变更数据流的精细访问权限控制

本页介绍了精细访问权限控制如何与 Spanner 变更数据流一起使用。

对于精细访问权限控制用户，您可以使用以下授予来允许对变更数据流数据的读取访问权限。这两项资助都是必需的。

  • 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 read 函数读取更改流记录。

    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它们返回信息的格式，请参阅以下主题：

变更数据流的 INFORMATION_SCHEMA 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：

这些视图中的行会根据当前数据库角色对变更数据流的权限进行过滤。这样可以确保主账号只能查看其有权访问的角色、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视图：

GoogleSQL

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

PostgreSQL

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

行过滤也适用于以下更改流读取函数的元数据视图：

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。不过，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 正文需要对元数据数据库拥有数据库级别的读写权限。这会覆盖为应用数据库配置的精细访问权限控制特权。

    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跟踪表和列中数据的单独副本，因此在向用户授予对变更数据流的访问权限时，请务必谨慎。更改流的读取器可以查看所跟踪表和列的数据更改，即使他们没有相应表和列的 SELECT 权限也是如此。虽然对变更数据流及其跟踪的表和列设置单独的控制更灵活，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，从角色中撤消对表的 SELECT 权限时，请考虑是否还要撤消对更改流的 SELECT 权限，以及撤消对关联的读取函数的 EXECUTE 权限。

  • 如果您向跟踪所有表的更改流授予 SELECT，则受让人可以查看未来添加的任何表的数据更改。

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