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数据库变更是日常开发和运维里绕不开的活。为了降低线上环境出故障的风险，通常会配合工单系统来发布变更，这样流程可控，也能减少低级错误。 市面上能选的工具不少，有开源的，也有商业化的。这次我挑了四款比较常见的：Yearning、Archery、Bytebase，还有 CloudDM，从工单场景出发做了一轮体验和横向对比，给大家一些参考。

CloudDM 个人版是一款数据库数据管理客户端工具，支持 StarRocks 可视化建表，创建表时可选择分桶、配置数据模型。 目前版本持续更新，在修改 StarRocks 表结构方面进一步优化，大幅提升 StarRocks 表结构设计效率。当前 CloudDM 支持：

• 可视化设计表
• 查看索引
• 筛选查看外部表

下面依次展示如何修改表结构、查看索引及区分外部表。

数据库数据管控平台在维护企业数据安全、数据库规范方面不可或缺，这一点毋庸置疑。 但在实际使用数据库数据管理系统时，常常面临一个问题：工单审批流程集中在数据管理系统，然而并非所有员工都使用这个系统，导致审批困难、效率低下。 当然，可以强制相关员工加入该系统，但这会增加时间及管理成本，并非最佳的解决方法。

对于任何一款数据库管理工具，SQL 审核都占据重要地位，因为它直接关系到数据库的安全性和业务稳定性。 通过 SQL 审核，可以有效发现并纠正 SQL 编写不当的问题，从而避免可能引发的数据库故障，如性能下降或数据泄露等严重后果‌。

在数字化的今天，数据脱敏已成为保护数据隐私的重要手段。 在《大数据时代，数据脱敏助力企业信息安全》一文中，我们介绍了数据脱敏的重要性，以及 CloudDM 数据脱敏的实现方式。本文将手把手教你如何使用 CloudDM 以多种方式实现数据脱敏。

大数据时代，数据已成为许多企业的重要资产与发展基石。然而，由于没有恰当的保护措施，企业内部员工泄漏数据的情况频频发生。 有数据显示，在数据泄露事件中有 80% 为企业内部人员所为，快递、酒店、银行、房产中介、教育培训等各行各业无一幸免。这对数据库的使用管理提出了更高的要求。 团队开发使用数据库时如何加强数据安全和隐私保护呢？数据脱敏提供了一种数据安全防护的新范式。

在团队协作开发过程中，开发人员想法、习惯各异，使用数据库时常常导致表结构不统一。 如果长期使用不规范的表结构，可能会导致数据分析困难、执行速度下降、数据可视化困难等多种后果。 ‌这些问题普遍带有 滞后性、隐蔽性 的特点，解决这些问题时又容易产生更多连带风险。因此，规范化的表结构设计对于业务发展至关重要。

面临的问题​

在开发过程中避免不了需要访问数据库数据，尤其在团队协作中对于数据库数据的访问会更加频繁。

通常团队成员在管理员或者 DBA 在准备好数据源之后，就可以凭借数据库的账号和密码访问数据库中的数据了。

也正是从这一刻开始，这个团队访问数据库中的数据时就会面临诸多问题，本文枚举其中几个比较典型的问题：

• 团队成员在设计数据库表结构容易产生随意性，导致数据库结构规范不统一。
• 容易忽略账号和权限的管控，导致数据库访问缺失权限控制。
• 数据库的变更的发布在需要多个团队成员通过流程化的方式相互协作，如果协作过程不顺畅则会降低团队效率。