数据库权限怎么管才安全？教你一步步拿到正确访问权，别乱给别人权限哦

综合自多位资深数据库管理员（DBA）的实践经验分享及《信息安全技术个人信息安全规范》等标准中的访问控制原则）

数据库权限怎么管才安全？教你一步步拿到正确访问权，别乱给别人权限哦

你是不是也觉得,数据库权限管理听起来就特别复杂，全是听不懂的术语？别担心，我们今天就用大白话，一步步拆解清楚，怎么才能既把活儿干了，又不会因为乱给权限而出大事。

核心思想：最小权限原则

管权限最最重要的一条黄金法则,就叫“最小权限原则”，这是什么意思呢？简单说就是：只给一个人完成他工作所必需的最少的权限，一点多余的都不要给。

想象一下,公司的大门钥匙，一个普通的销售人员，他需要进公司上班，所以他需要一把开大门的钥匙，但他需要能打开财务室保险柜的钥匙吗？绝对不需要！数据库权限也是同样的道理，给多了，万一他的账号被盗，或者他本人有点什么想法，那损失可就大了。

第一步：搞清楚“谁”是“谁”

管理权限的第一步,不是急着分权限，而是先把人分清楚，不同的人在公司里扮演不同的角色。

• 开发人员：他们需要写代码，测试功能，所以他们可能需要一个权限，能在测试环境的数据库里“为所欲为”，比如创建、修改、删除表，插入、修改、删除测试数据。绝对绝对不能给他们访问生产环境（就是用户正在使用的真实数据库）的写权限，最多只能给一个“只读”权限，让他们查查日志、看看问题。
• 数据分析师/业务人员：他们每天的工作就是查数据、做报表，所以他们需要的权限基本上就是“只读”，甚至不能是全部数据的只读，可能只允许他们看某几个业务相关的数据表，敏感信息多的表（比如用户密码、工资表）要对他们屏蔽。
• 运维人员：他们负责保证数据库不宕机、跑得快，他们需要一些高级权限来做维护，比如给数据库“体检”（监控性能）、备份数据，但他们通常不应该有权限去看数据的具体内容。
• 普通用户（针对应用系统）：比如你在用一个APP，你的权限就是通过APP来查看和修改你自己的信息，你的权限被严格限制在你自己的账户范围内，你不可能通过APP去看到别人的信息，这是由应用程序来控制好的。

把角色分清楚,是后面正确分配权限的基础。

第二步：申请权限要走“流程”，不能靠“嘴”

权限绝对不能随便给,张三跑过来跟你说：“哥们儿，给我开个权限，我急用一下。”你碍于情面就给了，这是最危险的。

必须有一个正式的申请和审批流程,一般来说是这样的：

1. 书面申请：需要权限的人，必须通过公司内部的办公系统（比如OA、Jira、钉钉审批）提交申请，申请里要写清楚：你是谁，你需要什么权限（具体到哪个数据库、哪个表），你为什么需要这个权限（要做什么业务），需要多久（是永久要，还是就这个项目期间要）。
2. 领导审批：他的直接上级必须审批同意，领导要确认这个员工确实有这项业务需求。
3. DBA执行：数据库管理员（DBA）收到审批通过的申请单后，才会去操作，按照申请单上的范围精确地分配权限，DBA自己不能随意决定给谁权限。

这个过程虽然看起来有点麻烦,但它留下了记录，明确了责任，万一以后出了事，一查记录就知道是谁申请的、谁批准的，避免了互相推诿。

第三步：权限要“够用就好”，别图省事

很多图省事的做法,其实埋下了巨大的安全隐患。

• 严禁直接使用最高权限账号（比如root、sa）跑应用：你的网站或APP连接数据库时，应该用一个权限受到严格限制的专用账号，而不是用那个能掌管整个数据库的“皇帝”账号，一旦这个账号泄露，黑客就相当于当上了你数据库的“皇帝”，后果不堪设想。
• 警惕“公共账号”：不要设置一个比如叫“query_user”的公共只读账号，然后密码大家共享，这样做的结果是，你根本不知道是谁在什么时候执行了什么样的查询，出了问题找不到人，必须一人一号，权限和责任才能追溯到个人。
• 区分“环境”：开发、测试、生产这些环境的数据库必须彻底分开，开发人员可以在测试库随便折腾，但生产库的权限要锁得死死的。

第四步：定期“审计”和“回收”

权限管理不是一劳永逸的事,人员和项目都在变动。

• 定期检查：每个季度或者每半年，DBA应该拉一份权限清单，发给各个部门的领导，让他们确认：“你手下这些人，现在还有没有权限？他们的岗位变动了，是不是有些权限该收回了？”这叫做权限审计。
• 离职即时回收：员工离职当天，IT部门必须第一时间冻结他的所有账户，包括数据库访问权限，这是铁律！
• 项目结束及时回收：对于为临时项目申请的临时权限，项目一结束，就要立刻收回，不能因为忘了，就让临时权限变成了永久权限。

管好数据库权限,记住这几点就行：把人按角色分好，权限只给最小必要的，申请要走正式流程避免口头化，账号要一人一号避免共享，并且要定期检查清理。 这么做一开始可能会觉得有点繁琐，但习惯了之后，它就像给你的数据上了多道保险，能帮你避免掉绝大多数因为权限混乱导致的安全问题，在数据安全面前，再小心都不为过。