PostgreSQLの行レベルセキュリティ(RLS)が実行計画に与える影響を確認してみた | DevelopersIO
マルチテナントなECサイトの注文データをイメージしています。tenant_nameのカラムにテナント名が入り、このカラムとDBユーザーの一致を行セキュリティポリシーよってチェックするようなイメージです。 テストデータ等の準備 それでは検証環境を準備していきましょう。今回の検証にはPostgreSQLバージョン11.11を利用しています。 まずはテーブルを作成 CREATE TABLE orders ( id SERIAL PRIMARY KEY, tenant_name text, product_code text, order_date timestamp ); CREATE TABLE 続いてマルチテナント用のDBユーザーを作成 CREATE ROLE user01 LOGIN; CREATE ROLE CREATE SCHEMA "saas"; CREATE SCHEMA GRAN
PostgreSQLの行レベルセキュリティと SpringAOPでマルチテナントの ユーザー間情報漏洩を防止する (JJUG CCC 2021 Spring)
PostgreSQLの行レベルセキュリティと SpringAOPでマルチテナントの ユーザー間情報漏洩を防止する (JJUG CCC 2021 Spring) Webアプリケーションにおいて、マルチテナント型、つまり複数のユーザー組織がアプリケーションとデータベースを共有する構成にすることがあります。この構成の持つリスクとして、万が一バグにより他テナントの情報が見えてしまうとそれは情報漏洩となり、重大なインシデントとなってしまうことがあります。この重要性を考えると、「気を付けて実装する」だけではなく、仕組みで漏洩を防ぐような対策には価値があります。 そこで、今回はPostgresSQLの行レベルセキュリティと、SpringAOPによる処理を組み合わせて、ログインしているテナントのデータにしかアクセスできなくする仕組みを実現しました。 導入にあたり考慮した複数の選択肢、乗り越えたいくつかの壁
PostgreSQL の行レベルのセキュリティを備えたマルチテナントデータの分離 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ PostgreSQL の行レベルのセキュリティを備えたマルチテナントデータの分離 Software as a Service (SaaS) プロバイダーには、基本的にテナントデータの分離を適用する責任があります。テナントの 1 つが別のテナントのデータにアクセスした場合、信頼はなくなり、ビジネスのブランドに永久的な損害を与える可能性があるだけでなく、さらにひどい場合には、ビジネスを失う可能性があります。 リスクが非常に大きいため、効果的なデータの分離を計画することが重要です。マルチテナントアーキテクチャは、各テナントのリソースをレプリケートするのではなく、すべてのテナントのデータストレージリソースを共有することで、俊敏性と運用コストを節約します。しかし、共有モデルで分離を適用することは難しいため、マルチテナントデータモデルで妥協して、テナント
マルチテナントSaaSのテナント分離をRow-Level Securityに移行した - Sansan Tech Blog
こんにちは、クラウド請求書受領サービス「Bill One」の開発に携わっているソフトウェアエンジニアの加藤です。Bill OneはB2BのマルチテナントSaaSであり、データベースとして Cloud SQL 上のPostgreSQLを利用しています。従来はマルチテナントのデータを分離するために、テナントごとにPostgreSQLのスキーマを分けていましたが、2020年12月にRow-Level Securty（行レベルセキュリティ。以降RLSと表記）による分離に移行しました。 本稿では、移行の背景とRLS組み込みにあたって考慮したポイントをご紹介します。 マルチテナントSaaSのテナント分離 マルチテナントSaaSにおけるテナント分離方法はいくつか知られており、大きく次の3つに分けられます。 アプリケーションの実行環境ごと完全に分離する データベースのみをインスタンスやスキーマで分離する
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
はてなブログの DB を RDS for MySQL 8.0 にアップグレードした話 - Hatena Developer Blog
この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2023の2024年1月17日の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog id:hagihala です。先日、はてなブログの DB を RDS for MySQL 5.7 から 8.0 へアップグレードしたので、工夫した点などを共有します。 Aurora MySQL 3.x にしなかった理由 MySQL 5.7 -> 8.0 で対応した変更点 character set や collation のデフォルトが変更される explicit_defaults_for_timestamp がデフォルトで有効になる SQL mode の変更 デフォルトの認証プラグインが caching_sha2_password になり、 mysql_native_passw
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
MySQLでNested Loopなクエリはインデックスをどう辿っているか - $shibayu36->blog;
タイムライン的なものをSELECTだけで実装しようと思った時に、Nested LoopなクエリでUsing temporary; Using filesortが出るようなそこそこ遅いクエリになる。その時にMySQLがインデックスをどう辿っているかを知りたかったので調べてみた。MySQLバージョンは8.0.33。 あまり自信はないので、もし間違った話をしていたら教えて欲しい。 どのようなクエリを検証するか タイムラインの取得ができるような、ユーザー・フォロー関係・投稿の3つのテーブルを作る。スキーマは次の通り。 CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL ); CREATE TABLE follows ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_I
RDS Blue/Green Deployments を使ってシュッと utf8mb4 にマイグレーションした話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシでは RDB に Amazon Aurora MySQL 2（MySQL 5.7 互換）を使っています（以下 Aurora MySQL と略します）。 ある日、社内の Slack で「𠮷」などの文字列が登録できないのではないかという話が出ました。これを聞いて「あー」と思った方も多いでしょう。 MySQL で有名な UTF-8 の 4 バイト文字問題で、歴史的な理由から MySQL 5.7 以前では utf8 の文字セットは utf8mb4 ではなく utf8mb3 を指しています。 dev.mysql.com カミナシのアプリケーションは 4 バイトの文字列が入力された場合はシステムエラーを返す実装になっていますが、エラーの内容をユーザーにわかりやすく伝えることは難しいためユーザー体験としても良くない
D1: We turned it up to 11
This post is also available in Deutsch, 简体中文, 日本語, Español, Français. We’re not going to bury the lede: we’re excited to launch a major update to our D1 database, with dramatic improvements to performance and scalability. Alpha users (which includes any Workers user) can create new databases using the new storage backend right now with the following command: $ wrangler d1 create your-database --ex
PostgreSQLの内部構造と監視の話 - そーだいなるらくがき帳
Geeks Who DrinkとPostgreSQL Conference Japan 2017での資料です。 nulab.connpass.com PostgreSQL Conference Japan 2017 (2017-11-03) | 日本PostgreSQLユーザ会 詳しく知りたい人は下記の本がおすすめです。 ただし注意点は9.3相当なのでプロセスの仕組みがちょっと違います。 待望の新刊出ました！10系ベースなのでぜひ読んでみてください。 ※2018/10/07 追記 読み応えのある内容になったかなと思います。レベル感で言えばOSS DB Goldの試験出る範囲です。特に内部構造は覚えて置いて損は無いでしょう。 speakerdeck.com 内部構造の中で取り扱っていないところにAUTOVACUUM、TOASTとレプリケーションがあります。AUTOVACUUMはPostgre
主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
1文字でSQLを200倍遅くする方法
こんにちは、19のSysAd班の翠(sappi_red)です。普段はtraQのフロントエンドの保守を行ったりしています。 こんばんは、19のSysAd班のtemmaです。普段は普段どおりのことをしています。この記事の面白い部分はすべて僕が書いています。面白くないところは翠君が書いています。 この記事では、日々パフォーマンスに頭を悩ませる開発者の方のために、ワンタッチで劇遅SQLを200倍高速でキュートなSQLに劇的ビフォーアフターする方法を紹介します。 「おいおいおい、遅くしたくて記事を読み始めたのに話が違うじゃないか💢」と思ってるそこのあなた👈 早くできるということは遅くもできるんですね。 TL;DR ここにテーブルがあります。 CREATE TABLE messages ( id CHAR(36) NOT NULL PRIMARY KEY, text TEXT COLLATE ut
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
マルチテナントの実現におけるDB設計とRLS / Utilizing RSL in multi-tenancy
5.8. 行セキュリティポリシー
The State of Distibuted Database In Japan