结果集解析：不改写发给数据库的语句，需要提前获悉数据表结构，待数据库返回结果后再根据表结构判断集合内哪些数据需要脱敏，并逐条改写结果数据。
语句改写：将包含敏感字段查询的语句改写，对于查询中涉及的敏感字段（表列）通过外层嵌套函数的方式改写，使得数据库运行查询语句时返回不包含敏感数据的结果集。
脱敏方式，是指该脱敏策略使用何种方式对目标字段进行脱敏，目前openGauss预置了7种脱敏方式：creditcardmasking、 basicemailmasking、fullemailmasking、alldigitsmasking、shufflemasking、randommasking、maskall。分别适用于不同的脱敏场景。
脱敏对象，是指脱敏策略生效时作用的对象集合（LABEL），若查询目标字段存在于LABEL中，则该字段将会根据脱敏策略进行敏感数据脱敏，需要注意的是，openGauss动态数据脱敏特性支持对仅包含数据列的LABEL进行脱敏。
用户过滤器，指出脱敏策略在何种用户场景下生效，主要涉及USER（用户名）、APP（用户登录客户端名称）、IP（用户所处的ip）。当查询用户同时满足Masking Filter所指定的阈值时，数据脱敏策略才会生效。
脱敏策略mask_card_pol：只有当用户“user1”在‘10.11.12.13’ip上使用gsql访问表时，标签creditcard_label中的列将按照‘creditcardmasking’方式脱敏。
脱敏策略mask_name_pol：默认对于所有查询用户，标签customer_label中的列将按照‘MASKALL’的方式脱敏。
本文分享自微信公众号 - openGauss（openGauss）。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。