PrestoDB 行级过滤与列级掩码访问控制实现解析

概述

PrestoDB 作为一款开源的分布式 SQL 查询引擎，在企业级应用中经常需要满足数据治理和安全合规的要求。其中行级过滤（Row Filtering）和列级掩码（Column Masking）是数据访问控制中两个关键功能，它们允许管理员根据用户身份动态限制可访问的数据行和敏感列内容。

技术背景

在数据安全领域，行级过滤指的是根据预定义的策略条件，只返回满足特定条件的行数据；而列级掩码则是对敏感列数据进行动态脱敏处理，例如将证件号显示为部分隐藏的格式。这两种技术共同构成了细粒度访问控制（FGAC）的核心组成部分。

实现方案

PrestoDB 社区通过引入 SPI（Service Provider Interface）扩展和查询重写机制实现了这一功能：

1. SPI 接口扩展：

   • 新增 getRowFilters 方法用于获取表上的行过滤条件
   • 新增 getColumnMasks 方法用于批量获取列掩码规则
   • 引入 ViewExpression 类封装过滤/掩码表达式

2. 查询执行流程修改：

   • 在查询分析阶段（StatementAnalyzer）从访问控制模块获取过滤条件和掩码规则
   • 将获取的规则转换为查询表达式（Expression）
   • 在关系计划阶段（RelationPlanner）应用这些表达式重写查询计划

关键技术细节

行过滤实现

行过滤表达式必须是基于表列的布尔类型标量SQL表达式。例如，对于员工表可以实现"只能查看本部门员工"的策略：

department_id = CURRENT_DEPARTMENT()

系统会将此条件自动追加到查询的WHERE子句中。

列掩码实现

列掩码表达式必须是可强制转换为原列类型的标量SQL表达式。例如对薪资列的掩码：

CASE WHEN is_manager THEN salary ELSE NULL END

或者在客户表中对联系方式进行部分隐藏：

CONCAT(SUBSTR(contact,1,3), '****', SUBSTR(contact,8,4))

设计考量

项目曾考虑过通过连接器计划优化SPI来实现此功能，但存在以下问题：

1. 需要每个连接器单独实现，缺乏统一性
2. 难以保证跨连接器的一致行为
3. 增加了连接器开发的复杂度

最终选择的集中式方案具有以下优势：

1. 统一的核心层实现
2. 一致的跨连接器行为
3. 更简单的连接器集成方式

实际应用场景

1. 多租户数据隔离：确保每个租户只能看到自己的数据
2. 敏感数据保护：对个人识别信息和健康数据进行动态脱敏
3. 合规审计：满足数据保护法规的数据访问控制要求
4. 最小权限原则：实施基于角色的精细化数据访问策略

后续优化方向

1. 性能优化：批量获取过滤/掩码规则减少RPC调用
2. 缓存机制：对频繁使用的规则进行缓存
3. 表达式优化：合并多个过滤条件提高执行效率
4. 与现有权限系统的深度集成

总结

PrestoDB 通过引入行级过滤和列级掩码功能，显著增强了其在企业级环境中的数据安全能力。这一实现既保持了Presto原有的高性能特性，又提供了灵活的扩展接口，使系统能够适应各种复杂的安全合规需求。对于需要在多租户环境下安全共享数据或处理敏感信息的企业来说，这一功能具有重要的实践价值。