행 필터

사용자 A (admin 그룹)
  → SELECT * FROM orders
  → 필터 함수 실행: IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin') = TRUE
  → 모든 행 반환

사용자 B (region = '서울')
  → SELECT * FROM orders
  → 필터 함수 실행: region = '서울' 인 행만 TRUE
  → 서울 데이터만 반환

-- 지역(region) 기반 행 필터 함수
CREATE OR REPLACE FUNCTION production.policies.region_row_filter(region_col STRING)
  RETURNS BOOLEAN
  COMMENT '사용자의 그룹에 따라 해당 지역 데이터만 보여줍니다'
  RETURN
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')              -- 관리자: 모든 행 조회
    OR IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_all')       -- 전체 지역 권한자
    OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_seoul')    AND region_col = '서울')
    OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_busan')    AND region_col = '부산')
    OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_daegu')    AND region_col = '대구');

-- orders 테이블의 region 컬럼에 필터 적용
ALTER TABLE production.ecommerce.orders
  SET ROW FILTER production.policies.region_row_filter ON (region);

-- 관리자로 실행 → 모든 행 반환
SELECT region, COUNT(*) FROM production.ecommerce.orders GROUP BY region;
-- 결과: 서울 1000, 부산 800, 대구 500

-- region_seoul 그룹 멤버로 실행 → 서울만 반환
SELECT region, COUNT(*) FROM production.ecommerce.orders GROUP BY region;
-- 결과: 서울 1000

ALTER TABLE production.ecommerce.orders DROP ROW FILTER;

-- 부서별 필터: 각 부서는 자기 부서 데이터만 조회
CREATE OR REPLACE FUNCTION production.policies.department_filter(dept_col STRING)
  RETURNS BOOLEAN
  RETURN
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')
    OR IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER(CONCAT('dept_', LOWER(dept_col)));

-- 적용
ALTER TABLE production.hr.employees
  SET ROW FILTER production.policies.department_filter ON (department);

-- 사용자 본인의 데이터만 조회 가능
CREATE OR REPLACE FUNCTION production.policies.own_data_filter(owner_email_col STRING)
  RETURNS BOOLEAN
  RETURN
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')
    OR owner_email_col = CURRENT_USER();

-- 적용
ALTER TABLE production.hr.salary_records
  SET ROW FILTER production.policies.own_data_filter ON (employee_email);

-- 일반 사용자는 최근 1년 데이터만 조회 가능
CREATE OR REPLACE FUNCTION production.policies.date_range_filter(date_col DATE)
  RETURNS BOOLEAN
  RETURN
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')
    OR IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('full_history')
    OR date_col >= DATE_ADD(CURRENT_DATE(), -365);

-- 적용
ALTER TABLE production.ecommerce.transactions
  SET ROW FILTER production.policies.date_range_filter ON (transaction_date);

-- 지역 + 등급을 조합한 필터
CREATE OR REPLACE FUNCTION production.policies.multi_column_filter(
  region_col STRING,
  tier_col STRING
)
  RETURNS BOOLEAN
  RETURN
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')
    OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('premium_analysts')
        AND tier_col IN ('Gold', 'Platinum'))
    OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_seoul')
        AND region_col = '서울');

-- 다중 컬럼 필터 적용
ALTER TABLE production.ecommerce.customers
  SET ROW FILTER production.policies.multi_column_filter ON (region, membership_tier);

-- 글로벌 기업의 리전별 데이터 격리 정책
-- 그룹 설계: region_kr, region_eu, region_us, region_apac, region_global

CREATE OR REPLACE FUNCTION production.policies.gdpr_region_filter(
    data_region_col STRING
)
    RETURNS BOOLEAN
    COMMENT 'GDPR/개인정보보호법 준수를 위한 리전별 데이터 격리'
    RETURN
        -- 글로벌 관리자: 모든 데이터 접근
        IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_global')
        OR IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')
        -- 한국 팀: 한국 데이터만
        OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_kr')
            AND data_region_col IN ('KR', 'Korea', 'South Korea'))
        -- EU 팀: EU 국가 데이터만 (GDPR 적용 대상)
        OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_eu')
            AND data_region_col IN ('DE', 'FR', 'IT', 'ES', 'NL', 'BE',
                                     'AT', 'PL', 'SE', 'DK', 'FI', 'IE',
                                     'PT', 'GR', 'CZ', 'RO', 'HU', 'BG'))
        -- US 팀: 미국 데이터만
        OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_us')
            AND data_region_col IN ('US', 'USA', 'United States'));

-- 고객 테이블에 적용
ALTER TABLE production.ecommerce.customers
    SET ROW FILTER production.policies.gdpr_region_filter ON (country_code);

-- 주문 테이블에도 동일한 필터 적용
ALTER TABLE production.ecommerce.orders
    SET ROW FILTER production.policies.gdpr_region_filter ON (customer_country);

-- 한국 팀 멤버가 실행:
SELECT country_code, COUNT(*) AS customers
FROM production.ecommerce.customers
GROUP BY country_code;
-- 결과: KR 15,230 (한국 데이터만 보임)

-- EU 팀 멤버가 실행:
SELECT country_code, COUNT(*) AS customers
FROM production.ecommerce.customers
GROUP BY country_code;
-- 결과: DE 8,500 / FR 6,200 / IT 4,100 / ... (EU 국가만 보임)

-- 글로벌 관리자가 실행:
SELECT country_code, COUNT(*) AS customers
FROM production.ecommerce.customers
GROUP BY country_code;
-- 결과: US 45,000 / KR 15,230 / DE 8,500 / ... (전체 보임)

테스트 환경: 10억 행 테이블, SQL Warehouse Medium

필터 없이 COUNT(*):
  → 2.1초

단순 필터 (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER 1개):
  → 2.3초 (10% 증가 — 거의 영향 없음)

중간 복잡도 필터 (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER 5개 + IN 절):
  → 2.8초 (33% 증가 — 허용 범위)

복잡한 필터 (서브쿼리 + 다중 조건):
  → 8.5초 (300% 증가 — 문제 발생!)

매우 복잡한 필터 (외부 테이블 JOIN):
  → 25초+ (절대 이렇게 만들지 마세요!)

-- ❌ 느린 필터: 매번 다른 테이블을 조회
CREATE OR REPLACE FUNCTION slow_filter(region_col STRING)
    RETURNS BOOLEAN
    RETURN EXISTS (
        SELECT 1
        FROM production.config.user_region_mapping
        WHERE user_email = CURRENT_USER()
            AND allowed_region = region_col
    );
-- → 매 쿼리마다 user_region_mapping 테이블을 JOIN하므로 매우 느림

-- ✅ 빠른 필터: 그룹 멤버십으로만 판단
CREATE OR REPLACE FUNCTION fast_filter(region_col STRING)
    RETURNS BOOLEAN
    RETURN
        IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin')
        OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_kr') AND region_col = 'KR')
        OR (IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_us') AND region_col = 'US');
-- → 그룹 멤버십 체크는 세션 수준에서 캐시되므로 빠름

-- 1단계: 테이블에 어떤 필터가 적용되어 있는지 확인
DESCRIBE DETAIL production.ecommerce.orders;
-- → row_filter 컬럼에서 필터 함수 이름 확인

-- 2단계: 필터 함수의 로직 확인
SHOW CREATE FUNCTION production.policies.region_row_filter;
-- → RETURN 절의 조건 확인

-- 3단계: 현재 사용자의 그룹 멤버십 확인
-- (사용자 본인이 실행)
SELECT
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('admin') AS is_admin,
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_kr') AS is_region_kr,
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_us') AS is_region_us,
    IS_ACCOUNT_GROUP_MEMBER('region_eu') AS is_region_eu,
    CURRENT_USER() AS current_user;

-- 4단계: 필터 적용 전후 행 수 비교 (관리자만 가능)
-- 관리자는 필터가 면제되므로 전체 행 수를 볼 수 있습니다
-- 관리자 실행:
SELECT COUNT(*) FROM production.ecommerce.orders;  -- 전체: 1,000,000

-- 일반 사용자 실행 결과 확인 (보고받은 값):
-- "저는 150,000개만 보여요" → 정상 (해당 리전의 데이터만 보이는 것)

-- dev 환경에서 필터를 적용하기 전에 각 그룹의 관점을 시뮬레이션
-- (실제로는 해당 그룹의 테스트 계정으로 로그인하여 확인)

-- 테스트 쿼리: 필터 함수를 직접 호출하여 예상 결과 확인
SELECT
    region,
    COUNT(*) AS total_rows,
    SUM(CASE WHEN production.policies.region_row_filter(region) THEN 1 ELSE 0 END) AS visible_rows
FROM production.ecommerce.orders
GROUP BY region
ORDER BY region;

-- 결과 예시 (admin으로 실행):
-- | region | total_rows | visible_rows |
-- |--------|-----------|--------------|
-- | KR     | 150,000   | 150,000      | ← admin이므로 모두 보임
-- | US     | 450,000   | 450,000      |
-- | DE     | 85,000    | 85,000       |