SQLFlow vor Ort ist ein vor Ort DatenherkunftstoolDie vollständige Gudu SQLFlow-Engine wird mit Docker oder Kubernetes in Ihrem eigenen Netzwerk bereitgestellt. Sie analysiert Ihre SQL-Abfragen (Abfragen, Sichten, gespeicherte Prozeduren, dbt-Projekte, ganze Datenbanken) und erstellt interaktive, spaltenbasierte Ablaufdiagramme, während jede SQL-Zeile hinter Ihrer Firewall verbleibt. Sie läuft vollständig isoliert und da sie mit statischer SQL-Codeanalyse arbeitet, werden die Zeilen in Ihren Tabellen niemals verändert.
Möchten Sie den Motor zuerst testen? Die gleiche Analyse läuft in SQLFlow Cloud, kostenlos in Ihrem BrowserFügen Sie eine nicht sensible Abfrage ein und prüfen Sie die Ausgabe auf Spaltenebene, bevor Sie mit der Einkaufsabteilung sprechen.
Warum regulierte Teams ein lokales Datenherkunftstool benötigen
SQL-Text ist auch dann sensibel, wenn ihm keine Daten angehängt sind. Ihr DDL-Code legt das vollständige Schema offen; Ihre Sichten und Prozeduren kodieren Geschäftslogik wie Risikomodelle. Preisgestaltung Regeln und Betrugsfilter; und Ad-hoc-SQL bettet häufig Literalwerte ein: Kontonummern in einem WO Klausel, Patientenidentifikatoren in einer Debugging-Abfrage. Das Senden dieses Korpus an einen SaaS-Anbieter ist genau die Art von Datentransfer an Dritte, die Sicherheitsüberprüfungen bei Banken, Gesundheitsdienstleistern und Regierungsbehörden verhindern sollen.
Gleichzeitig stehen genau diese Organisationen unter dem größten Druck, die Herkunft von Daten nachzuverfolgen: BCBS 239 verlangt von Banken die Rückverfolgung von Risikokennzahlen bis zu ihren Quellen, die DSGVO-Datenzuordnung fragt nach der Herkunft der Datenfelder, und SOX-Prüfer fordern Provenienznachweise für die Finanzberichterstattung. Der Ausweg aus diesem Widerspruch besteht darin, die Lineage-Engine dort auszuführen, wo sich bereits die SQL-Abfragen befinden. Genau dafür ist SQLFlow On-Premise gedacht: dieselbe Analyse, die auf unserer Website beschrieben wird. Überblick über SQL-Datenherkunftstools, selbst gehostet.
So funktioniert die Bereitstellung: Docker, Kubernetes, Air-Gap
SQLFlow On-Premise wird als Container bereitgestellt. Die Bereitstellung erfolgt mit Docker auf einem einzelnen Host oder, falls Ihr Plattformteam die Software so betreibt, auf Ihrem Kubernetes-Cluster. Die Lizenz deckt die Installation auf zwei Servern ab, sodass eine Produktionsinstanz sowie eine Staging- oder DR-Instanz keine zusätzlichen Kosten verursachen. Schritt-für-Schritt-Installationsanleitungen finden Sie unter [Link einfügen]. docs.gudusoft.com.
Die Bereitstellung funktioniert in einem vollständig abgeschotteten Netzwerk: Die Engine ist nicht von der Cloud abhängig und benötigt keine ausgehende Internetverbindung zur SQL-Analyse. Selbst in vertraulichen Netzwerken oder Zahlungszonen ohne ausgehende Routen läuft SQLFlow problemlos. Benutzer greifen über die Weboberfläche innerhalb des Netzwerks darauf zu, und dieselbe Instanz stellt eine REST-API für die Automatisierung bereit.
Datenschutzhinweis: Nur statische Analyse
Das Datenschutzmodell von SQLFlow lässt sich einem Sicherheitsprüfer leicht erklären, da es zwei entscheidende Eigenschaften besitzt. Erstens handelt es sich um einen statischen Analysator: Die Datenherkunft wird durch das Parsen von SQL-Code ermittelt, nicht durch die Beobachtung von Abfragen zur Laufzeit oder durch Stichproben aus Tabellen. Daher werden niemals Zeilendaten gelesen; es gibt keinen Codepfad, der dies tut. Zweitens verlässt der SQL-Text selbst in der On-Premise-Edition niemals Ihr Netzwerk. SQLFlow liest optional über JDBC Schema-Metadaten (Tabellen-, Spalten- und Sichtdefinitionen), die zur Auflösung benötigt werden. WÄHLEN * und Referenzen genau ansehen.
Im Gegensatz dazu erfassen laufzeitprotokollbasierte Ansätze zur Codeherkunft zwar zuverlässig, was in der Produktion tatsächlich ausgeführt wurde, benötigen aber ständigen Zugriff auf Abfrageprotokolle und können nur ausgeführte Abfragen analysieren. Die statische Analyse hingegen erfasst den vorhandenen Code, einschließlich Prozeduren, die nur zum Quartalsende ausgeführt werden, und benötigt lediglich den SQL-Code selbst.
Was der Motor tut
Die On-Premise-Version nutzt die vollständige SQLFlow-Engine, dieselbe wie die Cloud-Version. Sie basiert auf dem General SQL Parser, einem kommerziellen SQL-Compiler-Frontend, das seit Mitte der 2000er-Jahre entwickelt und anhand von rund 13.600 Testbeispielen pro Dialekt validiert wurde.
- Herkunft auf Spaltenebene: Für jede Ausgabespalte die genauen Quellspalten, die sie speisen, sowie die Funktionen, Typumwandlungen, Unterabfragen, Verknüpfungen und Mengenoperatoren entlang des Weges – aufgelöst durch CTEs, Sichten und Sternexpansion.
- Direkte vs. indirekte Abstammung: verwendete Spalten
WO,VERBINDEN, UndGRUPPE NACHKlauseln beeinflussen die Ergebnisse, ohne selbst in ihnen aufzutreten. SQLFlow modelliert diesen Einfluss als separaten, umschaltbaren Beziehungstyp – eine Unterscheidung, die die meisten Konkurrenzprodukte nicht treffen. - 39 dialektspezifische Parser: Oracle, SQL Server, Teradata, DB2, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, PostgreSQL, Hive und 29 weitere – dedizierte Grammatiken pro Dialekt, nicht ein generischer ANSI-Parser.
- Gespeicherte Prozeduren und dynamisches SQL: Spezielle Prozedurparser für Oracle PL/SQL und SQL Server T-SQL verfolgen die Herkunft von Parametern und temporären Tabellen, lösen dynamisches SQL auf und erstellen einen interaktiven Aufrufgraphen von Prozeduraufrufen.
- ER-Diagramme aus DDL: Primär-/Fremdschlüsselbeziehungen, abgeleitet aus Ihrem SQL-Code, dargestellt als Entity-Relationship-Diagramm.
- KI-Abstammungsabfrage (seit Version 8.2.3): Fragen in einfacher Sprache stellen; jede Tabelle und Spalte, die die KI zitiert, wird vor ihrer Anzeige mit dem analysierten Diagramm abgeglichen.
Die Tiefe der gespeicherten Prozeduren ist besonders in Umgebungen relevant, die auf On-Premise-Lösungen setzen. Legacy-Systeme im Bank- und Gesundheitswesen basieren auf PL/SQL- und T-SQL-Paketen mit Mustern wie diesem:
CREATE PROCEDURE dbo.load_regional_summary AS BEGIN DECLARE @sql nvarchar(max) = N'INSERT INTO rpt.daily_summary (region, total_amount) SELECT region, SUM(amount) FROM stg.sales_daily GROUP BY region'; EXEC sp_executesql @sql; ENDDie Datenherkunft befindet sich hier in einer Zeichenkette, die nur zur Laufzeit ausgeführt wird. SQLFlow löst das dynamische SQL auf und stellt die Verbindung her. rpt.daily_summary.total_amount zurück zu stg.sales_daily.amountTools, die dynamisches SQL überspringen, melden überhaupt nichts, was bei einer Überprüfung schlimmer ist als ein Fehler.
Konzipiert für Anwesen, nicht für einzelne Anfragen
Enterprise-Implementierungen scannen Datenbankbestände mit über 100 Datenbanken und mehr als einer Million Spalten per Batch-Scan in ein persistentes Datenarchiv. Inkrementelle Scans verarbeiten anschließend nur die Änderungen, sodass die nächtliche Aktualisierung eines großen Bestands nicht das erneute Parsen aller Daten erfordert. Zu den Eingaben gehören Live-Datenbankmetadaten über JDBC, hochgeladene SQL-Dateien, dbt-Manifeste, Snowflake-Abfrageverlauf, Redshift-Abfrageprotokolle und der Grabit-Metadatenextraktor; die Ausgaben umfassen den Export in JSON, CSV und PNG sowie die REST-API.
Wenn Sie bereits einen Datenkatalog betreiben, konkurriert SQLFlow nicht damit, sondern ergänzt ihn. Katalogbasierte Plattformen wie DataHub, Microsoft Purview und OpenMetadata eignen sich gut zur Verwaltung von Metadaten, Eigentümerstrukturen und zur Datenermittlung, benötigen jedoch eine vorgelagerte Komponente zur Berechnung der korrekten SQL-Herkunft. SQLFlow On-Premise enthält Exportadapter für alle drei und kann somit als Herkunfts-Engine für den bereits von Ihren Teams verwendeten Katalog dienen. Einen umfassenderen Überblick über die Zusammenhänge der Kategorien finden Sie in unserer Dokumentation. Vergleich der besten Tools zur Datenherkunftsanalyse.
Preise
SQLFlow On-Premise wird pro Datenbanktyp (den für die Analyse ausgewählten SQL-Dialekten) berechnet, nicht pro Benutzer oder pro gescannter Zeile. Jede Lizenz beinhaltet die Installation auf zwei Servern und unterstützt standardmäßig 50 Benutzer.
| Lizenz | Abonnement | Einmalig | Beinhaltet |
|---|---|---|---|
| Basislizenz (ein Datenbanktyp) | $500/Monat | $4,800 | Zwei Server, 50 Benutzer, vollständige Engine, REST-API, Katalogexportadapter |
| Jeder zusätzliche Datenbanktyp | +$100/Monat | +$1,000 | Zur selben Installation hinzugefügt |
Eine Lizenz für Oracle, SQL Server und Snowflake kostet $700/Monat oder einmalig $6.800 – ein Betrag, den Sie ohne Vertriebsgespräch in Ihre Budgetanfrage aufnehmen können. Alle Details finden Sie auf der Website. Preisseite.
On-Premise vs SQLFlow Cloud
| SQLFlow Cloud | SQLFlow vor Ort | |
|---|---|---|
| Wo es verläuft | SaaS auf sqlflow.gudusoft.com | Docker/Kubernetes in Ihrem Netzwerk, Air-Gap-fähig |
| Wohin Ihre SQL-Abfrage führt | Analysiert auf von Gudu gehosteten Servern | Verlässt niemals Ihre Infrastruktur |
| Preis | Kostenlose Version; Premium-Version $49,99/Monat | $500/Monat oder $4.800 einmalig pro Datenbanktyp |
| Benutzer | Pro Konto | Standardmäßig 50 Benutzer |
| Am besten geeignet für | Einzelpersonen und Teams, die heute ihre Abstammung nachweisen wollen | Banken, Gesundheitswesen, Regierungsbehörden und alle Immobilien, die den Datenspeicherungsregeln unterliegen |
Beide Editionen verwenden denselben Parser und erzeugen dieselbe Abstammungstabelle. Ein üblicher Ansatz ist die Entwicklung eines Prototyps auf SQLFlow Cloud Prüfen Sie anhand von bereinigtem SQL die Ausgabequalität Ihrer anspruchsvollsten Prozeduren und wechseln Sie dann für die Serverinfrastruktur zu einer On-Premise-Lösung.
Halten Sie die Lineage-Engine hinter Ihrer Firewall.
Nennen Sie uns Ihre Datenbankkonfiguration und die Größe Ihres Systems, und wir planen den Einsatz – oder testen die Engine zunächst anhand von bereinigtem SQL im kostenlosen Cloud-Tarif.
Häufig gestellte Fragen
Kann SQLFlow On-Premise vollständig isoliert betrieben werden?
Ja. Es wird als Docker- oder Kubernetes-Container bereitgestellt und funktioniert ohne ausgehende Internetverbindung und ohne Cloud-Abhängigkeit im Analyseprozess.
Liest SQLFlow jemals die Daten in meinen Tabellen?
Nein. SQLFlow ist ein statischer Analysator: Die Datenherkunft wird durch das Parsen von SQL-Code ermittelt. Optional liest er Schema-Metadaten (Tabellen-, Spalten- und Sichtdefinitionen) über JDBC, jedoch niemals Zeilendaten. Bei einer On-Premise-Installation verbleibt der SQL-Text selbst innerhalb Ihres Netzwerks.
Wie viel kostet SQLFlow On-Premise?
$500/Monat oder einmalig $4.800 pro ausgewähltem Datenbanktyp, standardmäßig inklusive Installation auf zwei Servern und für 50 Benutzer. Jeder weitere Datenbanktyp kostet zusätzlich $100/Monat oder einmalig $1.000 für dieselbe Installation.
Für wie viele Benutzer gilt eine Lizenz?
Standardmäßig 50 Benutzer pro Lizenz. Für größere Teams Kontakt Gudu Software zur Dimensionierung des Einsatzes.
Welche Datenbanken kann SQLFlow On-Premise analysieren?
39 Dialekte, jeder mit eigenem Parser: Oracle, SQL Server, Teradata, DB2, Sybase, Informix, PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Hive, Spark SQL und weitere. Die Lizenzierung erfolgt pro Datenbanktyp, sodass Sie nur für die in Ihrer Umgebung verwendeten Dialekte zahlen.
Kann es Herkunftsinformationen in unseren bestehenden Datenkatalog einspeisen?
Ja. Exportadapter für DataHub, Microsoft Purview und OpenMetadata sind enthalten, ebenso wie JSON- und CSV-Exportfunktionen und eine REST-API für benutzerdefinierte Integrationen.
Bringen Sie die Datenherkunft in Ihr Netzwerk ein.
Nennen Sie uns Ihre Datenbankkonfiguration und die Größe Ihres Systems, und wir planen die Bereitstellung – oder Sie beginnen mit den Installationsanleitungen und richten es selbst ein.