Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Menggunakan masking data dinamis dengan jalur tipe data SUPER - Amazon Redshift

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Menggunakan masking data dinamis dengan jalur tipe data SUPER

Amazon Redshift mendukung melampirkan kebijakan masking data dinamis ke jalur kolom tipe SUPER. Untuk informasi selengkapnya tentang tipe data SUPER, lihatData semi-terstruktur di Amazon Redshift.

Saat melampirkan kebijakan masking ke jalur kolom tipe SUPER, pertimbangkan hal berikut.

  • Saat melampirkan kebijakan masking ke jalur pada kolom, kolom tersebut harus didefinisikan sebagai tipe data SUPER. Anda hanya dapat menerapkan kebijakan masking ke nilai skalar di jalur SUPER. Anda tidak dapat menerapkan kebijakan masking ke struktur atau array yang kompleks.

  • Anda dapat menerapkan kebijakan masking yang berbeda ke beberapa nilai skalar pada satu kolom SUPER, selama jalur SUPER tidak bertentangan. Misalnya, jalur SUPER a.b dan a.b.c konflik karena mereka berada di jalur yang sama, dengan a.b menjadi induk daria.b.c. Jalur SUPER a.b.c dan a.b.d jangan konflik.

  • Amazon Redshift tidak dapat memeriksa apakah jalur yang dilampirkan kebijakan masking ada dalam data dan merupakan jenis yang diharapkan hingga kebijakan diterapkan pada waktu proses kueri pengguna. Misalnya, saat Anda melampirkan kebijakan masking yang menutupi nilai TEXT ke jalur SUPER yang berisi nilai INT, Amazon Redshift akan mencoba mentransmisikan tipe nilai di jalur.

    Dalam situasi seperti itu, perilaku Amazon Redshift saat runtime bergantung pada pengaturan konfigurasi Anda untuk menanyakan objek SUPER. Secara default, Amazon Redshift berada dalam mode longgar, dan akan menyelesaikan jalur yang hilang dan cast yang tidak valid seperti NULL untuk jalur SUPER yang diberikan. Untuk informasi selengkapnya tentang pengaturan konfigurasi Super-related, lihatKonfigurasi SUPER.

  • SUPER adalah tipe tanpa skema, yang berarti Amazon Redshift tidak dapat mengkonfirmasi keberadaan nilai pada jalur SUPER tertentu. Jika Anda melampirkan kebijakan masking ke jalur SUPER yang tidak ada dan Amazon Redshift dalam mode longgar, Amazon Redshift akan menyelesaikan jalur ke nilai. NULL Kami menyarankan Anda mempertimbangkan format objek SUPER yang diharapkan dan kemungkinan objek tersebut memiliki atribut yang tidak terduga saat melampirkan kebijakan masking ke jalur kolom SUPER. Jika menurut Anda mungkin ada skema yang tidak terduga di kolom SUPER Anda, pertimbangkan untuk melampirkan kebijakan masking Anda langsung ke kolom SUPER. Anda dapat menggunakan fungsi informasi tipe SUPER untuk memeriksa atribut dan tipe, dan menggunakan OBJECT_TRANSFORM untuk menutupi nilai. Untuk informasi selengkapnya tentang fungsi informasi tipe SUPER, lihatFungsi informasi tipe SUPER.

Contoh

Melampirkan kebijakan masking ke jalur SUPER

Contoh berikut melampirkan beberapa kebijakan masking ke beberapa jalur tipe SUPER dalam satu kolom.

CREATE TABLE employees ( col_person SUPER ); INSERT INTO employees VALUES ( json_parse(' { "name": { "first": "John", "last": "Doe" }, "age": 25, "ssn": "111-22-3333", "company": "Company Inc." } ') ), ( json_parse(' { "name": { "first": "Jane", "last": "Appleseed" }, "age": 34, "ssn": "444-55-7777", "company": "Organization Org." } ') ) ; GRANT ALL ON ALL TABLES IN SCHEMA "public" TO PUBLIC; -- Create the masking policies. -- This policy converts the given name to all uppercase letters. CREATE MASKING POLICY mask_first_name WITH(first_name TEXT) USING ( UPPER(first_name) ); -- This policy replaces the given name with the fixed string 'XXXX'. CREATE MASKING POLICY mask_last_name WITH(last_name TEXT) USING ( 'XXXX'::TEXT ); -- This policy rounds down the given age to the nearest 10. CREATE MASKING POLICY mask_age WITH(age INT) USING ( (FLOOR(age::FLOAT / 10) * 10)::INT ); -- This policy converts the first five digits of the given SSN to 'XXX-XX'. CREATE MASKING POLICY mask_ssn WITH(ssn TEXT) USING ( 'XXX-XX-'::TEXT || SUBSTRING(ssn::TEXT FROM 8 FOR 4) ); -- Attach the masking policies to the employees table. ATTACH MASKING POLICY mask_first_name ON employees(col_person.name.first) TO PUBLIC; ATTACH MASKING POLICY mask_last_name ON employees(col_person.name.last) TO PUBLIC; ATTACH MASKING POLICY mask_age ON employees(col_person.age) TO PUBLIC; ATTACH MASKING POLICY mask_ssn ON employees(col_person.ssn) TO PUBLIC; -- Verify that your masking policies are attached. SELECT policy_name, TABLE_NAME, priority, input_columns, output_columns FROM svv_attached_masking_policy; policy_name | table_name | priority | input_columns | output_columns -----------------+------------+----------+-----------------------------------+----------------------------------- mask_age | employees | 0 | ["col_person.\"age\""] | ["col_person.\"age\""] mask_first_name | employees | 0 | ["col_person.\"name\".\"first\""] | ["col_person.\"name\".\"first\""] mask_last_name | employees | 0 | ["col_person.\"name\".\"last\""] | ["col_person.\"name\".\"last\""] mask_ssn | employees | 0 | ["col_person.\"ssn\""] | ["col_person.\"ssn\""] (4 rows) -- Observe the masking policies taking effect. SELECT col_person FROM employees ORDER BY col_person.age; -- This result is formatted for ease of reading. col_person -------------------------------- { "name": { "first": "JOHN", "last": "XXXX" }, "age": 20, "ssn": "XXX-XX-3333", "company": "Company Inc." } { "name": { "first": "JANE", "last": "XXXX" }, "age": 30, "ssn": "XXX-XX-7777", "company": "Organization Org." }

Berikut ini adalah beberapa contoh lampiran kebijakan masking yang tidak valid ke jalur SUPER.

-- This attachment fails because there is already a policy -- with equal priority attached to employees.name.last, which is -- on the same SUPER path as employees.name. ATTACH MASKING POLICY mask_ssn ON employees(col_person.name) TO PUBLIC; ERROR: DDM policy "mask_last_name" is already attached on relation "employees" column "col_person."name"."last"" with same priority -- Create a masking policy that masks DATETIME objects. CREATE MASKING POLICY mask_date WITH(INPUT DATETIME) USING ( INPUT ); -- This attachment fails because SUPER type columns can't contain DATETIME objects. ATTACH MASKING POLICY mask_date ON employees(col_person.company) TO PUBLIC; ERROR: cannot attach masking policy for output of type "timestamp without time zone" to column "col_person."company"" of type "super

Berikut ini adalah contoh melampirkan kebijakan masking ke jalur SUPER yang tidak ada. Secara default, Amazon Redshift akan menyelesaikan jalur ke. NULL

ATTACH MASKING POLICY mask_first_name ON employees(col_person.not_exists) TO PUBLIC; SELECT col_person FROM employees LIMIT 1; -- This result is formatted for ease of reading. col_person ----------------------------------- { "name": { "first": "JOHN", "last": "XXXX" }, "age": 20, "ssn": "XXX-XX-3333", "company": "Company Inc.", "not_exists": null }
PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.