类别

共享方式

适用场景

优势

限制

数据复制

数据下载

进行即席查询后，下载样例数据或完整数据到本地

• 需要快速获取数据进行离线分析
  
• 数据量较小或样本数据的使用
  
• 一次性任务或偶发性需求
  

1. 简单易用，用户可以快速下载所需数据
   
2. 不需要额外的系统配置或集成
   
3. 适合对临时数据分析进行快速验证
   
4. Dataphin还提供了根据运行项目空间及数据密级i设置下载审批的功能提升下载的安全性
   

• 数据量过大时下载会耗时且占用存储空间
  
• 缺乏实时性，数据更新不能实时反映
  
• 数据下载后可能会导致数据安全及合规性问题
  

数据集成

配置周期或实时的数据集成任务，将数据从源端系统复制到目标端数据系统

• 定期、实时或准实时的将数据从源系统复制到目标系统
  
• 多数据源整合，增强数据的一致性和可用性
  
• 数据集成的性能佳。一般对于数据复制，数据集成对复制的性能进行了优化，具有更高的效率
  

比如在BI分析中，将数据从大数据平台复制到OLAP引擎，以提供快速的分析查询服务。

1. 周期性定时复制，自动化搬迁，效率高
   
2. 系统间的集成，且在上线前有权限的校验
   

1. 需额外的配置和维护工作。如上游表结构变更后，集成任务需进行修改，维护成本高
   

视图

视图

通过在数据库内创建视图，增加数据的行列级管控

适用于在存储可共享的场景，数据不脱离原有体系，对数据的安全和隐私有较高要求的场景。

一般用于在Dataphin内使用，将某个表拆分出一个视图提供给下游的特定场景使用

• 提供了数据的抽象，使得用户可以更方便地访问和理解数据
  
• 行列级管控，有助于保护敏感数据
  
• 帮助降低数据泄露风险，同时能提升数据安全性
  

• 视图的创建和管理需要数据库的知识和权限
  
• 视图的性能可能会受到复杂查询的影响
  
• 可能增加数据库的负载
  
• 需额外的配置和维护工作
  

行级权限 + 列级权限

通过配置行级权限及列级权限，将权限点分配给不同的账号，数据访问时，进行自动的权限校验及控制

• 同一个数据体系内的不同角色对数据的访问权限不同
  
• 需要满足合规性和数据隐私的需求
  

比如

• 有团队角色分别管理：在企业内部，不同部门的员工对客户数据的访问权限不同，销售团队可以查看完整的客户信息，而客服团队只能访问客户的基本信息。
  
• 层级管理：根据员工的职位，赋予不同的行和列级权限，例如，经理级别可以看到所有员工的考勤记录，而普通员工只能查看自己的记录。
  

• 在同一个系统内进行权限的管控
  
• 提供了细粒度的权限管理，增强数据的安全性
  
• 能够灵活地控制不同用户的可视数据范围
  
• 一次性权限点配置，大部分情况下可兼容表结构变更（关联字段无变更即可）
  

• 需使用Dataphin的账号体系进行权限管控
  

接口及SDK

API数据服务

通过提供数据API的方式，提供在线等数据查询，可进行字段级的权限管控

需要实时获取数据并进行应用集成，比如

1. 实时数据访问：开发者使用API从订单系统中实时查询客户的下单状态，以便提供即时的客户服务。
   
2. 外部系统集成：企业通过API将数据挂接到第三方分析工具或报表工具，以便实时获取数据进行分析。
   
3. 移动应用数据访问：移动应用通过API连接数据库，支持用户查看和更新个人信息。
   

• 提供灵活可扩展的数据接口，参数化控制便于集成
  
• 数据使用可跟踪和控制
  
• 可对查询逻辑进行限制
  

1. 需要一定的开发资源来维护和管理API
   
2. 数据的调用需要有Java或Python等开发能力
   
3. 应用的权限校验与Dataphin的账号管理不统一
   

Dataphin JDBC

通过JDBC的方式访问Dataphin管控范围内大数据平台的数据及数据库的数据，并支持行列级权限管控及安全脱敏规则的管控

• 数据分析和报表工具的集成
  
• 通过SQL的方式查询数据，可对数据进行增删改查
  
• 需要保持对行列级数据权限的管控
  

• 行列级权限及安全脱敏规则的管控增强了数据的安全性
  
• 账号使用Dataphin的用户账号，可统一管理
  
• QBI访问Dataphin的数据已天然集成
  

• 除已经支持Dataphin JDBC的工具外，集成需要对JDBC的规范和配置有一定的了解，门槛相对较高
  
• 相对API，JDBC则无法管控查询逻辑，对于大规模数据集，查询效率可能受到影响
  
• 相较于直连数据库或大数据平台的JDBC Driver，性能有所下降