アクセス履歴¶

読み取りおよび書き込み操作の追跡¶

ACCESS_HISTORY ビューには、次の列が含まれています。

query_id | query_start_time | user_name | direct_objects_accessed | base_objects_accessed | objects_modified | object_modified_by_ddl | policies_referenced | parent_query_id | root_query_id

読み取り操作は最初の5列で追跡され、最後の列 objects_modified は、Snowflakeの列、テーブル、およびステージに関連するデータ書き込み情報を指定します。

Snowflakeのクエリとデータベースオブジェクトの作成方法により、Snowflakeが base_objects_accessed 列、 objects_modified 列、 および direct_objects_accessed 列に対して返す情報が決まります。

同様に、クエリが行アクセスポリシーによって保護されたオブジェクトまたはマスキングポリシーによって保護された列を参照する場合、Snowflakeはポリシー情報を policies_referenced 列に記録します。

object_modified_by_ddl 列は、データベース、スキーマ、テーブル、ビュー、および列に対する DDL 操作を記録します。これらの操作には、テーブルやビューに対する行アクセスポリシーを指定するステートメント、列に対するマスキングポリシーを指定するステートメント、オブジェクトや列に対するタグの更新（例: タグの設定、タグ値の変更）も含まれます。

parent_query_id 列と root_query_id 列には、次に対応するクエリ IDs が記録されています。

• 他のオブジェクトに対して読み取りまたは書き込み操作を行うクエリ。

• ネストされたストアドプロシージャの呼び出しなど、ストアドプロシージャを呼び出すオブジェクトに対して読み取りまたは書き込み操作を実行するクエリ。詳細については、 祖先クエリ （このトピック内）をご参照くださいい。

列の詳細については、 ACCESS_HISTORY ビューの 列 セクションをご参照ください。

列の系列¶

列系統（つまり、列のアクセス履歴）は、Account Usage ACCESS_HISTORY ビューを拡張して、書き込み操作でソース列からターゲット列にデータがどのように流れるかを指定します。Snowflakeは、ソース列からのデータを参照する後続のすべてのテーブルオブジェクト（例: INSERT、 MERGE、 CTAS）を介して、ソース列からのデータを追跡します。ただし、系統チェーン内のオブジェクトがドロップされている場合を除きます。Snowflakeは、 ACCESS_HISTORY ビューの objects_modified 列を強化することで、列系統にアクセスできるようにします。

詳細については、次をご参照ください。

• 利点 （このトピック内）

• 例: 列の系列 （このトピック内）

• 列系統の使用上の注意

マスキングと行アクセスポリシーの参照¶

POLICY_REFERENCED 列は、テーブルに設定された行アクセスポリシーまたは列に設定されたマスキングポリシーを持つオブジェクトを指定します。これには、行アクセスポリシーまたはマスキングポリシーによって保護されている中間オブジェクトが含まれます。Snowflakeは、テーブルまたは列に適用されるポリシーを記録します。

次のオブジェクトを検討してください。

t1 » v1 » v2

条件:

• t1 はベーステーブル。

• v1 はベーステーブルから構築されたビュー。

• v2 は v1 から作成されたビュー。

ユーザーが v2 をクエリすると、 policies_referenced 列には、 v2 を保護する行アクセスポリシー、 v2 内の列を保護する各マスキングポリシー、または該当する場合は両方の種類のポリシーが記録されます。さらに、この列には、 t1 と v1 を保護するマスキングポリシーまたは行アクセスポリシーが記録されます。

これらの記録は、ポリシーで保護されたオブジェクトにアクセスされた方法をデータ管理者が理解するのに役立ちます。

policies_referenced 列は、 ACCESS_HISTORY ビューに追加の利点を提供します。

• 特定のクエリでユーザーがアクセスする、ポリシーで保護されたオブジェクトを識別します。

• ポリシー監査プロセスを簡素化します。

  ACCESS_HISTORY ビューをクエリすると、ユーザーがアクセスする保護されたオブジェクトと保護された列に関する情報を取得するために、他のAccount Usageビュー（例: POLICY_REFERENCES や QUERY_HISTORY）での複雑な結合が不必要になります。

サポートされている操作¶

ACCESS_HISTORY ビューがサポートする読み取りおよび書き込み操作の詳細については、 ACCESS_HISTORY ビュー の使用上の注意セクションをご参照ください。

利点¶

Snowflakeのアクセス履歴には、読み取りおよび書き込み操作に関する次の利点があります。

データ検出:

未使用のデータを検出して、データをアーカイブするか削除するかを決定します。

機密データの移動状況を追跡する:

外部クラウドストレージの場所（例: Amazon S3バケット）からターゲットのSnowflakeテーブルへの、またはその逆のデータ移動を追跡します。

あるSnowflakeテーブルから異なるSnowflakeテーブルへの内部データの移動を追跡します。

機密データの移動をトレースした後、ポリシー（マスキング および 行アクセス）を適用してデータを保護し、 アクセス制御設定 を更新して、ステージへのアクセスをさらに規制します。テーブル、および タグ を設定して、機密データを含むステージ、テーブル、および列のコンプライアンス要件について追跡できるようにします。

データ検証:

レポート、ダッシュボード、およびチャートやグラフなどのデータ可視化製品の正確性と整合性は、データを元のソースまで追跡できるため、検証されます。

データスチュワードは、特定のテーブルまたはビューを削除または変更する前にユーザーに通知することもできます。

コンプライアンス監査:

GDPR や CCPA などのコンプライアンス規制を満たすために、テーブルまたはステージで書き込み操作を実行したSnowflakeユーザーを特定し、書き込み操作がいつ発生したかを特定します。

全体的なデータガバナンスを強化する:

ACCESS_HISTORY ビューは、アクセスされたデータ、データアクセスがいつ行われたか、およびアクセスされたデータがデータソースオブジェクトからデータターゲットオブジェクトにどのように移動したかを統一的に示します。

列系統には、次の追加の利点があります。

派生オブジェクトの保護:

データスチュワードは、派生オブジェクト（例: CTAS）を作成した後に追加作業なしで、機密性の高いソース列に簡単に タグ付け できます。その後、データスチュワードは、機密性の高い列を含むテーブルを 行アクセスポリシー で保護するか、機密性の高い列自体を マスキングポリシー または タグベースのマスキングポリシー で保護できます。

機密列のコピー頻度:

データプライバシー担当者は、機密データを含む列のオブジェクト数（例: テーブル1つ、ビュー2つ）を迅速に判断できます。機密データを含む列がテーブルオブジェクトに何回出現するかを知ることで、データプライバシー担当者は、規制コンプライアンス基準をどのように満たしているかを証明できます（例: 欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）基準に準拠）。

根本原因の分析:

列系統は、データをソースまで追跡するメカニズムを提供します。これは、データ品質の低下に起因する障害点を特定し、トラブルシューティングプロセス中に分析する列の数を減らすのに役立ちます。

ユーザーのアクセス履歴を返す¶

最新のアクセスから開始して、ユーザーとクエリの開始時刻の順にユーザーアクセス履歴を返します。

SELECT user_name
       , query_id
       , query_start_time
       , direct_objects_accessed
       , base_objects_accessed
FROM access_history
ORDER BY 1, 3 desc
;

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コンプライアンス監査を促進する¶

次の例は、コンプライアンス監査を容易にするために役立ちます。

• object_id 値を追加して、過去30日間に機密テーブルにアクセスしたユーザーを特定します。

  SELECT distinct user_name
  FROM access_history
       , lateral flatten(base_objects_accessed) f1
  WHERE f1.value:"objectId"::int=<fill_in_object_id>
  AND f1.value:"objectDomain"::string='Table'
  AND query_start_time >= dateadd('day', -30, current_timestamp())
  ;
  

  Copy

• 32998411400350 の object_id 値を使用して、過去30日間にアクセスがあった時期を特定します。

  SELECT query_id
         , query_start_time
  FROM access_history
       , lateral flatten(base_objects_accessed) f1
  WHERE f1.value:"objectId"::int=32998411400350
  AND f1.value:"objectDomain"::string='Table'
  AND query_start_time >= dateadd('day', -30, current_timestamp())
  ;
  

  Copy

• 32998411400350 の object_id 値を使用して、過去30日間にアクセスされた列を特定します。

  SELECT distinct f4.value AS column_name
  FROM access_history
       , lateral flatten(base_objects_accessed) f1
       , lateral flatten(f1.value) f2
       , lateral flatten(f2.value) f3
       , lateral flatten(f3.value) f4
  WHERE f1.value:"objectId"::int=32998411400350
  AND f1.value:"objectDomain"::string='Table'
  AND f4.key='columnName'
  ;
  

  Copy

ステージからテーブルにデータをロードする¶

外部クラウドストレージのデータファイルからターゲットテーブルの列に値のセットをロードします。

copy into table1(col1, col2)
from (select t.$1, t.$2 from @mystage1/data1.csv.gz);

Copy

direct_objects_accessed 列と base_objects_accessed 列は、外部の名前付きステージにアクセスしたことを指定します。

{
  "objectDomain": STAGE
  "objectName": "mystage1",
  "objectId": 1,
  "stageKind": "External Named"
}

Copy

objects_modified 列は、データがテーブルの2つの列に書き込まれたことを指定します。

{
  "columns": [
     {
       "columnName": "col1",
       "columnId": 1
     },
     {
       "columnName": "col2",
       "columnId": 2
     }
  ],
  "objectId": 1,
  "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.TABLE1",
  "objectDomain": TABLE
}

Copy

テーブルからステージにデータをアンロードする¶

値のセットをSnowflakeテーブルからクラウドストレージにアンロードします。

copy into @mystage1/data1.csv
from table1;

Copy

direct_objects_accessed 列と base_objects_accessed 列は、アクセスされたテーブル列を指定します。

{
  "objectDomain": TABLE
  "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.TABLE1",
  "objectId": 123,
  "columns": [
     {
       "columnName": "col1",
       "columnId": 1
     },
     {
       "columnName": "col2",
       "columnId": 2
     }
  ]
}

Copy

objects_modified 列は、アクセスされたデータが書き込まれたステージを指定します。

{
  "objectId": 1,
  "objectName": "mystage1",
  "objectDomain": STAGE,
  "stageKind": "External Named"
}

Copy

PUT コマンドを使用して、ローカルファイルをステージにアップロードする¶

データファイルを内部（つまり、Snowflake）ステージにコピーします。

put file:///tmp/data/mydata.csv @my_int_stage;

Copy

direct_objects_accessed 列と base_objects_accessed 列は、アクセスされたファイルへのローカルパスを指定します。

{
  "location": "file:///tmp/data/mydata.csv"
}

Copy

objects_modified 列は、アクセスされたデータが書き込まれたステージを指定します。

{
  "objectId": 1,
  "objectName": "my_int_stage",
  "objectDomain": STAGE,
  "stageKind": "Internal Named"
}

Copy

GET コマンドを使用して、ステージからローカルディレクトリにデータファイルを取得する¶

内部ステージからローカルマシン上のディレクトリにデータファイルを取得します。

get @%mytable file:///tmp/data/;

Copy

direct_objects_accessed 列と base_objects_accessed 列は、アクセスされたステージとローカルディレクトリを指定します。

{
  "objectDomain": Stage
  "objectName": "mytable",
  "objectId": 1,
  "stageKind": "Table"
}

Copy

objects_modified 列は、アクセスされたデータが書き込まれたディレクトリを指定します。

{
  "location": "file:///tmp/data/"
}

Copy

機密性の高いステージデータの動きの追跡¶

時系列で実行される一連のクエリを移動するときに、機密性の高いステージデータを追跡します。

次のコマンドを実行します。5つのステートメントがステージデータにアクセスすることに注意してください。したがって、ステージアクセスの ACCESS_HISTORY ビューをクエリする場合、結果セットには5行が含まれている必要があります。

use test_db.test_schema;
create or replace table T1(content variant);
insert into T1(content) select parse_json('{"name": "A", "id":1}');

-- T1 -> T6
insert into T6 select * from T1;

-- S1 -> T1
copy into T1 from @S1;

-- T1 -> T2
create table T2 as select content:"name" as name, content:"id" as id from T1;

-- T1 -> S2
copy into @S2 from T1;

-- S1 -> T3
create or replace table T3(customer_info variant);
copy into T3 from @S1;

-- T1 -> T4
create or replace table T4(name string, id string, address string);
insert into T4(name, id) select content:"name", content:"id" from T1;

-- T6 -> T7
create table T7 as select * from T6;

Copy

条件:

• T1、 T2 ... T7 は、テーブルの名前を指定します。

• S1 および S2 は、ステージの名前を指定します。

アクセス履歴をクエリし、ステージ S1 へのアクセスを決定します。

次のテーブルに、 direct_objects_accessed、 base_objects_accessed、および objects_modified 列のデータを示します。

direct_objects_accessed	base_objects_accessed	objects_modified
[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68611, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66566, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T6" } ] Copy
[ { "objectDomain": "Stage", "objectId": 117, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1", "stageKind": "External Named" } ] Copy	[ { "objectDomain": "Stage", "objectId": 117, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1", "stageKind": "External Named" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy
[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68613, "columnName": "ID" }, { "columnId": 68612, "columnName": "NAME" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66568, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T2" } ] Copy
[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "objectDomain": "Stage", "objectId": 118, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.S2", "stageKind": "External Named" } ] Copy
[ { "objectDomain": "Stage", "objectId": 117, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1", "stageKind": "External Named" } ] Copy	[ { "objectDomain": "Stage", "objectId": 117, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1", "stageKind": "External Named" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68614, "columnName": "CUSTOMER_INFO" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66570, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T3" } ] Copy
[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68610, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66564, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68615, "columnName": "NAME" }, { "columnId": 68616, "columnName": "ID" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66572, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T4" } ] Copy
[ { "columns": [ { "columnId": 68611, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66566, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T6" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68611, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66566, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T6" } ] Copy	[ { "columns": [ { "columnId": 68618, "columnName": "CONTENT" } ], "objectDomain": "Table", "objectId": 66574, "objectName": "TEST_DB.TEST_SCHEMA.T7" } ] Copy

クエリの例については、次の点に注意してください。

• 再帰共通テーブル式 を使用します。

• USING 句 ではなく JOIN 構造を使用します。

  with access_history_flatten as (
      select
          r.value:"objectId" as source_id,
          r.value:"objectName" as source_name,
          r.value:"objectDomain" as source_domain,
          w.value:"objectId" as target_id,
          w.value:"objectName" as target_name,
          w.value:"objectDomain" as target_domain,
          c.value:"columnName" as target_column,
          t.query_start_time as query_start_time
      from
          (select * from TEST_DB.ACCOUNT_USAGE.ACCESS_HISTORY) t,
          lateral flatten(input => t.BASE_OBJECTS_ACCESSED) r,
          lateral flatten(input => t.OBJECTS_MODIFIED) w,
          lateral flatten(input => w.value:"columns", outer => true) c
          ),
      sensitive_data_movements(path, target_id, target_name, target_domain, target_column, query_start_time)
      as
        -- Common Table Expression
        (
          -- Anchor Clause: Get the objects that access S1 directly
          select
              f.source_name || '-->' || f.target_name as path,
              f.target_id,
              f.target_name,
              f.target_domain,
              f.target_column,
              f.query_start_time
          from
              access_history_flatten f
          where
          f.source_domain = 'Stage'
          and f.source_name = 'TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1'
          and f.query_start_time >= dateadd(day, -30, date_trunc(day, current_date))
          union all
          -- Recursive Clause: Recursively get all the objects that access S1 indirectly
          select sensitive_data_movements.path || '-->' || f.target_name as path, f.target_id, f.target_name, f.target_domain, f.target_column, f.query_start_time
            from
               access_history_flatten f
              join sensitive_data_movements
              on f.source_id = sensitive_data_movements.target_id
                  and f.source_domain = sensitive_data_movements.target_domain
                  and f.query_start_time >= sensitive_data_movements.query_start_time
        )
  select path, target_name, target_id, target_domain, array_agg(distinct target_column) as target_columns
  from sensitive_data_movements
  group by path, target_id, target_name, target_domain;
  

  Copy

クエリは、ステージ S1 のデータ移動に関連する次の結果セットを生成します。

PATH	TARGET_NAME	TARGET_ID	TARGET_DOMAIN	TARGET_COLUMNS
TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1	TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1	66564	テーブル	["CONTENT"]
TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.S2	TEST_DB.TEST_SCHEMA.S2	118	ステージ	[]
TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T2	TEST_DB.TEST_SCHEMA.T2	66568	テーブル	["NAME","ID"]
TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T4	TEST_DB.TEST_SCHEMA.T4	66572	テーブル	["ID","NAME"]
TEST_DB.TEST_SCHEMA.S1-->TEST_DB.TEST_SCHEMA.T3	TEST_DB.TEST_SCHEMA.T3	66570	テーブル	["CUSTOMER_INFO"]

UDF を呼び出す¶

2つの数値の積を計算する次の SQL UDF を検討し、それが mydb.udfs という名前のスキーマに格納されていると仮定します。

CREATE FUNCTION MYDB.UDFS.GET_PRODUCT(num1 number, num2 number)
RETURNS number
AS
$$
    NUM1 * NUM2
$$
;

Copy

get_product を直接 呼び出す と、 UDF の詳細が direct_objects_accessed 列に記録されます。

[
  {
    "objectDomain": "FUNCTION",
    "objectName": "MYDB.UDFS.GET_PRODUCT",
    "objectId": "2",
    "argumentSignature": "(NUM1 NUMBER, NUM2 NUMBER)",
    "dataType": "NUMBER(38,0)"
  }
]

Copy

この例は、 ストアドプロシージャの呼び出し （このトピック内）に類似しています。

INSERT DML を使用した UDF¶

mydb.tables.t1 という名前のテーブルの1および2という名前の列を更新するために、次の INSERT ステートメントを検討してください。

insert into t1(product)
select get_product(c1, c2) from mydb.tables.t1;

Copy

ACCESS_HISTORY ビューは、 get_product 関数を次の場所に記録します。

• direct_objects_accessed 列。これは、 SQL ステートメントで明示的に関数の名前が付けられているため。また、

• directSources 配列にある objects_modified 列。これは、関数が列に挿入される値のソースであるため。

同様に、テーブル t1 は次の同じ列に記録されます。

direct_objects_accessed

objects_modified

[ { "objectDomain": "FUNCTION", "objectName": "MYDB.UDFS.GET_PRODUCT", "objectId": "2", "argumentSignature": "(NUM1 NUMBER, NUM2 NUMBER)", "dataType": "NUMBER(38,0)" }, { "objectDomain": "TABLE", "objectName": "MYDB.TABLES.T1", "objectId": 1, "columns": [ { "columnName": "c1", "columnId": 1 }, { "columnName": "c2", "columnId": 2 } ] } ] Copy

[ { "objectDomain": "TABLE", "objectName": "MYDB.TABLES.T1", "objectId": 2, "columns": [ { "columnId": "product", "columnName": "201", "directSourceColumns": [ { "objectDomain": "Table", "objectName": "MYDB.TABLES.T1", "objectId": "1", "columnName": "c1" }, { "objectDomain": "Table", "objectName": "MYDB.TABLES.T1", "objectId": "1", "columnName": "c2" }, { "objectDomain": "FUNCTION", "objectName": "MYDB.UDFS.GET_PRODUCT", "objectId": "2", "argumentSignature": "(NUM1 NUMBER, NUM2 NUMBER)", "dataType": "NUMBER(38,0)" } ], "baseSourceColumns":[] } ] } ] Copy

共有 UDFs¶

共有 UDFs は、直接または間接的に参照できます。

• 直接参照は、 UDF を明示的に呼び出す （このトピック内）ことと同じですが、 UDF が base_objects_accessed 列と direct_objects_accessed 列の両方に記録されます。

• 間接参照の例は、 UDF を呼び出してビューを作成することです。

  create view v as
  select get_product(c1, c2) as vc from t;
  

  Copy

  base_objects_accessed 列には、 UDF とテーブルが記録されます。

  direct_objects_accessed 列はビューを記録します。

ALLOWED_VALUES でタグを作成する¶

タグを作成します。

create tag governance.tags.pii allowed_values 'sensitive','public';

Copy

列の値:

{
  "objectDomain": "TAG",
  "objectName": "governance.tags.pii",
  "objectId": "1",
  "operationType": "CREATE",
  "properties": {
    "allowedValues": {
      "sensitive": {
        "subOperationType": "ADD"
      },
      "public": {
        "subOperationType": "ADD"
      }
    }
  }
}

Copy

タグおよびマスキングポリシーでテーブルを作成する¶

列にマスキングポリシー、列にタグ、テーブルにタグを付けてテーブルを作成します。

create or replace table hr.data.user_info(
  email string
    with masking policy governance.policies.email_mask
    with tag (governance.tags.pii = 'sensitive')
  )
with tag (governance.tags.pii = 'sensitive');

Copy

列の値:

{
  "objectDomain": "TABLE",
  "objectName": "hr.data.user_info",
  "objectId": "1",
  "operationType": "CREATE",
  "properties": {
    "tags": {
      "governance.tags.pii": {
        "subOperationType": "ADD",
        "objectId": {
          "value": "1"
        },
        "tagValue": {
          "value": "sensitive"
        }
      }
    },
    "columns": {
      "email": {
        objectId: {
          "value": 1
        },
        "subOperationType": "ADD",
        "tags": {
          "governance.tags.pii": {
            "subOperationType": "ADD",
            "objectId": {
              "value": "1"
            },
            "tagValue": {
              "value": "sensitive"
            }
          }
        },
        "maskingPolicies": {
          "governance.policies.email_mask": {
            "subOperationType": "ADD",
            "objectId": {
              "value": 2
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Copy

タグにマスキングポリシーを設定する¶

タグにマスキングポリシーを設定します（例: タグベースのマスキング）。

alter tag governance.tags.pii set masking policy governance.policies.email_mask;

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列の値:

{
  "objectDomain": "TAG",
  "objectName": "governance.tags.pii",
  "objectId": "1",
  "operationType": "ALTER",
  "properties": {
    "maskingPolicies": {
      "governance.policies.email_mask": {
        "subOperationType": "ADD",
        "objectId": {
          "value": 2
        }
      }
    }
  }
}

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テーブルを入れ替える¶

t2 という名前のテーブルを t3 という名前のテーブルと入れ替えます。

alter table governance.tables.t2 swap with governance.tables.t3;

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ビューの2つの異なる記録に注目してください。

記録1:

{
  "objectDomain": "Table",
  "objectId": 0,
  "objectName": "GOVERNANCE.TABLES.T2",
  "operationType": "ALTER",
  "properties": {
    "swapTargetDomain": {
      "value": "Table"
    },
    "swapTargetId": {
      "value": 0
    },
    "swapTargetName": {
      "value": "GOVERNANCE.TABLES.T3"
    }
  }
}

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記録2:

{
  "objectDomain": "Table",
  "objectId": 0,
  "objectName": "GOVERNANCE.TABLES.T3",
  "operationType": "ALTER",
  "properties": {
    "swapTargetDomain": {
      "value": "Table"
    },
    "swapTargetId": {
      "value": 0
    },
    "swapTargetName": {
      "value": "GOVERNANCE.TABLES.T2"
    }
  }
}

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マスキングポリシーをドロップする¶

マスキングポリシーをドロップします。

drop masking policy governance.policies.email_mask;

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列の値:

{
  "objectDomain" : "MASKING_POLICY",
  "objectName": "governance.policies.email_mask",
  "objectId" : "1",
  "operationType": "DROP",
  "properties" : {}
}

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注釈

列の値は代表的なもので、タグと行のアクセスポリシーに対する DROP 操作に適用されます。

properties フィールドは空の配列で、 DROP 操作前のポリシーに関する情報は提供されません。

列のタグ参照を追跡する¶

タグがどのように列に設定されているかをモニターするために、 object_modified_by_ddl 列をクエリします。

テーブル管理者として、列にタグを設定し、タグの設定を解除し、異なる文字列値でタグを更新します。

alter table hr.tables.empl_info
  alter column email set tag governance.tags.test_tag = 'test';

alter table hr.tables.empl_info
  alter column email unset tag governance.tags.test_tag;

alter table hr.tables.empl_info
  alter column email set tag governance.tags.data_category = 'sensitive';

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データエンジニアとして、タグの値を変更します。

alter table hr.tables.empl_info
  alter column email set tag governance.tags.data_category = 'public';

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ACCESS_HISTORY ビューをクエリして変更をモニターします。

select
  query_start_time,
  user_name,
  object_modified_by_ddl:"objectName"::string as table_name,
  'EMAIL' as column_name,
  tag_history.value:"subOperationType"::string as operation,
  tag_history.key as tag_name,
  nvl((tag_history.value:"tagValue"."value")::string, '') as value
from
  TEST_DB.ACCOUNT_USAGE.access_history ah,
  lateral flatten(input => ah.OBJECT_MODIFIED_BY_DDL:"properties"."columns"."EMAIL"."tags") tag_history
where true
  and object_modified_by_ddl:"objectDomain" = 'Table'
  and object_modified_by_ddl:"objectName" = 'TEST_DB.TEST_SH.T'
order by query_start_time asc;

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戻り値:

+-----------------------------------+---------------+---------------------+-------------+-----------+-------------------------------+-----------+
| QUERY_START_TIME                  | USER_NAME     | TABLE_NAME          | COLUMN_NAME | OPERATION | TAG_NAME                      | VALUE     |
+-----------------------------------+---------------+---------------------+-------------+-----------+-------------------------------+-----------+
| Mon, Feb. 14, 2023 12:01:01 -0600 | TABLE_ADMIN   | HR.TABLES.EMPL_INFO | EMAIL       | ADD       | GOVERNANCE.TAGS.TEST_TAG      | test      |
| Mon, Feb. 14, 2023 12:02:01 -0600 | TABLE_ADMIN   | HR.TABLES.EMPL_INFO | EMAIL       | DROP      | GOVERNANCE.TAGS.TEST_TAG      |           |
| Mon, Feb. 14, 2023 12:03:01 -0600 | TABLE_ADMIN   | HR.TABLES.EMPL_INFO | EMAIL       | ADD       | GOVERNANCE.TAGS.DATA_CATEGORY | sensitive |
| Mon, Feb. 14, 2023 12:04:01 -0600 | DATA_ENGINEER | HR.TABLES.EMPL_INFO | EMAIL       | ADD       | GOVERNANCE.TAGS.DATA_CATEGORY | public    |
+-----------------------------------+---------------+---------------------+-------------+-----------+-------------------------------+-----------+