암호화된 컬렉션

삽입 작업

문서를 삽입할 때 인덱싱된 각 필드에는 메타데이터 컬렉션에 대한 두 번의 추가 쓰기가 필요합니다.

• 1개의 쓰기 대상 ESC

• 1개의 쓰기 대상 ECOC

업데이트 작업

문서를 업데이트할 때 인덱싱된 각 필드에는 메타데이터 컬렉션에 대한 두 번의 추가 쓰기가 필요합니다.

• 1개의 쓰기 대상 ESC

• 1개의 쓰기 대상 ECOC

삭제 작업

문서를 삭제할 때 인덱싱된 필드에는 추가 쓰기가 필요하지 않습니다.

모범 사례

• 필요하지 않은 필드는 암호화하지 마세요. 대부분의 데이터는 개인 식별 정보가 포함된 필드와 같이 일부 필드만 암호화됨 하면 됩니다.

• 사용자가 동일성 쿼리로 충분한 경우 필드 에서 범위 쿼리를 활성화 하지 마세요.

• 범위 쿼리가 활성화 암호화됨 필드의 경우 필드 구성, 특히 최소, 최대 및 정밀도 매개변수를 검토 합니다. 범위 쿼리에 대한 엄격한 경계를 설정하면 해당 필드가 성능에 영향 이 크게 줄어듭니다.

• 데이터를 모델링 하고 프로토타입을 생성하여 배포서버 를 위한 실제 저장 및 쓰기 (write) 증가를 파악합니다.

메타데이터 압축 예약

다음 정보를 추적 하는 것이 가장 좋습니다.

• encfields: the number of encrypted fields per document.

• docinserts: the number of documents inserted since the last compaction.

• valinserts: the number of unique field/value pairs inserted since the last compaction.

ESC 메타데이터 컬렉션 의 크기를 최소 t 문서만큼 줄이려면 다음 수식이 충족될 때 메타데이터 압축 을 실행 합니다.

(encfields · docinserts) - valinserts ≥ t

문서 당 암호화됨 필드 수에 마지막 압축 이후 삽입 수를 곱한 값에서 마지막 압축 이후 모든 문서에 삽입된 고유 필드 /값 쌍의 수를 뺀 값은 다음 값에서 제거 문서 수보다 크거나 같아야 합니다. ESC.

메타데이터 압축 실행

메타데이터 압축 을 수동으로 실행 해야 합니다. mongosh 를 사용하고 db.collection.compactStructuredEncryptionData() 명령을 실행 합니다.

const eDB = "encryption"
const eKV = "__keyVault"
const secretDB = "records"
const secretCollection = "patients"
const localKey = fs.readFileSync("master-key.txt")
const localKeyProvider = { key: localKey }
const queryableEncryptionOpts = {
  kmsProviders: { local: localKeyProvider },
  keyVaultNamespace: `${eDB}.${eKV}`,
}
const encryptedClient = Mongo("localhost:27017", queryableEncryptionOpts)
const encryptedDB = encryptedClient.getDB(secretDB)
const encryptedCollection = encryptedDB.getCollection(secretCollection)
encryptedCollection.compactStructuredEncryptionData()

{
  "stats": {
     ...
  },
  "ok": 1,
  ...
}

mongosh 를 사용하고 db.collection.totalSize() 명령을 실행 하여 메타데이터 컬렉션 의 크기를 확인할 수 있습니다.

db.enxcol_.patients.esc.totalSize()

1407960328