摘要:数据库权限管理对大家都很熟悉,然而怎么做好数据库权限管理呢?在本文中将详细介绍 Nebula Graph 的用户管理和权限管理。

本文首发 Nebula Graph 博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/access-control-design-code-nebula-graph/

数据库权限管理对大家来说都已经很熟悉了。Nebula Graph 本身是一个高性能的海量图数据库,数据库的安全问题更是数据库设计的重中之重。目前 Nebula Graph 已支持基于角色的权限控制功能。在这篇文章中将详细介绍 Nebula Graph 的用户管理和权限管理。

Nebula Graph 架构体系

由上图可知,Nebula Graph的主体架构分为三部分:Computation Layer、Storage Layer 和 Meta Service。Console 、API 和 Web Service 被统称为 Client API。 账户数据和权限数据将被存储在 Meta Engine中,当Query Engine 启动后,将会初始 Meta Client,Query Engine 将通过 Meta Client 与 Meta Service 进行通信。

当用户通过 Client API 连接 Query Engine 时,Query Engine 会通过 Meta Client 查询 Meta Engine 的用户数据,并判断连接账户是否存在,以及密码是否正确。当验证通过后,连接创建成功,用户可以通过这个连接执行数据操作。当用户通过 Client API 发送操作指令后,Query Engine 首先对此指令做语法解析,识别操作类型,通过操作类型、用户角色等信息进行权限判断,如果权限无效,则直接在 Query Engine 阻挡操作,并返回错误信息至 Client API。 在整个权限检查的过程中,Nebula Graph 对 Meta data 进行了缓存,将在以下章节中介绍。

功能描述

在介绍功能之前,需要先描述一下 Nebula Graph 的逻辑结构:Nebula Graph 是一个支持多图空间(Space) 的图数据库,Space 中独立管理 Schema 和 Data,Space 和 Space 之间相互独立。另外,Nebula Graph 还提供了一系列高级命令用于全局管理 Cluster,Cluster 的操作命令和 Space 的操作命令将在下文中详细描述。

因此 Nebula Graph 的权限管理将会基于图空间(Space)角色(Role)操作(Operation) 三个维度进行。详细描述请看下列子章节。

角色划分

Nebula Graph 提供了五种操作角色,分别是 GOD、ADMIN、DBA、USER、GUEST,这五种操作角色基本覆盖了所有的数据安全控制的场景。一个登陆账户(Account)可以在不同的 Space 中拥有不同角色,但一个 Account 在同一个 Space 中只能拥有一种角色。角色讲解:

  • GOD:相当于 Linux 操作系统中的 root 用户,拥有最高的管理权限。Nebula Graph Cluster 在初始化时会默认创建一个 GOD 角色的 Account,名为 root。
  • ADMIN:基于 Space 的高级管理员,拥有此 Space 之内的所有管理权限,但对整个集群则没有管理权限
  • DBA:数据库管理员,可以对权限内的 Space 进行管理,例如对 Schema / Data 进行修改和查询。和 ADMIN 的区别是 DBA 不能对某个 Account 进行授权操作,但 ADMIN 可以
  • USER:普通的数据库使用角色。可读写 Data,可读 Schema 但没有写权限
  • GUEST:访问者角色,对权限内 Space 的 Schema 和 Data 有只读权限

详细权限列表如下图所示:

OPERATION GOD ADMIN DBA USER GUEST
Read Space Y Y Y Y Y
Write Space Y
Read Schema Y Y Y Y Y
Write Schema Y Y Y
Write User Y
Write Role Y Y
Read Data Y Y Y Y Y
Write Data Y Y Y Y
Special operation Y Y Y Y Y

注 : Special Operation 为特殊操作,例如 SHOW SPACE,每个角色都可以执行,但其执行结果只显示 Account 权限内的结果。

数据库操作权限细分

基于上边的角色列表,不同的角色拥有不同的操作许可,详细如下:

OPERATION STATEMENTS
Read Space 1.USE
2.DESCRIBE SPACE
Write Space 1.CREATE SPACE
2.DROP SPACE
3.CREATE SNAPSHOT
4.DROP SNAPSHOT
5.BALANCE
Read Schema 1.DESCRIBE TAG
2.DESCRIBE EDGE
3.DESCRIBE TAG INDEX
4.DESCRIBE EDGE INDEX
Write Schema 1.CREATE TAG
2.ALTER TAG
3.CREATE EDGE
4.ALTER EDGE
5.DROP TAG
6.DROP EDGE
7.CREATE TAG INDEX
8.CREATE EDGE INDEX
9.DROP TAG INDEX
10.DROP EDGE INDEX
Write User 1.CREATE USER
2.DROP USER
3.ALTER USER
Write Role 1.GRANT
2.REVOKE
Read Data 1.GO
2.PIPE
3.LOOKUP
4.YIELD
5.ORDER BY
6.FETCH VERTEX
7.FETCH EDGE
8.FIND PATH
9.LIMIT
10.GROUP BY
11.RETURN
Write Data 1.REBUILD TAG INDEX
2.REBUILD EDGE INDEX
3.INSERT VERTEX
4.UPDATE VERTEX
5.INSERT EDGE
6.UPDATE DEGE
7.DELETE VERTEX
8.DELETE EDGE
Special Operation 1. SHOW,eg: SHOW SPACESHOW ROLES
2.CHANGE PASSWORD

控制逻辑

Nebula Graph 的用户管理和权限管理和大多数数据库的控制相似,基于 meta server,对图空间(Space)、角色(Role)、操作(Operation)三个层面进行权限管理,当 Client 连接 Nebula Graph Server 的时候,Nebula Graph Server 首先会验证登陆账户(Account)是否存在,并验证密码是否有效。

登录成功后,Nebula Graph Server 会为此连接初始 Session ID,并将 Session ID、用户信息、权限信息和 Space 信息一起加载到 Session 结构中。后续的每次操作将基于 Session 结构中的信息进行权限判断。直到用户主动退出连接或 session timeout,Session 销毁。另外,Meta Client 对权限信息进行了缓存,并根据设置的时间频率进行缓存同步,有效降低了用户连接的过程的时间耗费。

控制逻辑代码片段

Permission Check

bool PermissionCheck::permissionCheck(session::Session *session, Sentence* sentence) {
auto kind = sentence->kind();
switch (kind) {
case Sentence::Kind::kUnknown : {
return false;
}
case Sentence::Kind::kUse :
case Sentence::Kind::kDescribeSpace : {
/**
* Use space and Describe space are special operations.
* Permission checking needs to be done in their executor.
* skip the check at here.
*/
return true;
}
...

Permission Check Entry

Status SequentialExecutor::prepare() {
for (auto i = 0U; i < sentences_->sentences_.size(); i++) {
auto *sentence = sentences_->sentences_[i].get();
auto executor = makeExecutor(sentence);
if (FLAGS_enable_authorize) {
auto *session = executor->ectx()->rctx()->session();
/**
* Skip special operations check at here. they are :
* kUse, kDescribeSpace, kRevoke and kGrant.
*/
if (!PermissionCheck::permissionCheck(session, sentence)) {
return Status::PermissionError("Permission denied");
}
}
...
}

示例

查看现有用户角色

(root@127.0.0.1:6999) [(none)]> SHOW USERS;
===========
| Account |
===========
| root |
-----------
Got 1 rows (Time spent: 426.351/433.756 ms)

创建用户

(root@127.0.0.1:6999) [(none)]> CREATE USER user1 WITH PASSWORD "pwd1"
Execution succeeded (Time spent: 194.471/201.007 ms) (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> CREATE USER user2 WITH PASSWORD "pwd2"
Execution succeeded (Time spent: 33.627/40.084 ms) # 查看现有用户角色 (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> SHOW USERS;
===========
| Account |
===========
| root |
-----------
| user1 |
-----------
| user2 |
-----------
Got 3 rows (Time spent: 24.415/32.173 ms)

为 Space 中的不同 Account 指定角色

# 创建图空间

(root@127.0.0.1:6999) [(none)]> CREATE SPACE user_space(partition_num=1, replica_factor=1)
Execution succeeded (Time spent: 218.846/225.075 ms) (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> GRANT DBA ON user_space TO user1
Execution succeeded (Time spent: 203.922/210.957 ms) (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> GRANT ADMIN ON user_space TO user2
Execution succeeded (Time spent: 36.384/49.296 ms)

查看特定 Space 的已有角色

(root@127.0.0.1:6999) [(none)]> SHOW ROLES IN user_space
=======================
| Account | Role Type |
=======================
| user1 | DBA |
-----------------------
| user2 | ADMIN |
-----------------------
Got 2 rows (Time spent: 18.637/29.91 ms)

取消特定 Space 的角色授权

(root@127.0.0.1:6999) [(none)]> REVOKE ROLE DBA ON user_space FROM user1
Execution succeeded (Time spent: 201.924/216.232 ms) # 查看取消之后,user_space 现有角色 (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> SHOW ROLES IN user_space
=======================
| Account | Role Type |
=======================
| user2 | ADMIN |
-----------------------
Got 1 rows (Time spent: 16.645/32.784 ms)

删除某个 Account 角色

(root@127.0.0.1:6999) [(none)]> DROP USER user2
Execution succeeded (Time spent: 203.396/216.346 ms) # 查看 user2 在 user_space 的角色 (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> SHOW ROLES IN user_space
Empty set (Time spent: 20.614/34.905 ms) # 查看数据库现有 account (root@127.0.0.1:6999) [(none)]> SHOW USERS;
===========
| Account |
===========
| root |
-----------
| user1 |
-----------
Got 2 rows (Time spent: 22.692/38.138 ms)

本文到此结束,如果你喜欢本文,可以给我们点个 star 哟 GitHub 传送门:https://github.com/vesoft-inc/nebula

想了解、交流图数据库技术的小伙伴,可以联系 Nebula Graph 官方小助手微信号:NebulaGraphbot 来群里和业内大牛聊聊哟~~

Hi,我是 bright-starry-sky,是图数据 Nebula Graph 研发工程师,对数据库存储有浓厚的兴趣,希望本次的经验分享能给大家带来帮助,如有不当之处希望你能在本文【评论】区留言,谢谢~

一文读懂图数据库 Nebula Graph 访问控制实现原理的更多相关文章

  1. 分布式图数据库 Nebula Graph 的 Index 实践

    导读 索引是数据库系统中不可或缺的一个功能,数据库索引好比是书的目录,能加快数据库的查询速度,其实质是数据库管理系统中一个排序的数据结构.不同的数据库系统有不同的排序结构,目前常见的索引实现类型如 B ...

  2. 图数据库 Nebula Graph TTL 特性

    导读 身处在现在这个大数据时代,我们处理的数据量需以 TB.PB, 甚至 EB 来计算,怎么处理庞大的数据集是从事数据库领域人员的共同问题.解决这个问题的核心在于,数据库中存储的数据是否都是有效的.有 ...

  3. 分布式图数据库 Nebula Graph 中的集群快照实践

    1 概述 1.1 需求背景 图数据库 Nebula Graph 在生产环境中将拥有庞大的数据量和高频率的业务处理,在实际的运行中将不可避免的发生人为的.硬件或业务处理错误的问题,某些严重错误将导致集群 ...

  4. 初识分布式图数据库 Nebula Graph 2.0 Query Engine

    摘要:本文主要介绍 Query 层的整体结构,并通过一条 nGQL 语句来介绍其通过 Query 层的四个主要模块的流程. 一.概述 分布式图数据库 Nebula Graph 2.0 版本相比 1.0 ...

  5. 图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

    本文首发于 Nebula Graph 官方博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-graph-risk-control-boss-zhipin/ 摘要: ...

  6. 图数据库 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计

    Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库.作为唯一能够存储万亿个带属性的节点和边的在线图数据库,Nebula Graph 不仅能够在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求,而且能够提供极高的 ...

  7. 图数据库 Nebula Graph 的安装部署

    Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库.作为唯一能够存储万亿个带属性的节点和边的在线图数据库,Nebula Graph 不仅能够在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求,还能够实现服务高可 ...

  8. 图数据库 Nebula Graph 是什么

    图数据库(英语:Graph Database)是一个使用图结构进行语义查询的数据库.该系统的关键概念是图,形式上是点 (Node 或者 Vertex) 和边 (Edge 或者 Relationship ...

  9. GraphX 在图数据库 Nebula Graph 的图计算实践

    不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程. 一.背景 随着网络信息技术的飞速发展,数 ...

  10. LC滤波器简单设计法 - 一文读懂LC滤波器简单设计方法及原理介绍,LC值计算方法

    LC滤波器概述 LC滤波器也称为无源滤波器,是传统的谐波补偿装置.LC滤波器之所以称为无源滤波器,顾名思义,就是该装置不需要额外提供电源.LC滤波器一般是由滤波电容器.电抗器和电阻器适当组合而成,与谐 ...

随机推荐

  1. css3写一个加载动画

    先制作一个正方形,让圆点在正方形的最外侧 <style> body { margin: 0; } .loading { width: 200px; height: 200px; backg ...

  2. 【解决了一个小问题】vm-agent中,如何对envoy这样的特殊expoter路径做处理?

    作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 envoy这个组件的expoter路径为 /stats/p ...

  3. 【分享笔记】druid存储系统-思维导图

    作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu 公众号:一本正经的瞎扯 源于:<Druid实时大数据分析原理与实践>这本书的阅读笔记 ...

  4. 在mac中双击执行python

    执行python脚本 mac有内置的python,但还是建议你自己安装一个python,如果没有卸载mac自带的python2.7,当你需要使用python3执行脚本时,python命令需要改为pyt ...

  5. go中的类型转换成interface之后如何复原

    go中interface转换成原来的类型 首先了解下interface 什么是interface? 如何判断interface变量存储的是哪种类型 fmt 反射 断言 来看下interface的底层源 ...

  6. 8.2 Windows驱动开发:内核解锁与强删文件

    在某些时候我们的系统中会出现一些无法被正常删除的文件,如果想要强制删除则需要在驱动层面对其进行解锁后才可删掉,而所谓的解锁其实就是释放掉文件描述符(句柄表)占用,文件解锁的核心原理是通过调用ObSet ...

  7. 基于javascript引擎封装实现算术表达式计算工具类

    JAVA可动态计算表达式的框架非常多,比如:spEL.Aviator.MVEL.EasyRules.jsEL等,这些框架的编码上手程度.功能侧重点及执行性能各有优劣,网上也有大把的学习资料及示例代码, ...

  8. Exadata刷机快速参考

    本文以Exadata X8 HC 1/4 rack为例,介绍整个Exadata刷机的步骤. 我理解刷机最关键的就两大步骤:第一步是所有机器刷OS,第二步是使用OEDA一键刷机.至于其它所有工作都是在为 ...

  9. go语言中 字符串 多行字符串 转义

  10. Python Rich:美化终端显示效果

    Rich库的功能就像它的名字一样,使Python编程更加丰富(rich),它帮助开发者在控制台(命令行)输出中创建丰富.多彩和具有格式化的文本. 本篇总结了如何使用Rich库让我们的命令行工具更加美观 ...