Расширенные возможности аудита в СУБД PostgreSQL в дистрибутиве ОС "Astra Linux Special Edition"
Базовая версия СУБД PostgreSQL предоставляет возможность регистрации событий:
- входа и выхода пользователей;
- отказа в доступе к защищаемому ресурсу;с указанием даты, времени и имени пользователя.
Требования руководящих документов к подсистеме регистрации событий намного шире возможностей базовой версии СУБД PostgreSQL.
ОАО «НПО РусБИТех» проводит необходимые доработки СУБД PostgreSQL для расширения ее функциональных возможностей.
В результате доработок подсистема регистрации событий СУБД PostgreSQL в составе ОС «AstraLinux Special Edition» дополнительно обеспечивает возможность регистрации:
- создания и уничтожения объектов баз данных;
- изменения правил разграничения доступа;
- как отказов, так и успешных попыток доступа к объектам баз данных;
- изменений полномочий субъектов доступа и статуса объектов доступа.
Для всех событий указываются:
- дата и время;
- пользователь, осуществляющий регистрируемое действие;
- объект, над которым проводится действие;
- тип события;
- результат операции.
Подсистема регистрации событий доработанного PostgreSQL интегрирована в централизованную систему аудита ОС «Astra Linux Special Edition». Обеспечена настройка правил регистрации событий без останова (перезапуска) СУБД.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Marco Slot Citus Data Главный инженер-программист
CitusDB: расширение для масштабирования PostgreSQL
CitusDB — расширение PostgreSQL, позволяющее распределять таблицы в кластере серверов PostgreSQL. Данные разделяются по секциям (шардам) по добавлению (оптимально для массовой загрузки данных временных рядов) или по хешу (для введения данных в реальном времени). Запросы SELECT к распределённым таким образом таблицам прозрачно распараллеливаются в кластере, при этом задействуются все доступные ядра. Также параллельно возможно соединять распределённые таблицы, даже если они разделены не по значению одной колонки. CitusDB исключительно подходит для сценариев использования с анализом в реальном времени, например, для информационных панелей, где нужны быстрые аналитические запросы к динамическим данных и в то же время востребована масштабируемая оперативная база данных. На этом докладе будет освещено внутреннее устройство CitusDB и представлена живая демонстрация крупномасштабного кластера CitusDB.
-
Fabio Telles Rodriguez Timbira Owner / Consultant
Высокий уровень параллелизма в Postgres: Банк Бразилии в реальной жизни
Проблемы и решения в системе электронного документооборота и процессинга банковских чеков в Банке Бразилии.
-
Владимир Ситников Pgjdbc, JMeter committer Инженер по производительности
PostgreSQL и JDBC: выжимаем все соки
Все говорят, что для максимальной производительности работы из Java с базой данных нужно использовать PreparedStatements и Batch DML. Практика показывает, что нельзя слепо идти на поводу у прописных истин. Нужно понимать особенности конкретной базы и характера передаваемых данных. В докладе мы рассмотрим то, как эффективное использование протокола PostgreSQL позволяет добиться высокой производительности при выборке и сохранении данных. На примерах увидим как простые изменения в коде приложения и JDBC драйвера на порядок ускоряют запросы. Мы увидим как задействовать механизм server prepared statements из клиенсткого кода и узнаем его узкие места. Обсудим средства эффективной передачи данных в базу. Многие обсуждаемые доработки недавно вошли в состав официального JDBC драйвера. Доклад будет полезен не только Java программистам, т.к. многие подводные грабли вытекают из самого протокола общения PostgreSQL с внешним миром.
-
Дмитрий Долгов Zalando SE Senior Software Engineer
Jsonb в PostgreSQL и NoSQL тренд: сравнение функциональности и производительности
Использование слабоструктурированных данных определенно является трендом современности, и это верно не только для NoSQL, но и для традиционных RDBMS. Многие реляционные базы данные (например, PostgreSQL, Oracle, db2, Mysql) позволяют хранить данные в json формате, и, очевидно, реализуют это по-разному.
Доклад содержит две части:
- Сравнение поддержки json в PostgreSQL и других реляционных базах данных, а именно Mysql, Oracle, db2, MSSql в контексте реализованных возможностей, функций и т.д.
- Сравнение производительности для баз с наиболее полной поддержкой json (PostgreSQL и Mysql) а также MongoDB на различных видах нагрузок и конфигураций.