Ефективне рівневе забезпечення рядків в BigQuery

5 Березня 2024 в 20:15 37

У сучасному світі, де обробка великих обсягів даних стає все більш розповсюдженою, забезпечення конфіденційності та безпеки даних є вельми важливою задачею для будь-якої компанії. Одним із інструментів, який допомагає забезпечити цю безпеку, є рівневе забезпечення рядків (Row Level Security, RLS) в системі управління базами даних. В даній статті ми розглянемо, як ефективно використовувати рівневе забезпечення рядків в BigQuery.

BigQuery – це потужна облачна платформа для аналізу даних, розроблена компанією Google. Вона надає можливість зберігати та аналізувати великі обсяги даних за допомогою масштабованих інструментів. Однак з великими обсягами даних приходить і багато питань забезпечення безпеки.

Рівневе забезпечення рядків (Row Level Security) – це механізм забезпечення, який дозволяє обмежувати доступ до окремих рядків даних в базі даних залежно від встановлених умов. Це важлива функція для забезпечення конфіденційності та безпеки даних, особливо в ситуаціях, коли користувачам дозволено переглядати лише певні частини даних.

У BigQuery реалізовано можливість створення рівневого забезпечення рядків за допомогою політик доступу до рядків (ROW ACCESS POLICY). При цьому встановлюються правила, які визначають, хто із користувачів має доступ до певних рядків в таблицях бази даних.

Однак, іноді виникають ситуації, коли потрібно використовувати змінну в умові фільтрування для рівневого забезпечення рядків в BigQuery. Наприклад, може бути необхідно динамічно змінювати умови доступу до рядків залежно від контексту виконання запиту.

У таких випадках стандартні засоби BigQuery не надають підтримку для використання параметрів або змінних в умові фільтрування. Це означає, що не можна просто вставити змінну в умову фільтрування та очікувати, що запит буде виконано.

Наприклад, спроба використати змінну в умові фільтрування може призвести до помилки, подібної наступній:

DECLARE variable STRING DEFAULT 'abc';
CREATE OR REPLACE ROW ACCESS POLICY policy_name ON `sample_project.sample_dataset.sample_table` GRANT TO ('allAuthenticatedUsers') FILTER USING (sample_column = FORMAT('%t', variable));

1 2	DECLARE variable STRING DEFAULT 'abc'; CREATE OR REPLACE ROW ACCESS POLICY policy_name ON `sample_project.sample_dataset.sample_table` GRANT TO ('allAuthenticatedUsers') FILTER USING (sample_column = FORMAT('%t', variable));

При спробі створення політики доступу до рядків з використанням змінної у фільтрі може з’явитися помилка “Параметри та змінні в виразі FILTER USING не підтримуються”.

Однак, існує деякі способи обійти це обмеження та досягти бажаного результату.

Один із способів – використання динамічної генерації SQL-запитів. Замість того, щоб використовувати пряме використання змінної у фільтрі, можна динамічно генерувати SQL-запити, вставляючи значення змінної у відповідному місці.

Наприклад, використовуючи мову програмування, таку як Python, можна сконструювати SQL-запит з динамічною умовою фільтрування та виконати його через BigQuery API.

# Приклад Python-коду для створення динамічного SQL-запиту з умовою фільтрування
import google.cloud.bigquery as bigquery
# З'єднання з BigQuery
client = bigquery.Client()
# Значення змінної
variable = 'abc'
# Динамічна генерація SQL-запиту з умовою фільтрування
query = f"SELECT * FROM `sample_project.sample_dataset.sample_table` WHERE sample_column = '{variable}'"
# Виконання SQL-запиту
query_job = client.query(query)
results = query_job.result()
# Обробка результатів
for row in results:
    print(row)

# Приклад Python-коду для створення динамічного SQL-запиту з умовою фільтрування

import google.cloud.bigquery as bigquery

# З'єднання з BigQuery

client = bigquery.Client()

# Значення змінної

variable = 'abc'

# Динамічна генерація SQL-запиту з умовою фільтрування

query = f"SELECT * FROM `sample_project.sample_dataset.sample_table` WHERE sample_column = '{variable}'"

# Виконання SQL-запиту

query_job = client.query(query)

results = query_job.result()

# Обробка результатів

for row in results:

print(row)

Цей підхід дозволяє динамічно змінювати умови фільтрування в залежності від значення змінної та виконувати запити до бази даних BigQuery.

Інший спосіб – використання підзапитів або функцій в BigQuery для генерації динамічних умов фільтрування. Це може бути корисно в ситуаціях, коли необхідно застосувати складніші умови фільтрування.

Наприклад, можна використовувати підзапити для отримання значень фільтрування з інших таблиць або використовувати функції для обробки значень перед використанням їх у фільтрі.

Незважаючи на те, який спосіб ви виберете, важливо пам’ятати про безпеку та ефективність вашого рішення. Переконайтеся, що ви коректно обробляєте та захищаєте дані, щоб забезпечити їх конфіденційність та цілісність.

Використання рівневого забезпечення рядків в BigQuery дозволяє ефективно керувати доступом до даних в вашій базі даних, забезпечуючи при цьому необхідний рівень безпеки та конфіденційності.