很多团队在评估合适的时机切换到 MySQL 5.7，本文是在高可用架构群的分享，介绍 MySQL 5.7 新的性能分析利器。

李春，现任科技 MySQL 负责人，高级 MySQL 数据库专家，从事 MySQL 开发和运维工作 8 年。在担任 MySQL 数据库 leader 期间，主要负责应用架构的优化和部署，实现了阿里巴巴 3 亿 产品 从 Oracle 小型机到 64 台 MySQL 的平滑迁移。专注于研究 MySQL 复制、高可用、分布式和运维自动化相关领域。在大规模、分布式 MySQL 集群管理、调优、快速定位和解决问题方面有丰富经验。管理超过 1400 台 MySQL 服务器，近 3000 个实例。完成 MySQL 自动装机系统、MySQL 标准化文档和操作手册、MySQL 自动规范性检查系统、MySQL 自动信息采集系统等标准化文档和自动化运维工具。

sys schema 由来

Performance schema 引入

Oracle 早就有了 v$ 等一系列方便诊断数据库性能的工具，MySQL DBA 只有羡慕嫉妒恨的份，但是 5.7 引入的 sys schema 缓解了这个问题，让我们可以通过 sys schema 一窥 MySQL 性能损耗，诊断 MySQL 的各种问题。

说到诊断 MySQL 性能问题，不得不提在 MySQL 5.5 引入的 performance_schema，最开始引入时，MySQL 的 performance_schema 性能消耗巨大，随着版本的更新和代码优化，5.7 的 performance_schema 对 MySQL 服务器额外的消耗越来越少，我们可以放心的打开 performance_shema 来收集 MySQL 数据库的性能损耗。Tarique Saleem 同学测试了一下 sys schema 对 CPU 和 IO的额外消耗，基本在 1% - 3% 之间，有兴趣的同学可以参考他的这篇 blog：

（CPU Bound, Sysbench Read Only Mode）

performance_schema 不仅由于他的性能消耗大著名，还由于其复杂难用而臭名昭著。5.7 上的 performance schema 已经有 87 张表了，每个表都是各种统计信息的罗列；另外，他的这些表和 information_schema 中的部分表也缠夹不清，让大家用得很不习惯。

sys schema VS performance schema VS information schema

现在 MySQL 在 5.7 又新增了sys schema，它和 performance_schema 和 information schema 到底是什么关系？

Information_schema 定位基本是 MySQL 元数据信息，比如：TABLES 记录了 MySQL 有哪些表，COLUMNS 记录了各个表有哪些列 。

performance_schema 记录了 MySQL 实时底层性能消耗情况，比如：events_waits_current 记录了 MySQL 各个线程当前在等待的 event。

虽然他们之间的这个定位区别并没有那么明显：比如，Information_schema 的 innodb_locks 就记录了 innodb 当前锁的信息，它并不是 MySQL 的元数据信息。sys schema 最开始是 MarkLeith 同学为了方便读取和诊断 MySQL 性能引入到 MySQL 的。所以 sys schema 定位应该是最清晰的：它包含一系列对象，这些对象能够辅助 DBA 和开发人员了解 performance schema 和 information_schema 采集的数据。

sys schema 包含了什么？

sys schema 包含一些对象，这些对象主要用于调优和故障分析。 包括：

将 performance schema 和 information schema 中的数据用更容易理解的方式来总结归纳出来的“视图”。

提供 performance schema 和 information schema 配置或者生成分析报告类似操作的“存储过程”

sys schema 本身不采集和存储什么信息，它只是为程序或者用户提供一个更加方便的诊断系统性能和排除故障的“接口”。也就是说，查询 performance schema 和 information schema 配置和提供格式化服务的“存储函数” 。

避免用户在 information schema 和 performance schema 中写各种复杂的查询来获得到底谁锁了谁，每个线程消耗的内存是多少 ( 视图 memory_by_thread_by_current_bytes )，每个 SQL 执行了多少次，大致的执行时间是多少（ 视图 statements_with_runtimes_in_95th_percentile ）等，这些 sys schema 都直接帮你写好，你只需要直接查询就好了。

编写了一些现成的存储过程，方便你：直接使用 diagnostics() 存储过程创建用于诊断当前服务器状态的报告；使用 ps_trace_thread() 存储过程创建对应线程的图形化（ .dot类型 ）性能数据。

编写了一些现成的存储函数，方便你：直接使用 ps_thread_account() 存储函数获得发起这个线程的用户，使用 ps_thread_trx_info() 来获得某线程当前事务或者历史执行过的语句（ JSON 格式返回 ）。

当然，你也可以在 sys schema 下增加自己用于诊断 MySQL 性能的“视图”、“存储过程”和“存储函数”。

sys schema 举例

怎么利用 sys schema 来定位问题和诊断数据库性能？这里简单举一个 innodb 行锁的例子来说明。

模拟行锁

拿一个实际的场景来说 sys schema 能够辅助我们分析当前数据库上哪个 session 被锁住了，并且提供“清理”锁的语句。我们模拟一个表的某一行被锁住的情况，假设表创建语句如下：

CREATE TABLE `test2` (

`id` int(11) NOT NULL,

`name` varchar(16) DEFAULT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

`sex` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

有一条数据如下：

mysql select * from test2;

+----+---------+------+------+

| id | name    | age  | sex  |

+----+---------+------+------+

|  2 | pickup1 |    1 |    1 |

+----+---------+------+------+

我们分别在 session 1 和 session 2 上同时操作这条数据，这样的话必然对同一行记录相互有锁死的情况，然后我们通过 session 3 来查看 sys schema 里面的 innodb_lock_waits，确定到底是谁锁了谁，怎么解锁？操作步骤如下：

通过 sys.innodb_lock_waits 查看 innodb 锁表情况

对应的在 session 3上查看到的记录：

mysql select * from sys.innodb_lock_waits\G

*************************** 1. row ***************************

wait_started: 2016-05-04 01:04:38

wait_age: 00:00:02

wait_age_secs: 2

locked_table: `test`.`test2`

locked_index: PRIMARY

locked_type: RECORD

waiting_trx_id: 5382

waiting_trx_started: 2016-05-04 00:24:21

waiting_trx_age: 00:40:19

waiting_trx_rows_locked: 4

waiting_trx_rows_modified: 0

waiting_pid: 3

waiting_query: update test2 set name='pickup3' where id=2

waiting_lock_id: 5382:31:3:3

waiting_lock_mode: X

blocking_trx_id: 5381

blocking_pid: 2

blocking_query: NULL

blocking_lock_id: 5381:31:3:3

blocking_lock_mode: X

blocking_trx_started: 2016-05-04 00:23:49

blocking_trx_age: 00:40:51

blocking_trx_rows_locked: 1

blocking_trx_rows_modified: 1

sql_kill_blocking_query: KILL QUERY 2

sql_kill_blocking_connection: KILL 2

这里我们可以看到 3 号线程（ waiting_pid: 3 ）在等待 2 号线程（ blocking_pid: 2 ）的 X 锁（ blocking_lock_mode: X ），如果需要解锁，需要杀掉 2 号线程（ sql_kill_blocking_connection: KILL 2 ）。

innodb_lock_waits 本质

其实 sys schema 的 innodb_lock_waits 只是 information schema 的视图而已。

CREATE ALGORITHM = TEMPTABLE DEFINER = `mysql.sys`@`localhost` SQL SECURITY INVOKER VIEW `innodb_lock_waits` AS

SELECT

`r`.`trx_wait_started` AS `wait_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`r`.`trx_wait_started`) AS `wait_age`,

TIMESTAMPDIFF(

SECOND,

`r`.`trx_wait_started`,

NOW()) AS `wait_age_secs`,

`rl`.`lock_table` AS `locked_table`,

`rl`.`lock_index` AS `locked_index`,

`rl`.`lock_type` AS `locked_type`,

`r`.`trx_id` AS `waiting_trx_id`,

`r`.`trx_started` AS `waiting_trx_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`r`.`trx_started`) AS `waiting_trx_age`,

`r`.`trx_rows_locked` AS `waiting_trx_rows_locked`,

`r`.`trx_rows_modified` AS `waiting_trx_rows_modified`,

`r`.`trx_mysql_thread_id` AS `waiting_pid`,

`sys`.`format_statement`(`r`.`trx_query`) AS `waiting_query`,

`rl`.`lock_id` AS `waiting_lock_id`,

`rl`.`lock_mode` AS `waiting_lock_mode`,

`b`.`trx_id` AS `blocking_trx_id`,

`b`.`trx_mysql_thread_id` AS `blocking_pid`,

`sys`.`format_statement`(`b`.`trx_query`) AS `blocking_query`,

`bl`.`lock_id` AS `blocking_lock_id`,

`bl`.`lock_mode` AS `blocking_lock_mode`,

`b`.`trx_started` AS `blocking_trx_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`b`.`trx_started`) AS `blocking_trx_age`,

`b`.`trx_rows_locked` AS `blocking_trx_rows_locked`,

`b`.`trx_rows_modified` AS `blocking_trx_rows_modified`,

CONCAT(

'KILL QUERY ',

`b`.`trx_mysql_thread_id`

) AS `sql_kill_blocking_query`,

CONCAT('KILL ',

`b`.`trx_mysql_thread_id`) AS `sql_kill_blocking_connection`

FROM

(

(

(

(

`information_schema`.`innodb_lock_waits` `w`

JOIN

`information_schema`.`innodb_trx` `b` ON((`b`.`trx_id` = `w`.`blocking_trx_id`))

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_trx` `r` ON(

(`r`.`trx_id` = `w`.`requesting_trx_id`)

)

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_locks` `bl` ON(

(

`bl`.`lock_id` = `w`.`blocking_lock_id`

)

)

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_locks` `rl` ON(

(

`rl`.`lock_id` = `w`.`requested_lock_id`

)

)

)

ORDER BY

`r`.`trx_wait_started`

innodb_lock_waits和x\$innodb_lock_waits区别

有心的同学可能会注意到，sys schema 里面有 innodb_lock_waits 和 x\$innodb_lock_waits。 其实 sys schema 的这些视图大部分都成对出现，其中一个的名字除了 x\$ 前缀以外跟另外一个是一模一样的。例如，host_summmary_by_file_io 视图分析汇总的是根据主机汇总的文件 IO 情况，并将延迟从皮秒（ picoseconds ）转换成更加易读值（ 带单位 ）显示出来：

mysql SELECT * FROM host_summary_by_file_io;

+------------+-------+------------+

| host       | ios   | io_latency |

+------------+-------+------------+

| localhost  | 67570 | 5.38 s     |

| background |  3468 | 4.18 s     |

+------------+-------+------------+

而 x\$host_summary_by_file_io 视图分析汇总的是同样的数据，但是显示的是未格式化过的皮秒（ picosecond ）延迟值

mysql SELECT * FROM x$host_summary_by_file_io;

+------------+-------+---------------+

| host       | ios   | io_latency    |

+------------+-------+---------------+

| localhost  | 67574 | 5380678125144 |

| background |  3474 | 4758696829416 |

+------------+-------+---------------+

没有 x\$ 前缀的视图是为了提供更加友好，对人更加易读的输出格式。带 x\$ 前缀的视图显示了数据原始格式，它方便其他工具基于这些数据进行自己的处理。需要了解非 x\$ 和 x\$ 视图的不同点的进一步信息。

QA

提问：sys schema 只是在 performance_schema 和 information_schema 之上创建视图和存储过程？

李春：对，sys schema 主要针对的其实是 iperformance schema，有部分 information schema 的表也会整理到 sys schema 中统一展现。

提问：运行 KILL 2 杀掉 2 线程？blocking_lock_mode: X 的 X 什么意思？

李春：blocking_lock_mode 的 X 是指 X 锁，exclusive 锁，排它锁，跟它对应的是 S 锁，共享锁。kill 2 是杀掉 2 号线程，这样可以将锁释放，让被锁的这个线程正常执行下去。

提问：可以放心的打开 performance_schema，为何不使用 performance_schema 再造一个 sys schema？

李春：performance schema 是 MySQL 采集数据库性能的存储空间。sys schema 其实只是对 performance schema 多个表 join 和整合。两者的定位有所不同，如果直接放在 performance schema 中，分不清哪些是基表，哪些是视图，会比较混淆。

提问：pt-query-digest 这些工具的有开始使用 sys schema 吗？

李春：没有，pt-query-digest 主要用于分析慢查和 tcpdump 的结果，跟 sys schema 的定位有部分重叠的地方，sys schema 会分析得更细，更内核，更偏底层一些，pt-query-digest 主要还是从慢查和 tcpdump 中抽取 SQL 来格式化展现。

提问：阿里这么多数据库实例，使用什么运维工具？分布式事务又是怎么解决的呢？

李春：阿里内部有非常多的运维工具，dbfree，idb 等，用于数据库资源池管理，数据库脱敏，开发测试库同步，数据库订正，表结构变更等。分布式事务主要通过业务上的修改去屏蔽掉，比如：电影买票并不是你选了座位和付款就必须在一个事务里面，抢票，选座，付款分别是自己的子事务，系统耦合性比较弱，相互通知解决问题。

提问：Oracle 有 v$，MySQL 有 x$ ？两个 $ 是完成相似功能的吗？

李春：MySQL 的 x$ 可以说是仿照 Oracle 的 v$ 来做的，但是目前离 Oracle 的那么强大的数据库诊断功能还有一些距离。

提问：数据库脱敏能否简单介绍下实现方式？

李春：开发测试人员无法访问线上数据库，需要通过一个专门的 idb 来访问，而 idb 系统每个字段都有密级定义，满足权限的才能被访问；这个系统页控制了用户是否可以访问某个表，可以访问数据表的行数，只有主管同意了，用户才能访问某个表的数据，并且加密数据是以*显示的。

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