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En savoir plus sur la structure de votre base de données et les relations entre tables

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Une théorie des 6 poignées de main

La plupart d’entre nous sont familiers avec le concept des 6 poignées de main ou six degrés de séparation – l’idée est que n’importe qui sur la planète peut être connecté à n’importe qui d’autre en seulement six étapes. Donc, à travers seulement cinq autres personnes, vous pouvez être effectivement connecté à la Reine d’Angleterre, Bill Gates, ou même un dresseur d’éléphants thaïlandais. Ainsi, vous ne savez jamais qui peuvent être les amis de vos amis. Le même principe fonctionne très bien pour les bases de données.

Parfois, il est très difficile de savoir comment les différentes données de votre base de données peuvent être connectées. Cela arrive aussi du fait que souvent les données sensibles sont collectées par certaines personnes et protégées par d’autres personnes et départements. Les bases de données ont tendance à devenir plus grandes et compliquées avec le temps. Il n’est pas rare de trouver une base de données de 10 ou 15 ans. En conséquence, il est vraiment problématique de révéler les liens cachés et invisibles entre les données au sein d’une base de données.

Mais tout cela change lorsque vous utilisez l’outil de relations entre tables inclus dans la suite de sécurité des bases de données DataSunrise. C’est l’outil qui peut vous aider à connecter et protéger les données même si vous ne savez rien de la base de données que vous voulez protéger. Cet outil s’assure qu’aucun élément de vos données sensibles ne soit laissé sans surveillance et sans protection.

Découvrir les relations entre les tables

Mais comment DataSunrise a-t-elle créé un outil aussi utile ? Le succès de la réalisation découle avant tout du fait que nous savons comment fonctionnent les bases de données que nous protégeons. Nous pouvons protéger plus de 30 types des bases de données les plus populaires relationnelles et non relationnelles.

Les principaux moyens d’établir les relations entre les tables et les colonnes de votre base de données sont :

  • en utilisant des clés primaires et étrangères.
  • en utilisant les clauses JOIN et WHERE dans le trafic de la base de données pour voir comment les différentes tables interagissent entre elles au sein d’une base de données. Pour pouvoir utiliser le trafic de la base de données comme source d’information, vous devez démarrer l’audit de la base de données et configurer une règle d’apprentissage qui apprendra de l’audit de base de données. Tous ces outils sont inclus dans la suite de sécurité des bases de données DataSunrise.
  • en utilisant l’historique des requêtes de la base de données. Cette méthode nécessite la collecte et la conservation de l’historique des requêtes de votre base de données, donc votre base de données doit être configurée correctement. Ensuite, vous devez configurer une tâche périodique qui récupérera périodiquement les requêtes pouvant être utiles pour établir des relations potentielles entre les tables.

Après que DataSunrise a trouvé toutes les relations entre les colonnes, vous pouvez les voir dans un diagramme comme celui-ci. Sur l’image ci-dessous, la table “informations sur le poste” est à une table de la table “commande”, cependant, comme vous pouvez le voir, elles sont liées. Ces relations ont été établies automatiquement par l’outil de relations entre tables de DataSunrise.

Diagramme DataSunrise pour les relations de table découvertes

Utilisation pratique des relations de table découvertes

Après avoir découvert et collecté des informations sur les relations entre les tables de votre base de données, vous pouvez les utiliser pour les éléments suivants :

  1. Pour compléter et améliorer les résultats de découverte des données.
  2. Lorsque vous utilisez le masquage des données statiques et dynamiques DataSunrise vous demandera également de masquer les colonnes liées.
  3. En cas de masquage statique, les relations de tables découvertes permettent d’effectuer un transfert partiel de lignes de plusieurs tables liées sans casser la cohérence de la base de données. Cette cohérence peut être rompue si les tables sont liées entre elles par des contraintes ou si de telles contraintes sont logiquement impliquées.

Configurer une règle d’apprentissage pour découvrir les relations de table

Vous pouvez découvrir toutes les relations de table dans une instance de base de données en utilisant une règle d’apprentissage DataSunrise. Dans l’interface utilisateur DataSunrise, vous devez donner un nom à une règle d’apprentissage, spécifier un type de base de données et une base de données pour laquelle nous voulons établir des relations :

Section principale d'une règle d'apprentissage DS

Dans la section Filter Statement, sélectionnez l’option Relations de table, puis sélectionnez les bases de données, les schémas, les tables et les colonnes à traiter, après quoi, enregistrez les relations dans une instance de relations de table que vous avez créée précédemment :

Section Filter Statement d'une règle d'apprentissage DS

Configurer une tâche périodique pour découvrir les relations de table

Alternativement, vous pouvez configurer une tâche périodique qui vous aidera à découvrir les relations de table. C’est juste une autre façon de découvrir les relations de table.

1. Cliquez sur Nouveau pour configurer une nouvelle tâche :

Une nouvelle tâche périodique DataSunrise

2. Remplissez les informations requises, y compris le type de tâche et spécifiez où enregistrer les relations de table. Cliquez sur Enregistrer en bas de la page pour enregistrer la règle :

Configuration d'une nouvelle tâche périodique DataSunrise

3. La tâche périodique enregistrée apparaîtra dans la liste des tâches. Cliquez dessus pour entrer :

Une tâche périodique enregistrée

Conclusion

L’outil de relations de table révèle des relations invisibles à première vue entre les colonnes de différentes tables, en regardant cela du point de vue des utilisateurs de la base de données et de la manière dont ils l’utilisent. Cela améliore de manière significative le processus de découverte de données sensibles, habituellement effectué avant le masquage des données. Dans le monde moderne des normes de sécurité telles que le RGPD, HIPAA, etc., cela offre des opportunités supplémentaires pour détecter différents types de fuites de PII et constitue une autre barrière pour les cybercriminels.

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