2026 年 8 月 31 日，由 Robert Gravelle 撰写

每个数据库团队最终都会遇到同一个问题：最理想的测试数据就是真实数据，但把真实数据用在生产环境之外，随时可能演变成一场合规噩梦。GDPR、HIPAA 和 PCI-DSS 等法规不会因为你“只是在测试”就网开一面；一旦开发人员的笔记本电脑或预发布服务器泄露了真实的客户姓名、电子邮件或支付信息，就构成了数据泄露事件。Navicat 18 正面解决了这一难题，推出了全新功能“数据脱敏”，可将敏感的生产记录转换为安全且贴近真实的模拟数据，从而让开发、测试与 QA 团队在规避风险的同时持续开展工作。

为什么脱敏优于删除或伪造数据

将敏感列整个剔除，或者用一眼就能看出的假占位符（test1、test2、xxxxx）来替换它们，往往会破坏你正要测试的业务流程本身，因为依赖真实数据格式、唯一性约束或参照完整性的查询，在垃圾数据上运行时表现可能截然不同。脱敏则解决了这个问题：它在保留数据形态与可用性的同时，去除了任何可能识别出真实个人的信息。

Navicat 18 支持五种行业标准的脱敏技术：

• 替换：将真实值替换为逼真但虚构的值（例如，用另一个合理可信的姓名替换真实姓名）
• 偏移：对数值或日期值施加随机偏移量，在保留整体趋势的同时不暴露精确数值
• 置乱：在列内随机重排各值的顺序，使数据依然是真实数据，但不再与正确的行相对应
• 散列：将值转换为固定长度的不可逆字符串，适用于需要保持一致性（相同输入始终得到相同的散列结果）、又不希望结果与原始值有任何相似之处的场景
• 置空：将字段整体清空，最适合那些在生产环境之外完全没有使用场景的数据

选择哪种技术取决于下游测试的实际需求；对于需要参与连接（JOIN）或匹配的值，散列是理想之选；而替换能让 QA 人员在人工查看数据时依然保持良好的可读性。

在 Navicat 18 中执行数据脱敏：快速上手

数据脱敏功能在企业版和标准版中提供，支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、MariaDB、MongoDB 和 Snowflake 数据库。下面演示如何将几列真实客户数据转换为安全且逼真的模拟数据：

• 在主窗口中，从工具栏中选择“工具”->“数据脱敏”。

  

• 随后将启动“数据脱敏”向导，引导我们完成整个流程。

  在第一个界面上，我们可以通过将脱敏后的数据传输到另一个数据库（默认选项）来把脱敏应用于工作流程，也可以直接对现有表执行脱敏。这里我们接受默认设置。

  

• 接下来要选择源数据库和目标数据库。由于上一步我们选择了将脱敏后的数据传输到另一个数据库，因此这里既可以选择某个数据库，也可以将 SQL 输出到文件。我们选择后者，并将文件命名为“customer_test”。如果希望在多个数据库之间复用同一批测试数据，这是非常合适的选择。

  

• 下一个界面用于选择要脱敏的表与数据行。我们选择 customer 表。（请注意，除 MongoDB 之外的所有数据库，执行数据脱敏时都要求表具有主键。）这里提供两种主要的传输模式：“自动”和“高级”。“自动”模式会脱敏所有行并保持字段名不变；而选择“高级”选项则可以完全掌控目标表名、字段名以及要处理的行。除记录集之外，其余设置我们都保持不变。这里我们要把记录限定为前 10 个 customer_id，具体操作如下：
  • 选择“自定义记录集”（Custom recordsets）选项。此时光标会定位到记录集列表中的一个新的空行。
  • 单击文本框右侧的省略号 [...] 按钮，打开“筛选”对话框。
  • 在对话框中单击 + 号以添加新条件。你一定会觉得很熟悉，因为它的用法与可视化查询创建工具（Visual Query Builder）的 WHERE 子句完全相同。

    

  • 单击“SQL 预览”按钮即可查看生成的 SQL。

    

  下面是填写完成的“数据库对象”界面：

  

  • 现在选择要脱敏的字段。我们选择 store_id、last_name、email 和 create_date。

    

  • 下一个界面用于告诉 Navicat 每个字段具体采用何种脱敏方式。下面逐一说明：

    store_id 列

    作为数值字段，store_id 提供了很多脱敏选项。我们为数据脱敏技术选择“置乱”。这会为每一行分配有效的 id，但顺序会发生变化。

    

    我们可以在界面底部看到输出结果。

    last_name 列

    对于 last_name 字段，我们为数据脱敏技术选择“替换”。此外还有多个类别可供选择，从通用类别到更专门的类别不等。对我们而言，“姓名”类别正合适。

    我们还可以选择保留原始值的一部分并对其余部分脱敏，或者替换为假值。我们选择第一种，这样姓氏中除首字母以外的每个字母都会被星号（*）遮盖。

    

    email 列

    电子邮件有自己的类别，允许我们分别对用户名部分和域名部分应用不同的脱敏方式。对于域名，Navicat 提供了一份可自定义的候选域名列表。

    

    create_date 列

    日期和时间提供了多种脱敏可能性。例如，我们可以将 DateTime 转换为 Date、修改取值，或者用逼真的假数据替换它们。

    
  • “摘要”界面在开始执行之前提供了最后一次检查脱敏操作的机会。

    

  • Navicat 会完整列出它正在执行的各项操作。

    

  • 关闭对话框后，我们可以通过“文件”->“打开文件”->“查询...”命令在 Navicat 中查看输出文件。

    

  由于整个流程都在 Navicat 内部完成，无需将数据导出到单独的工具或脚本——你可以在当前工作的环境中，几分钟内完成整个数据库的脱敏。

  总结

  对于既要满足合规要求、又切实需要逼真测试数据的团队来说，数据脱敏填补了一项真实的空白。结合 Navicat 18 更广泛的 AI 工具集，它把过去依赖人工、容易出错的流程变成了几次点击即可完成的操作。如果你的团队在开发或测试环境中处理受监管的数据，那么升级之后，这个功能绝对值得第一时间试用！