
前言:8 月 17 日,CloudQuery 社区第一期征文活动正式对外发布。小编也陆续收到了很多用户的投稿,再次感谢大家对 CQ 的支持。本文来自社区用户 ID:9号老哥的分享,下面就来看看他的 CQ 初体验吧,希望能对初次接触 CQ 的你有所帮助。(
征文活动持续到9月28日,欢迎其他小伙伴积极参加哦~参加有礼)
| 设备类型 | cpu核数 | 内存大小(GB) | 本地磁盘大小(GB) | 操作系统 |
| 物理机 | 16 | 64 | 500 | CentOS 7.9 |
测试方式:人工操作界面
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业务背景及痛点
我来自某房产销售公司,任职 DBA,所在研发团队有 60 人。公司业务主要是做房产公司的 B 端系统、C 端小程序,系统大概有 10 多个,各类人员查询数据库的需求较多。目前我们正在寻找一款能解决以下痛点的数据操作平台。
👉 痛点1:人员查询需求大,不同部门都有不同的数据操作需求
例如:
业务人员:查询、导出数据,统计业绩。
数据分析人员:制作复杂 SQL,调试运行。
客服人员:查看数据,以排查问题、确认问题解决,要编写更新语句,提交执行。
研发人员:查看数据和数据结构,以排查问题、确认问题解决;要编写更新语句,提交执行。
👉 痛点2:数据库多
管辖数据库服务器大概 20-30 台,数据库大概有 60-70 个,主要是 SQLServer、mysql,有少量的 redis、mongodb(属于不重要角色,可以忽略不计)。
👉 痛点3:缺少安全管控方法
公司日益重视数据安全的重要性,要避免客户隐私信息泄露,我们希望有效控制用户查看客户数据表的权限,或者对数据进行脱敏。
因此,在同事推荐下,我开始接触 CloudQuery(下文简称“CQ”)这个产品。在试用过程中,我经常用我们在用的开源平台 archery(下文简称“A 站”)来对标,主要看对 MySQL 和 SQL Server 两款数据库的支持程度,看看两者功能上有哪些优劣之处。
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SQL 查询
从界面看,CQ 的界面风格比较成熟,支持多个查询窗口,媲美很多著名的查询工具。数据源管理做得比较丰富,支持用组来管理多个数据源,支持查看数据库结构。
从查询的基本功能看,两个平台都能满足基本的 select,支持 SQL 美化,但再复杂点的用法,例如变量、临时表,两个平台就无法支持,制约了一些报表、复杂查询的查询场景。对于我们来说,业务人员、数据人员的体验会变差。
从其他功能看,CQ 还支持数据导出、数据脱敏,满足了我们对数据导出与数据安全的需求,便于我们对指定人群开放导出权限、隐藏敏感数据,同时不影响他们的查询需求。
以下是功能支持对比表:
CloudQuery | A站 | |
美化 SQL | 支持 | 支持 |
查看执行计划 | 支持 | 支持 |
数据源呈现 | 树状结构 | 下拉框 |
数据导出 | 支持 | 不支持 |
数据脱敏 | 支持 | 不支持 |
语句审计 | 支持 | 支持 |
添加组 | 支持 | 不支持 |
使用变量 | 不支持 | 不支持 |
使用临时表 | 不支持 | 不支持 |
成熟的界面风格,多个查询窗口,使用起来很顺手。

CQ 的数据脱敏效果,脱敏方式有替换、隐藏、截取。

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数据变更
CQ 的“数据变更”功能我认为后续是可以进行持续优化的。在使用的过程中我发现提交申请时没有强制 SQL 检查,有问题的 SQL 也能发起申请。
个人比较介意 SQL 变更申请的强控,也希望能明确告诉用户 SQL 有没有语法问题,有问题的 SQL 不让发起或者无法流转到下一步,以免浪费用户时间。
以下是功能支持对比表:
CloudQuery | A站 | |
审批流程 | 支持 | 支持 |
定时执行 | 支持 | 支持 |
手动执行方式 | 由人工复制语句执行 | 语句附在流程,人工一键执行 |
SQL检测 | 支持 | 支持 |
SQL检测精度 | 无法识别错误问题,仅通过是否生成执行计划来识别是否存在问题 | 能识别表、字段是否存在,语法问题,能识别字段是否缺少注释、是否not null |
选择数据源 | 支持 | 支持 |
SQL美化 | 支持 | 支持 |
附件上传 | 支持 | 支持 |
大小写转换 | 支持 | 不支持 |
消息提醒 | 不支持 | 不支持 |
CQ 的数据变更流程编辑:

A 站在这块做得比较简练且有效,对于 MySQL 的 SQL 语句,能够做到精准识别错误,对于字段注释、字段是否存在为强制要求,对于字段 not null、字段类型为建议要求,已经满足一般的管控要求。即使强行发起,也会自动驳回,无法流转到下一个审批人。
然而两个平台对 SQL Server 的支持就没有那么精准了,所以 SQL Server 的 SQL 变更目前只能靠人工审核。

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其他功能
CloudQuery | A站 | |
SQL 优化分析 | 不支持 | 支持 |
审计分析 | 支持 | 不支持 |
水印设置 | 支持,还支持导出文件加水印 | 支持 |
静态脱敏 | 支持 | 不支持 |
行过滤 | 支持 | 不支持 |
总结:
CQ 在安全管理做的功能比较到位,对于数据安全管理有很大的帮助。


A 站在 SQL 优化分析方面,集成了几种开源工具,对 MySQL 优化比较好用,建议 CQ 可以跟进。


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实践总结
从总体来说,CloudQuery 2.2 提供了很多丰富的功能,基本满足了我对数据管理的需求,既满足了不同人群对数据操作的需求,又满足了 DBA 对数据安全管控的要求;既保证了用户体验,又保障了数据安全。而且界面比较成熟、好看,交互比较友好,安装部署比较容易,接入门槛比较低。
如果说有哪里需要改进的话,可能我会希望它对 SQL Server 的支持更多一些,希望能提供 SQL 语法检测的功能,希望数据变更流程能完善一下用户体验。目前作为一款商业产品,它的全面性更吸引人。
关于 CloudQuery
CloudQuery 是一款面向企业的云原生一体化数据库管控平台。旨在帮助企业“统一安全管理、高效使用数据库”,为企业核心数据提供更安全的访问管控与审计,防止数据越权访问、高危操作、数据泄漏、数据误删除等,同时注重提升研发与DBA、运维的数据操作与协作效率。
支持数据源类型:Oracle、MySQL、SQLServer、PostgreSQL、MariaDB、Redis、MongoDB、达梦、GuassDB、OceanBase、PolarDB......
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