openGauss学习笔记-120 openGauss 数据库管理-设置密态等值查询-概述及使用gsql操作密态数据库

文章目录

    • [openGauss学习笔记-120 openGauss 数据库管理-设置密态等值查询-概述及使用gsql操作密态数据库](#openGauss学习笔记-120 openGauss 数据库管理-设置密态等值查询-概述及使用gsql操作密态数据库)
      • [120.1 密态等值查询概述](#120.1 密态等值查询概述)
      • [120.2 使用gsql操作密态数据库](#120.2 使用gsql操作密态数据库)

openGauss学习笔记-120 openGauss 数据库管理-设置密态等值查询-概述及使用gsql操作密态数据库

120.1 密态等值查询概述

随着企业数据上云,数据的安全隐私保护面临越来越严重的挑战。密态数据库将解决数据整个生命周期中的隐私保护问题,涵盖网络传输、数据存储以及数据运行态;更进一步,密态数据库可以实现云化场景下的数据隐私权限分离,即实现数据拥有者和实际数据管理者的数据读取能力分离。密态等值查询将优先解决密文数据的等值类查询问题。密态等值查询目前支持客户端工具gsql和JDBC。接下来分别介绍如何使用客户端工具执行密态等值查询的相关操作。

120.2 使用gsql操作密态数据库

  1. 以操作系统用户omm登录CN所在主机。

  2. 执行以下命令打开密态开关,连接密态数据库。

    css 复制代码
    gsql -p PORT postgres -r -C
  3. 创建客户端主密钥CMK和列加密密钥CEK。创建CMK的语法请参考CREATE CLIENT MASTER KEY、创建的CEK的语法请参考CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY。

    sql 复制代码
    --创建客户端加密主密钥(CMK)
    openGauss=# CREATE CLIENT MASTER KEY ImgCMK1 WITH (KEY_STORE = localkms, KEY_PATH = "key_path_value1", ALGORITHM = RSA_2048);
    openGauss=# CREATE CLIENT MASTER KEY ImgCMK WITH (KEY_STORE = localkms, KEY_PATH = "key_path_value2", ALGORITHM = RSA_2048);
    openGauss=# CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY ImgCEK1 WITH VALUES (CLIENT_MASTER_KEY = ImgCMK1, ALGORITHM  = AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA256);
    CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY
    openGauss=# CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY ImgCEK WITH VALUES (CLIENT_MASTER_KEY = ImgCMK, ALGORITHM  = AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA256);
    CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY

    查询存储密钥信息的系统表结果如下。

    sql 复制代码
    openGauss=# SELECT * FROM gs_client_global_keys;
     global_key_name | key_namespace | key_owner | key_acl |        create_date
    -----------------+---------------+-----------+---------+----------------------------
     imgcmk1         |          2200 |        10 |         | 2021-04-21 11:04:00.656617
     imgcmk          |          2200 |        10 |         | 2021-04-21 11:04:05.389746
    (2 rows)
    openGauss=# SELECT column_key_name,column_key_distributed_id ,global_key_id,key_owner  FROM gs_column_keys;
     column_key_name | column_key_distributed_id | global_key_id | key_owner
    -----------------+---------------------------+---------------+-----------
     imgcek1         |                 760411027 |         16392 |        10
     imgcek          |                3618369306 |         16398 |        10
    (2 rows)
  4. 创建加密表。

    sql 复制代码
    openGauss=# CREATE TABLE creditcard_info (id_number    int, name         text encrypted with (column_encryption_key = ImgCEK, encryption_type = DETERMINISTIC),
    credit_card  varchar(19) encrypted with (column_encryption_key = ImgCEK1, encryption_type = DETERMINISTIC));
    NOTICE:  The 'DISTRIBUTE BY' clause is not specified. Using 'id_number' as the distribution column by default.
    HINT:  Please use 'DISTRIBUTE BY' clause to specify suitable data distribution column.
    CREATE TABLE

    查询表的详细信息如下,Modifiers值为encrypted则表示该列是加密列。

    sql 复制代码
    openGauss=# \d creditcard_info
            Table "public.creditcard_info"
       Column    |       Type        | Modifiers
    -------------+-------------------+------------
     id_number   | integer           |
     name        | text              |  encrypted
     credit_card | character varying |  encrypted
  5. 向加密表插入数据并进行等值查询。

    sql 复制代码
    openGauss=# INSERT INTO creditcard_info VALUES (1,'joe','6217986500001288393');
    INSERT 0 1
    openGauss=# INSERT INTO creditcard_info VALUES (2, 'joy','6219985678349800033');
    INSERT 0 1
    openGauss=# select * from creditcard_info where name = 'joe';
     id_number | name |     credit_card
    -----------+------+---------------------
             1 | joe  | 6217986500001288393
    (1 row)
    注意:使用非密态客户端查看该加密表数据时是密文
    openGauss=# select id_number,name from creditcard_info;
     id_number |                                                                         name
    -----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
             1 | \x011aefabd754ded0a536a96664790622487c4d366d313aecd5839e410a46d29cba96a60e4831000000ee79056a114c9a6c041bb552b78052e912a8b730609142074c63791abebd0d38
             2 | \x011aefabd76853108eb406c0f90e7c773b71648fa6e2b8028cf634b49aec65b4fcfb376f3531000000f7471c8686682de215d09aa87113f6fb03884be2031ef4dd967afc6f7901646b
    (2 rows)
  6. (可选)对加密表进行alter和update操作。

    sql 复制代码
    openGauss=# ALTER TABLE creditcard_info ADD COLUMN age int ENCRYPTED WITH (COLUMN_ENCRYPTION_KEY = ImgCEK, ENCRYPTION_TYPE = DETERMINISTIC);
    ALTER TABLE
    openGauss=# \d creditcard_info
            Table "public.creditcard_info"
       Column    |       Type        | Modifiers
    -------------+-------------------+------------
     id_number   | integer           |
     name        | text              |  encrypted
     credit_card | character varying |  encrypted
     age         | integer           |  encrypted
    openGauss=# ALTER TABLE creditcard_info DROP COLUMN age;
    ALTER TABLE
    openGauss=# update creditcard_info set credit_card = '80000000011111111' where name = 'joy';
    UPDATE 1
    openGauss=# select * from creditcard_info  where name = 'joy';
     id_number | name |    credit_card
    -----------+------+-------------------
             2 | joy  | 80000000011111111
    (1 row)

👍 点赞,你的认可是我创作的动力!

⭐️ 收藏,你的青睐是我努力的方向!

✏️ 评论,你的意见是我进步的财富!

相关推荐
不羁。。几秒前
【撸靶笔记】第八关:GET - Blind - Boolian Based - Single Quotes
数据库·sql·mybatis
AwhiteV41 分钟前
利用图数据库高效解决 Text2sql 任务中表结构复杂时占用过多大模型上下文的问题
数据库·人工智能·自然语言处理·oracle·大模型·text2sql
m0_595199851 小时前
Redis(以Django为例,含具体操作步骤)
数据库·redis·缓存
爱尚你19931 小时前
MySQL 三大日志:redo log、undo log、binlog 详解
数据库·mysql
小猿姐2 小时前
KubeBlocks AI:AI时代的云原生数据库运维探索
数据库·人工智能·云原生·kubeblocks
NocoBase4 小时前
10 个开源工具,快速构建数据应用
数据库·低代码·开源
麻辣清汤4 小时前
结合BI多维度异常分析(日期-> 商家/渠道->日期(商家/渠道))
数据库·python·sql·finebi
Kan先生6 小时前
对象存储解决方案:MinIO 的架构与代码实战
数据库·python
超级迅猛龙6 小时前
保姆级Debezium抽取SQL Server同步kafka
数据库·hadoop·mysql·sqlserver·kafka·linq·cdc
杨过过儿6 小时前
【Task02】:四步构建简单rag(第一章3节)
android·java·数据库