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openGauss数据库源码解析系列文章——数据安全技术(中)

在前面文章中介绍过“9.6.1 数据加解密接口”,本篇我们介绍第9章 安全管理源码解析中“9.6.2 数据动态脱敏”的相关精彩内容介绍。 数据脱敏,顾名思义就是将敏感数据通过变形、屏蔽等方式处理,其目的是保护隐私数据信息,防止数据泄露和恶意窥探。当企业或者机构收集用户个人身份数据、手机、银行卡号等敏感信息,然后将数据通过导出(非生产环境)或直接查询(结合生产环境)的方式投入使用时,按照隐私保护相关法律法规需将数据进行“脱敏”处理。 openGauss实现了数据动态脱敏机制,它根据一系列用户配置的“脱敏策略”来对查询命令进行分析匹配,最终将敏感数据屏蔽并返回。使用数据动态脱敏特性总的来说分为两个步骤:配置脱敏策略、触发脱敏策略。本小节将对这两个步骤进行具体分析。 显然只有在配置脱敏策略后系统才能有根据地进行敏感数据脱敏。openGauss提供了脱敏策略配置(创建、修改、删除)语法,这些语法所涉及的语法解析节点内容大致相同,因此这里仅对创建策略相关数据结构进行分析,其余不再赘述。下面将结合一个具体示例对数据动态脱敏特性进行详细介绍。 表9-6给出了一张包含敏感信息(薪资、银行卡号)的个人信...

Presto 在字节跳动的内部实践与优化

> 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条。本文是字节跳动数据平台 Presto 团队-软件工程师常鹏飞在 PrestoCon 2021 大会上的分享整理。 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条。 • 功能性方面:完全兼容 SparkSQL 语法,可以实现用户从 SparkSQL 到 Presto 的无感迁移; • 性能方面:实现 Join Reorder,Runtime Filter 等优化,在 TPCDS1T 数据集上性能相对社区版本提升 80.5%; • 稳定性方面:首先,实现了多 Coordinator 架构,解决了 Presto 集群单 Coordinator 没有容灾能力的问题,将容灾恢复时间控制在 3s 以内;其次实现了基于 histogram 的静态规则和基于运行时状态的动态规则,可以有效进行集群的路由和限流; • 可运维性方面:实现了 History Server 功能,可以支持实时...

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