针对变更数据流的精细访问权限控制

本页面介绍了如何将精细访问权限控制与 Spanner 变更数据流搭配使用。

对于精细的访问权限控制用户，您可以使用以下授权来授予对变更数据流的读取权限。两者都必须授予。

  • 向变更数据流授予 SELECT。

    GoogleSQL 

    GRANT SELECT ON CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME TO ROLE ROLE_NAME;

    PostgreSQL 

    GRANT SELECT ON CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME TO ROLE_NAME;

  • 向为变更数据流自动创建的读取函数授予 EXECUTE。您可以使用读取函数读取变更数据流记录。

    GoogleSQL 

    GRANT EXECUTE ON TABLE FUNCTION READ_FUNCTION_NAME TO ROLE ROLE_NAME;

    PostgreSQL 

    GRANT EXECUTE ON FUNCTION READ_FUNCTION_NAME TO ROLE_NAME;

    如需了解变更数据流读取函数的命名惯例以及函数所返回信息的格式，请参阅以下主题：

INFORMATION_SCHEMA 个变更数据流视图

以下视图显示了变更数据流的数据库角色和权限信息：

这些视图中的行将根据当前数据库角色对变更数据流的权限进行过滤。这样可以确保主帐号只能查看他们有权访问的角色、权限和变更数据流。

行过滤也适用于以下与变更数据流相关的数据视图：

GoogleSQL

系统角色 spanner_info_reader 及其成员始终会看到未经过滤的 INFORMATION_SCHEMA。

PostgreSQL

系统角色 spanner_info_reader 及其成员会看到未经过滤的 information_schema。

行过滤也适用于变更数据流读取函数的以下元数据视图：

GoogleSQL

PostgreSQL

注意事项

  • 变更数据流使用元数据数据库来维护内部状态。元数据数据库可以与应用数据库相同，也可以不同。我们建议您使用其他数据库。但是，对于精细访问权限控制用户，元数据数据库不能与应用数据库相同。这是因为运行 Dataflow 作业的 IAM 主帐号需要在数据库级对元数据数据库拥有读写权限。这将替换为应用数据库配置的精细访问权限控制权限。

    如需了解详情，请参阅考虑使用单独的元数据数据库。

  • 由于变更数据流包含所跟踪表和列中的数据单独副本，因此在向用户授予对变更数据流的访问权限时要小心。变更数据流的读取者可以查看跟踪的表和列中的数据更改，即使他们对表和列没有 SELECT 权限也是如此。虽然为变更数据流及其跟踪的表和列设置单独的控件更灵活，但存在潜在风险，因此请确保相应地构建数据库角色和权限。例如，撤消角色对表的 SELECT 权限时，请考虑是否也撤消变更数据流的 SELECT 以及关联读取函数的 EXECUTE。

  • 如果您针对跟踪所有表的变更数据流授予 SELECT，则被授权者可以看到未来添加的任何表的数据更改。

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