数据库脱敏从部署方式来看
串联接入到数据库服务器的前端和以插件的方式安装于数据库服务器当中，是数据库脱敏系统发挥自身作用的较大前提。但串联接入和以插件的方式安装在服务器系统中，都会改变数据库服务器所处的网络环境，参与数据交互的过程，一旦串联“节点”或者插件出现故障，会对数据库产生未知的影响，轻者业务中断，重者数据丢失、损坏。
静态与动态数据库脱敏的区别
静态数据脱敏(SDM)与动态数据脱敏(DDM)主要的区别是:是否在使用敏感数据当时进行脱敏。
1.静态数据脱敏(SDM )一.般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。
2.动态数据脱敏(DDM)一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同--敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。
数据库脱敏实现背后的秘密
数据脱敏功能，基于SQL引擎既有的实现框架，银行水印数据库系统，在受限用户执行查询语句过程中，实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现，如上图所示。我们将脱敏策略（Redaction Policy）视为表对象上绑定的规则，在优化器查询重写阶段，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，银行水印数据库价格，且当前脱敏规则生效（即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态），则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，此时，银行水印数据库服务器，遍历脱敏列系统表pg_redaction_column，查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数，银行水印数据库，将其替换成对应的FuncExpr即可。
经过上述对Query Tree的重写处理，优化器会自动生成新的执行计划，执行器遵照新的计划执行，查询结果将对敏感数据做脱敏处理。带有数据脱敏的语句执行，相较于原始语句，增加了数据脱敏的逻辑处理，势必会给查询带来额外的开销。这部分开销，主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。
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