本文作者司马辽太杰， gzh：程序猿读历史
在业务快速变化与数据安全日益重要的今天，生产数据库变更管理、版本控制、数据使用是数据库领域的核心挑战之一。传统的解决方式往往采用邮件或即时通讯工具发起审批流程，再通过堡垒机直连数据库执行变更操作。这种粗放管理模式高度依赖操作人员的专业素养，SQL脚本质量把控、操作合规性追溯、安全风险防控等关键环节，均与企业的生产IT系统变更管理规范形成冲突。可以说这类解决方案：100斤的哪吒，99斤反骨，1斤藕粉。
近期，玖章算术推出了NineData 社区版，该版本不仅免费，还为生产数据库变更管理、版本控制、数据使用 提供了专业可靠的解决方案。本文是笔者对该版本的使用体验心得。
NineData 社区版解决方案
NineData 社区版是玖章算术推出的免费、一键安装的数据管理解决方案，专为开发者、初创团队、教育机构及个人用户设计，包含DevOps、数据复制、数据库对比三个核心功能。
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数据库 DevOps：数据库 DevOps 具有数据源管理、数据查询、SQL 规范、SQL 审核、审批流程等强大功能，帮助用户快速完成多种环境的数据管理任务，助力企业数字化转型。
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数据复制：NineData 数据复制支持多种同异构数据源之间的离线、实时数据复制。适合数据迁移、数据库扩缩容、数据库版本升级、异地容灾、异地多活、数据仓库及数据湖数据集成等多种业务场景。
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数据库对比：NineData 数据库对比功能支持对两个数据源之间的内容进行一致性对比，不一致的情况下支持自动生成变更 SQL，实现数据与结构的一致性。
NineData 社区版是一个完全离线运行的本地化部署版本，无需连接任何云端服务或访问 NineData 网站，所有数据与操作 100% 留存于您的本地环境。特别适用于无法访问外网的内网环境，完美匹配小规模企业、个人项目或学习测试等场景。
| 对比维度 | 社区版 | 企业版 |
|---|---|---|
| 核心定位 | 开发者/初创团队/个人开发者 | 中大型企业/生产环境 |
| 部署方式 | Docker 单机部署 | Docker 单机部署/分布式集群 |
| 数据库 DevOps | 10 个数据源 | 按许可证动态扩展（无限制） |
| 数据复制 | 10 个任务（含 2 个增量任务） | 按许可证动态扩展（无限制） |
| 数据对比 | 上限 10 任务 | 无上限 |
| 部署复杂度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 单命令部署 | ⭐⭐⭐⭐ 具备升降配、增加节点等能力 |
| 资源消耗 | 单机 | 集群（跨机房容灾 + 异地多活） |
| 技术支持 | 文档 | 7x24 专属技术支持 + SLA 服务保障 |
| 费用 | 免费 | 按需付费 |
NineData 社区版使用体验
NineData 社区版本可直接通过 docker 快速部署该服务。安装部署命令如下：
docker run -p 9999:9999 --privileged -v /opt/ninedata:/u01 --name ninedata -d swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/ninedata/ninedata:latest服务初始化大约需要10分钟，也可以通过： docker logs -f ninedata 查看安装进度，如日志中出现以下提示则表示安装完成：
部署完成后，在浏览器中输入服务地址和端口后即可登录，初始管理员账号与密码均为 admin 。整个部署过程简单、方便，唯一不足的是目前镜像大约有2G左右，需要有一个比较好的网络环境。NineData 也提供了多个镜像下载地址，用户可以就近选择。
华北-北京：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ninedata/ninedata:latest华东-上海：swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/ninedata/ninedata:latest华南-广州：swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ninedata/ninedata:latestNineData Docker Hub 官方地址：ninedata/ninedata:latest
笔者本次重点体验DB DevOPS 中的SQL 窗口、数据安全、SQL 任务等功能，下面将逐一介绍上述功能。
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SQL 窗口
SQL 窗口是开发者日常使用高频的工具，数据库对象树形展示、执行结果多样化展示、保留字体现等等基础功能，NineData 社区版均有不错的表现，这部分功能和企业版保持一致。
笔者曾经遇到数据库GUI工具面对大量表出现卡顿的情况，本次测试也特地创建了1万个表后，使用NineData 社区版查看表结构，均能做到1秒左右出结果。此处的优化，还是相当意外。
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数据安全
NineData 社区版 还提供了敏感数据加密的功能，支持将数据源中的某一列或多个列设置为敏感列，未被授权查看敏感列的用户将无法查看该列的内容。敏感列功能由敏感等级、数据类型、脱敏算法等几个关键组件构成。
敏感等级提供 S0 ~ S5 6 个等级，数字越大安全级别越高。S0 表示非敏感字段，S1 ~ S5 的每个等级都对应不同的审批流程，支持管理员配置不同的审批策略，对敏感数据进行分类分级管控。此外，系统默认提供了 27 条数据类型，每条数据类型关联了敏感等级、脱敏算法，以及敏感字段的识别规则。数据类型用来自动识别表中的敏感字段，识别规则命中目标列后就会关联该列，自动为敏感列进行分类分级 。敏感列的数据将通过该算法进行加密，系统默认提供了 33 条脱敏算法，也支持根据实际业务需求创建自定义脱敏算法。
下图是笔者在测试时，构建的银行卡号、身份证、地址以及手机号等常见敏感字段的脱敏方式。
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SQL 任务
SQL 任务是对数据库发起 SQL 操作的任务，主要包括 DDL、DML等 两类语句。当生产数据库需要变更时，可以通过提交 SQL 任务工单实现，它的主要功能是全周期的安全管控，包括提交、审批、执行、回滚等步骤。系统会在实际执行对应的 SQL 任务之前，自动备份对应变更内容的当前数据状态，如为当意外情况发生或者操作失误导致数据错误，用户可以下载该备份数据手动进行数据回滚，保证数据的安全。
除了流程以外，SQL 任务还内嵌了编 200多条规则，这些规则除了提升 SQL 质量，防止慢 SQL、保持一致的编码风格，减少潜在的错误和性能问题外。例如：针对 OceanBase for MySQL 在进行变更时可能存在的部分语法冲突问题，提供了冲突检查规则，强制用户分开执行。下图是部分规范。
总结
通过笔者本次使用体验以及结合市场上开源或免费的数据库DevOPS 工具来看，NineData 此次推出的社区版在产品功能、性能、以及易用性均有较大的提升，不仅有基础的SQL 变更管理、数据查询使用，也包含了丰富的SQL规范和数据安全等高级特性。不足的是，社区版目前仅支持10个数据源，这对于大部分公司来说还是偏少。希望后期社区版能支持更多的数据源。
