다른 BigQuery 기능과 함께 행 수준 보안 사용

이 문서에서는 다른 BigQuery 기능과 함께 행 수준 액세스 보안을 사용하는 방법을 설명합니다.

이 문서를 읽기 전에 BigQuery 행 수준 보안 소개 및 행 수준 보안 작업을 읽어 행 수준 보안을 숙지합니다.

`TRUE` 필터

행 수준 액세스 정책은 쿼리를 실행할 때 사용자에게 표시되는 결과 데이터를 필터링할 수 있습니다. DML과 같은 비쿼리 작업을 실행하려면 테이블의 모든 행에 대한 전체 액세스 권한이 필요합니다. 필터 표현식이 TRUE로 설정된 행 액세스 정책을 통해 전체 액세스 권한이 부여됩니다. 이 행 수준 액세스 정책을 TRUE 필터라고 합니다.

모든 사용자는 서비스 계정을 포함하여 TRUE 필터 액세스 권한을 부여받을 수 있습니다.

비쿼리 작업 예시는 다음과 같습니다.

기타 BigQuery API(예: BigQuery Storage Read API )
bq head 명령어와 같은 일부 bq 명령줄 도구 명령어
테이블 복사

예

`TRUE` 필터 만들기

CREATE ROW ACCESS POLICY all_access ON project.dataset.table1
GRANT TO ("group:all-rows-access@example.com")
FILTER USING (TRUE);

`TRUE` 필터와 함께 작동하는 기능

복사 작업

행 수준 액세스 정책이 하나 이상 있는 테이블을 복사하려면 먼저 소스 테이블에 TRUE 필터 액세스 권한을 부여해야 합니다. 소스 테이블의 모든 행 수준 액세스 정책도 새 대상 테이블에 복사됩니다. 행 수준 액세스 정책이 없는 소스 테이블을 행 수준 액세스 정책이 있는 대상 테이블에 복사하면 --append_table 플래그를 사용하거나 "writeDisposition": "WRITE_APPEND"가 설정되어 있지 않는 한, 행 수준 액세스 정책이 대상 테이블에서 삭제됩니다.

테이블의 행 수준 액세스 정책에는 고유한 이름이 있어야 합니다. 복사 중에 행 수준 액세스 정책 이름이 충돌하면 잘못된 입력 오류가 발생합니다.

행 수준 액세스 정책으로 테이블을 복사하기 위해 필요한 권한

하나 이상의 행 수준 액세스 정책이 있는 테이블을 복사하려면 행 수준 액세스 정책이 없는 테이블 복사에 필요한 권한 외에도 다음 권한이 있어야 합니다.

권한	리소스
`bigquery.rowAccessPolicies.list`	소스 테이블
`bigquery.rowAccessPolicies.getIamPolicy`	소스 테이블
`TRUE` 필터	소스 테이블
`bigquery.rowAccessPolicies.create`	대상 테이블
`bigquery.rowAccessPolicies.setIamPolicy`	대상 테이블

BigQuery API의 Tabledata.list

행 수준 액세스 정책이 있는 테이블에서 BigQuery API의 tabledata.list 메서드를 사용하려면 TRUE 필터 액세스 권한이 필요합니다.

DML

행 수준 액세스 정책이 있는 테이블을 업데이트하는 DML 문을 실행하려면 테이블에 대한 TRUE 필터 액세스 권한이 필요합니다.

특히 MERGE 문은 다음과 같이 행 수준 액세스 정책과 상호작용합니다.

대상 테이블에 행 수준 액세스 정책이 있으면 대상 테이블에 대한 TRUE 필터 액세스 권한이 필요합니다.
소스 테이블에 행 수준 액세스 정책이 포함되면 MERGE 문이 사용자에게 표시되는 행에서만 작동합니다.

테이블 스냅샷

테이블 스냅샷은 행 수준 보안을 지원합니다. 행 수준 액세스 정책이 있는 테이블을 복사하는 데 필요한 권한에 설명된 것처럼 사용자는 기본 테이블(소스 테이블) 및 테이블 스냅샷(대상 테이블)에 대한 권한이 있어야 합니다.

하나 이상의 행 수준 보안 정책을 갖는 기본 테이블에는 시간 이동이 지원되지 않습니다.

JSON 열이 있는 BigQuery 테이블

행 수준 액세스 정책은 JSON 열에 적용할 수 없습니다. 행 수준 보안의 제한사항에 대해 자세히 알아보려면 제한사항을 참조하세요.

BigQuery BI Engine 및 Looker Studio

BigQuery BI Engine은 행 수준 액세스 정책이 하나 이상 있는 테이블에서 실행되는 쿼리를 가속화하지 않습니다. 이러한 쿼리는 BigQuery에서 표준 쿼리로 실행됩니다.

Looker Studio 대시보드의 데이터는 기본 소스 테이블의 행 수준 액세스 정책에 따라 필터링됩니다.

열 수준 보안

열 수준 액세스 제어 및 동적 데이터 마스킹을 모두 포함하는 행 수준 보안과 열 수준 보안은 완전하게 호환됩니다.

주요 사항은 다음과 같습니다.

특정 열의 데이터에 대한 액세스 권한이 없는 경우에도 해당 열의 데이터로 필터링하도록 행 수준 액세스 정책을 적용할 수 있습니다.
열 수준 보안에 의해 제한되고 쿼리의 SELECT 문에서 해당 열의 이름이 지정된 경우 액세스 거부 오류가 발생합니다.
열 수준 보안은 또한 SELECT * 쿼리 문으로 적용됩니다. SELECT *는 제한된 열을 명시적으로 지정하는 쿼리와 동일하게 취급됩니다.

행 수준 보안과 열 수준 보안의 상호작용 예시

이 예시에서는 테이블을 보호한 후 쿼리하는 과정을 안내합니다.

데이터

열 3개가 있는 my_table이라는 테이블이 포함된 my_dataset라는 데이터 세트의 데이터 소유자 역할을 수행한다고 가정해 보겠습니다. 테이블에는 다음 테이블에 표시된 데이터가 포함됩니다.

이 예시에서 한 사용자는 Alice이고 이메일 주소는 alice@example.com입니다. 두 번째 사용자는 Alice의 동료인 Bob입니다.

rank	과일	color
1	사과	빨간색
2	orange	orange
3	레몬	노란색
4	라임색	녹색

보안

Alice는 rank 열에서 번호가 짝수가 아닌 홀수인 행만 볼 수 있게 하려고 합니다. Bob은 짝수이든 홀수이든 어떠한 행도 볼 수 없어야 합니다. fruit 열의 데이터는 어떠한 사용자도 볼 수 없어야 합니다.

Alice가 짝수 행을 볼 수 없도록 제한하려면 rank 열에 표시되는 데이터를 기준으로 하는 필터 표현식이 있는 행 수준 액세스 정책을 만듭니다. Bob은 짝수 또는 홀수 행을 볼 수 없도록 수혜자 목록에 포함하지 않습니다.
```
CREATE ROW ACCESS POLICY only_odd ON my_dataset.my_table GRANT
TO ('user:alice@example.com') FILTER USING (MOD(rank, 2) = 1);
```
모든 사용자가 fruit 열의 데이터를 볼 수 없도록 제한하려면 모든 사용자가 어떠한 데이터에도 액세스할 수 없도록 하는 열 수준 보안 정책 태그를 만듭니다.

마지막으로 color 열에 대한 액세스를 다음 두 가지 방법으로 제한합니다. 즉, 열에 모든 사용자의 모든 액세스를 금지하는 열 수준 보안 정책 태그를 적용합니다. 또한 color 열의 행 데이터 중 일부를 필터링하는 행 수준 액세스 정책의 영향을 받습니다.

이 두 번째 행 수준 액세스 정책은 color 열이 green 값인 행만 표시합니다.

CREATE ROW ACCESS POLICY only_green ON my_dataset.my_table
GRANT TO ('user:alice@example.com') FILTER USING (color="green");

Bob의 쿼리

Alice의 동료인 Bob이 my_dataset.my_table의 데이터를 쿼리하려고 하면 Bob은 테이블의 모든 행 수준 액세스 정책에서 수혜자 목록에 속하지 않았으므로 어떤 행도 볼 수 없습니다.

쿼리	`my_dataset.my_table`			설명
	`rank` (일부 데이터는 행 액세스 정책 `only_odd`의 영향을 받음)	`fruit` (모든 데이터는 CLS 정책 태그로 보호됨)	`color` (모든 데이터는 CLS 정책 태그로 보호되며 또한 일부 데이터는 행 액세스 정책 `only_green`의 영향을 받음)
`SELECT rank FROM my_dataset.my_table`	(0) 행 반환			Bob은 행 수준 액세스 정책의 수혜자 목록에 속하지 않으므로 이 쿼리는 성공하지만 행 데이터는 반환되지 않습니다. 결과가 행 액세스 정책에 따라 필터링되었을 수 있다는 메시지가 Bob에게 표시됩니다.

Alice의 쿼리

Alice가 쿼리를 실행하여 my_dataset.my_table의 데이터에 액세스할 때의 결과는 다음 테이블과 같이 실행한 쿼리와 보안에 따라 달라집니다.

쿼리	`my_dataset.my_table`			설명
	`rank` (일부 데이터는 행 액세스 정책 `only_odd`의 영향을 받음)	`fruit` (모든 데이터는 CLS 정책 태그로 보호됨)	`color` (모든 데이터는 CLS 정책 태그로 보호되며 또한 일부 데이터는 행 액세스 정책 `only_green`의 영향을 받음)
`SELECT rank FROM my_dataset.my_table`	(2) 홀수 행 반환			Alice는 순위 열의 데이터에 대한 `only_odd` 행 수준 액세스 정책의 수혜자 목록에 있습니다. 따라서 Alice에게는 홀수 번호의 행 데이터만 표시됩니다. 짝수 번호 행은 `only_odd`라는 행 수준 액세스 정책에 의해 숨겨집니다. 결과가 행 액세스 정책에 따라 필터링되었을 수 있다는 메시지가 Alice에게 표시됩니다.
`SELECT fruit FROM my_dataset.my_table`		`access denied`		`fruit` 열의 이름이 쿼리에서 명시적으로 지정되었습니다. 열 수준 보안이 적용됩니다. 액세스가 거부됩니다.
`SELECT color FROM my_dataset.my_table`			`access denied`	`color` 열의 이름이 쿼리에서 명시적으로 지정되었습니다. `color` 열의 데이터에 대한 행 수준 액세스 정책이 적용되기 전에 열 수준 보안이 적용됩니다. 액세스가 거부됩니다.
`SELECT rank, fruit FROM my_dataset.my_table`		`access denied`		``fruit`` 열의 이름이 쿼리에서 명시적으로 지정되었습니다. `rank` 열의 데이터에 대한 행 수준 액세스 정책이 적용되기 전에 열 수준 보안이 적용됩니다. 액세스가 거부됩니다.
`SELECT rank, color FROM my_dataset.my_table`			`access denied`	`color` 열의 이름이 쿼리에서 명시적으로 지정되었습니다. `rank` 및 `color` 열의 데이터에 대한 행 수준 액세스 정책이 적용되기 전에 `color` 열의 열 수준 보안이 적용됩니다. 액세스가 거부됩니다.
`SELECT fruit, color FROM my_dataset.my_table`		`access denied`	`access denied`	`fruit` 및 `color` 열의 이름이 쿼리에서 명시적으로 지정되었습니다. `color` 열의 데이터에 대한 행 수준 액세스 정책이 적용되기 전에 `fruit` 및 `color` 열의 열 수준 보안이 적용됩니다. 액세스가 거부됩니다.
`SELECT * FROM my_dataset.my_table`		`access denied`	`access denied`	`fruit` 및 `color` 열의 이름이 쿼리에서 '`SELECT `'를 사용하여 암시적으로* 지정되었습니다. `rank` 또는 `color` 열의 데이터에 대한 행 수준 액세스 정책이 적용되기 전에 `fruit` 및 `color` 열의 열 수준 보안이 적용됩니다. 액세스가 거부됩니다.

`TRUE` 필터 액세스

마지막으로 TRUE 필터 액세스 섹션의 설명대로 Alice 또는 Bob에게 TRUE 필터 액세스 권한이 있으면 테이블의 모든 행이 표시되며 이러한 행을 비쿼리 작업으로 사용할 수 있습니다. 그러나 테이블에 열 수준 보안이 있더라도 여전히 적용되고 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

추출 작업

테이블에 행 수준 액세스 정책이 포함된 경우 추출 작업을 실행할 때 볼 수 있는 데이터만 Cloud Storage로 내보냅니다.

Legacy SQL

행 수준 액세스 정책은 Legacy SQL과 호환되지 않습니다. 행 수준 액세스 정책이 있는 테이블 쿼리에는 GoogleSQL이 사용되어야 합니다. Legacy SQL 쿼리는 거부됩니다.

파티션을 나눈 테이블 및 클러스터링된 테이블

행 수준 보안은 파티션을 나눈 테이블의 기능인 쿼리 프루닝에 참여하지 않습니다.

행 수준 보안은 파티션을 나눈 테이블 및 클러스터링된 테이블과 호환되지만 행 데이터를 필터링하는 행 수준 액세스 정책은 파티션 프루닝 중에 적용되지 않습니다. 파티션 열에서 작동하는 WHERE 절을 지정하여 행 수준 보안을 사용하는 테이블에는 파티션 프루닝을 사용할 수 있습니다. 마찬가지로, 행 수준 액세스 정책 자체가 클러스터링된 테이블에 대한 쿼리의 성능을 개선하지 않지만 사용자가 적용하는 다른 필터링을 방해하지는 않습니다.

테이블 이름 바꾸기

행 액세스 정책이 하나 이상 있는 테이블의 이름을 바꾸는 데 TRUE 필터 액세스 권한이 필요하지 않습니다. DDL 문으로 테이블 이름을 바꿀 수 있습니다.

대신 또한 테이블을 복사하고 대상 테이블에 다른 이름을 지정할 수 있습니다. 소스 테이블에 행 수준 액세스 정책이 있는 경우 자세한 내용을 보려면 이 페이지의 테이블 복사 작업을 참조하세요.

스트리밍 업데이트

변경 데이터 캡처로 스트리밍 테이블 UPDATE 또는 DELETE 작업을 수행하려면 TRUE 필터 액세스 권한이 있어야 합니다.

시간 이동

테이블 관리자만 행 수준 액세스 정책이 있거나 이전에 있었던 테이블의 이전 데이터에 액세스할 수 있습니다. 행 수준 액세스 권한이 있는 테이블에서 시간 이동 데코레이터를 사용하면 다른 사용자에게 accesss denied 오류가 발생합니다. 자세한 내용은 시간 이동 및 행 수준 액세스를 참조하세요.

뷰 및 구체화된 뷰

뷰 또는 구체화된 뷰에 표시되는 데이터는 기본 소스 테이블의 행 수준 액세스 정책에 따라 필터링됩니다.

또한 행 수준 액세스 정책이 있는 기본 테이블에서 구체화된 뷰가 파생되는 경우의 쿼리 성능은 소스 테이블을 직접 쿼리할 때와 동일합니다. 즉, 소스 테이블에 행 수준 보안이 있으면 소스 테이블을 쿼리할 때에 비해 구체화된 뷰를 쿼리할 때 일반적으로 나타나는 성능상의 이점이 없습니다.

와일드 카드 쿼리

행 수준 액세스 정책이 있는 테이블에 대한 와일드 카드 쿼리는 INVALID_INPUT 오류와 함께 실패합니다.

다음 단계

행 수준 액세스 정책에 대한 권장사항은 BigQuery의 행 수준 보안 권장사항을 참조하세요.