第 15 届中国数据库技术大会（DTCC2024）于 8 月 22 日-24 日在北京隆重召开，本次大会由 IT168 联合旗下 ITPUB、ChinaUnix 两大技术社区主办。玖章算术 NineData 受邀首次参展，并由 NineData 联合创始人周振兴发表了《企业级数据库 DevOps 最佳实践》的主题演讲，帮助开发者和企业更好地使用数据的云。

图丨NineData 联合创始人&技术副总裁周振兴现场演讲

图丨NineData 现场展位

以下内容，来自于周振兴在 DTCC2024 大会的公开分享整理：

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“三多” VS “一少”

当前数据库领域面临着 “三多” 和 “一少” 的情况。“三多” 指的是数据库种类和数量多，云 / IDC 环境多，开发人员多。截至 2022 年 10 月，DB - Engines 上共计 397 种数据库，各种分布式数据库技术和产品快速发展，不同厂商的云原生数据库不同，数据库变更发布变得频繁，国产化进展加速，网络方案也会变得复杂，团队和业务多元化，实时分析型数据库和向量化发展迅速。

而 “一少” 则是指 DBA 人数少，这使得变更稳定性管理变得困难，工具平台繁多。

数据库研发协同挑战

周振兴指出，在数据库研发协同过程中，存在着诸多挑战。企业的技术负责人对发布时间有严格要求，同时对稳定性问题非常关注，一旦出现问题可能会导致严重后果。研发人员可能面临权限不足、不了解规范等问题，SQL 开发、审核、性能优化、审计日志等环节也存在诸多困难。需求紧急但流程慢，用户体验差，变更窗口和规范审核等问题也给研发带来了困扰。此外，故障排查和监控告警也需要高效的解决方案。

如何防止 “删库跑路”、“误操作”

在数据库管理中，我们需要防止 “删库跑路” 和 “误操作” 等情况的发生。例如，无意的误操作或 Bug，以及有心的删库跑路行为，都可能给企业带来严重的损失。我们需要知道是谁、什么时候做的操作，以及如何快速恢复，并且要思考以后如何避免这些情况，能否事前阻断。

数据库开发工具的挑战

当前的数据库开发工具存在一些挑战，如直连数据库带来的数据安全隐患与业务稳定性问题；库/表结构定义混乱，影响业务可扩展性。例如：离职与转岗时，权限回收不便捷；字段定义不规范，扩展性较低；执行低效率 SQL 会带来稳定性问题；索引定义混乱，影响性能与业务；数据库账号难以管理，可能导致数据泄露问题。

此外，数据库变更随意也会影响业务稳定性，所有变更都走 DBA 可能影响业务发展效率，生产环境变更在凌晨执行会导致 DBA 效率较低，而且缺乏注释等会影响扩展性。数据库种类、平台多样，无法统一管理，多云、多 IDC 访问管理复杂，RDMBS、NoSQL 工具不一致。

研发数据库 DevOps 平台

为了解决这些问题，玖章算术研发了 NineData 数据库 DevOps 平台，提供端到端的数据库开发与治理解决方案。NineData 平台包括了高效协作、数据安全等方面，实现 SQL 开发规范、审批流程、版本管理、CI/CD 集成等功能，同时进行细粒度权限管控、安全规范约束、敏感数据保护和操作审计。

5.1 高效安全的变更

高效协作是 NineData 数据库 DevOps 平台的重要目标之一。在 SQL 开发规范方面，我们应制定相关标准。在结构规范上，支持字符集默认 utf8mb4，默认自增主键，默认字段定义为 not null，INT 默认带 unsigned；在索引合理上，支持索引命名规范，不过多使用单列索引，字符尽量定义前缀；在 SQL 高效上，支持尽量使用索引和覆盖索引，避免 WHERE 中的隐式转换等。这样可以提高开发效率，同时保障数据库的稳定性。

5.2 一次具体的变更流程

在进行一次具体的变更时，我们需要考虑多个因素。首先要判断是否有长时间锁表、删除操作、DROP/TRUNCATE 操作以及大量数据变更等情况。如果存在这些情况，需要提交给 DBA 审核后再提交到调度。在执行中，进行变更窗口控制、并发控制、间歇执行和数据备份等操作，以确保数据变更的安全和稳定。

5.3 保护数据变更的安全

在进行数据变更时，我们需要保护数据的安全。例如，对于数据备份，要确保备份已完成。在进行数据变更操作时，如 INSERT、DELETE、ALTER TABLE 等，要注意操作的准确性和安全性。同时，要对数据变更进行记录和跟踪，以便在出现问题时能够快速恢复。

5.4 大表，不锁表的 DML 变更

对于大表的 DML 变更，我们需要注意安全删除大量数据的问题。例如，对于数亿的数据，如何安全删除是一个挑战。我们可以采用一些策略，如“开启 OnlineDML”，可以避免 “长事务” 影响，有效控制短时系统压力，避免短时日志空间暴增等。

5.5 大表，不锁表的 DDL 变更

大表的 DDL 变更也需要谨慎处理。在源表 DDL 变更方面，我们可以采用创建新表、增量同步、拷贝数据和切换表等步骤，可以实现大表变更对业务的零影响。同时，要通过并发控制，保障稳定，并且进度可观察，无需触发器，无额外压力。

自动化 SQL 优化

NineData 的慢查询分析功能，可实时监控数据库性能状态，定位慢 SQL 和优化数据库，支持单条 SQL 与局部 SQL（某个时间段内的所有 SQL），并提供自动化 SQL 优化建议，包含索引推荐以及 SQL 语句优化等，提高 SQL 语句的执行效率。

安全、高效的数据库 DevOps 平台

面向个人，通过 AIGC 助力数据库开发 Copilot 替代传统开发工具（Navicat、Dbeaver 等），提供表设计/编辑、智能开发 IDE、智能 AI 辅助等功能，包括全列类型、智能补全、自然语言转 SQL、智能索引推荐、选项支持、智能 SQL 优化等。

面向企业，应定义数据库开发新范式，包括企业数据库开发最佳实践、敏感数据管理、规范流程、变更发布、组织权限等方面。

NineData 数据库 DevOps 平台应致力于实现安全、高效的数据库开发。

首先，它是一个生产力工具

NineData 数据库 DevOps 平台首先是一个生产力工具，具有智能语法补全、支持导航树遍历对象、常用 SQL 保持、查询历史查看、结果集编辑、数据导出、执行计划查看等功能。同时，支持用户、角色与权限管理，全量 SQL 执行审计，敏感数据管理。支持完整字段类型和选项，多种类型索引创建与修改，完整的约束/外键/分区/其他表选项支持。

一个平台，多种数据库

NineData 的数据库 DevOps 平台支持多种数据库，包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、MongoDB、Redis、elasticsearch、Amazon Aurora、DB2、PolarDB、SelectDB、ClickHouse、kafka、Oceanbase、GaussDB、TiDB、TDSQL（腾讯分布式数据库）、Greenplum、Doris 等。涵盖丰富的关系型数据库、文档数据库、开源数据库、内存数据库、商业数据库、分析型数据库、分布式数据库、消息队列和云原生数据库等。

规范、流程来保障生产环境的稳定

为了保障生产环境的稳定，需要通过 NineData 制定规范和流程。例如，默认生产环境规范包括表变更必须要 Online 执行、表要有主键、限制 VARCHAR 类型字段长度、限制唯一索引名格式、表需要包含某些列、限制表不能使用外键、限制单个索引包含列的个数、限制主键包含列的个数、字段名不能是关键字、限制自增列为无符号等。这些规范和流程有助于保障企业数据库的安全、稳定与可扩展。

NineData 云原生智能数据管理平台

NineData 作为新一代的云原生智能数据管理平台，提供了数据复制、数据库 DevOps、数据备份以及数据对比等多种功能，帮助用户轻松实现混合云、多云数据源的统一管理。通过这些功能，可以轻松完成日常数据库开发、数据安全访问、生产数据库变更与发布、数据库备份恢复、数据迁移、容灾多活、数据仓库及数据湖构建等核心应用场景。

未来展望

展望未来，数据库 DevOps 的技术领域充满希望，NineData 将与所有用户、合作伙伴和数据库从业者不断探索和创新，为企业提供更加高效、安全和可靠的数据库解决方案。相信在未来的发展中，NineData 将为企业的数字化转型提供更强大的支持，助力企业实现更高的业务价值和竞争力。