Поделиться через

Столбец mask предложение

применяется к:флажок Databricks SQL флажок Databricks Runtime 12.2 LTS и новее флажок только Unity Catalog

Указывает функцию, которая применяется к столбцу всякий раз, когда строки извлекаются из таблицы. Все последующие запросы из этого столбца получают результат оценки этой функции по столбцу вместо исходного значения столбца. Это может быть полезно для детализированного управления доступом, где функция может проверить идентификацию или членство в группах вызывающего пользователя, чтобы определить, следует ли скрыть значение.

Вы можете добавлять маски для столбцов, когда:

Внимание

Маска применяется, как только каждая строка извлекается из источника данных. Все выражения, предикаты или упорядочение применяются после маскирования. Например, объединение маскированного столбца с другим столбцом из другой таблицы будет использовать маскированные значения для сравнения соединения.

Дополнительные сведения об использовании масок столбцов см. в таблицах Azure Databricks.

Синтаксис

MASK func_name [ USING COLUMNS ( other_column_name | constant_literal [, ...] ) ]

Параметры

  • func_name

    Скалярный UDF SQL с по крайней мере одним параметром.

    Первый параметр SQL UDF сопоставляется 1:1 с маскированным столбцом. Тип маскированного столбца должен быть приводим к типу параметра SQL UDF. Если func_name требует больше параметров, аргументы должны быть предоставлены предложением USING COLUMNS.

    Возвращаемый тип функции должен быть преобразуемым в тип данных маскированного столбца.

  • другое_имя_столбца

    При необходимости указывает дополнительные столбцы таблицы с маскированным столбцом для передачи в func_name. Каждое из них other_column_name должно быть приведение к соответствующему параметру func_name.

    Используйте маску столбца, чтобы выборочно анонимизировать значение column_identifier на основе пользователя, выполняющего запрос к table_name, значению column_identifier и необязательному other_column.

  • constant_literal

    Указывает постоянный параметр с типом, соответствующим параметру функции. Поддерживаются следующие типы: STRINGчисловой (INTEGER, FLOAT,DOUBLEDECIMAL...), BOOLEAN, . INTERVALNULL

Примеры

Дополнительные примеры можно найти в таблицах Azure Databricks.

-- Create a table with a masked column
> CREATE FUNCTION mask_ssn(ssn STRING) RETURN CASE WHEN is_member('HumanResourceDept') THEN ssn ELSE '***-**-****' END;
> CREATE TABLE persons(name STRING, ssn STRING MASK mask_ssn);
> INSERT INTO persons VALUES('James', '123-45-6789';

-- As a non-member of 'HumanResourceDept'
> SELECT * FROM persons;
  James  ***-**-****

-- As a member of 'HumanResourceDept'
> SELECT * FROM persons;
  James  123-45-6789

-- Create a masking function with multiple parameters. When applied first parameter will be the column that masking function applies to
> CREATE FUNCTION mask_pii_regional(value STRING, region STRING)
  RETURN IF(is_account_group_member(region || '_HumanResourceDept'), value, 'REDACTED');

-- Create a table with a masked column. Masking function first parameter will be the column that is masked.
-- The rest of the parameters should be specified in `USING COLUMNS (<columnList>)` clause
> CREATE TABLE persons(name STRING, address STRING MASK mask_pii_regional USING COLUMNS (region), region STRING);
> INSERT INTO persons('James', '160 Spear St, San Francisco', 'US')

-- As a non-member of 'US_HumanResourceDept'
> SELECT * FROM persons;
  James | REDACTED | US

-- As a member of 'US_HumanResourceDept'
> SELECT * FROM persons;
  James | 160 Spear St, San Francisco | US
  • Last updated on