Konnektor für Datenbank

Der Datenkatalog für PostgreSQL, dem Ihr ganzes Team vertrauen kann.

Der PostgreSQL-Datenkatalog von Dawiso macht jede Datenbank, jedes Schema, jede Tabelle und View zu einem durchsuchbaren Inventar, mit Beziehungen und Abhängigkeiten aus dem Systemkatalog.

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Live-Konnektor Stabiler Konnektor

PostgreSQL

Dawiso

Nur Metadaten · Ihre Daten verlassen die Quelle nie

Typ: Relationale Open-Source-Datenbank
Auth: Benutzername & Passwort (nur lesende Rolle)
Sync: Geplant, inkrementell
Richtung: Nur lesend · Metadaten

Zuerst das Wichtigste

Was ist ein Konnektor?

Nur Metadaten Nur lesender Zugriff Inkrementeller Sync Systemübergreifende Lineage

Ein Konnektor ist die Brücke zwischen einem Werkzeug in Ihrem Stack und dem Katalog, der Ihnen einen einheitlichen Blick darauf gibt. Ist ein Konnektor eingerichtet, greift er nach Zeitplan auf das Quellsystem zu, liest die Metadaten aus - Schemas, Tabellen, Dashboards, Jobs, Verantwortlichkeiten, Data Lineage - und bildet sie im Katalog ab. Ihre eigentlichen Zeilen und Werte bleiben, wo sie sind.

Konnektoren sind der Grund, warum ein Datenkatalog Fragen wie „Welches Power-BI-Dashboard hängt von dieser Snowflake-Tabelle ab?“ oder „Wer verantwortet das orders-Topic in Kafka?“ beantworten kann - automatisch, ohne dass jemand eine Excel-Liste pflegen muss.

Drei Eigenschaften unterscheiden einen guten Konnektor von einem brüchigen: Er sollte nur lesend und sicher sein, er sollte inkrementell arbeiten, damit nicht bei jeder Aktualisierung ein vollständiger Neuscan nötig ist, und er sollte Data Lineage über Systemgrenzen hinweg auflösen, nicht nur innerhalb eines Werkzeugs.

Über die Plattform

Was ist PostgreSQL?

PostgreSQL ist die relationale Open-Source-Datenbank, die alles trägt, vom Laptop einer Entwicklerin bis zu Petabyte-Analysen bei Microsoft, Instagram, Reddit und OpenAI. Sie ist SQL-konform, erweiterbar und der operative Standardspeicher der meisten modernen Anwendungsstacks.

Postgres stellt für die Schema-Introspektion einen eigenen Systemkatalog bereit (pg_catalog), der aber in jeder Instanz für sich liegt. Über einen Bestand aus Dutzenden Datenbanken hinweg liegen dort weder ein Business Glossary noch gemeinsame Verantwortlichkeiten oder Richtlinien. Genau dort setzt der PostgreSQL-Datenkatalog von Dawiso an: nur lesend, nur Metadaten, und plattformübergreifend.

Architektur

So verbindet sich Dawiso mit PostgreSQL

Eine kleine, nur lesende Rolle aufseiten von PostgreSQL. Der Dawiso-Scanner holt die Metadaten nach Zeitplan. Alles landet in Ihrem Katalog, fachlich lesbar.

Quelle

PostgreSQL-Instanz

Datenbanken und Schemas
Tabellen, Views, materialisierte Views
Spalten und Constraints
Funktionen und Sequenzen

REST · JDBC

Dawiso-Scanner

Metadatenzugriff nur lesend

Schema- und Objekterkennung
Auflösung von Abhängigkeiten
SQL-Flow-Parsing (optional)
Sampling nach Opt-in

Intern

Katalog

Dawiso-Plattform

Durchsuchbare Metadaten
Data Lineage und Verantwortlichkeiten
Business Glossary
Richtlinien und Klassifizierungen

Verbindungsdetails

Protokoll: PostgreSQL-Wire-Protokoll · pg_catalog und information_schema
Authentifizierung: Eigene nur lesende Rolle mit CONNECT, USAGE und SELECT
Lineage: Objektbeziehungen und Abhängigkeiten werden aus pg_catalog und information_schema aufgelöst (Foreign Keys, Abhängigkeiten von Views und Funktionen)

Einrichtung

PostgreSQL in 4 Schritten verbinden

01

Nur lesenden Benutzer anlegen

Verbinden Sie sich als Superuser oder als Rolle mit CREATEROLE und führen Sie CREATE USER dawiso_reader WITH PASSWORD '...' aus. Verwenden Sie ein starkes Passwort und wechseln Sie es in Ihrem üblichen Rhythmus.
02

Zugriff auf den Katalog gewähren

GRANT CONNECT auf die Datenbank, USAGE auf pg_catalog und jedes fachliche Schema, dazu SELECT und REFERENCES auf die Tabellen. Ergänzen Sie ALTER DEFAULT PRIVILEGES, damit neue Tabellen automatisch erfasst werden.
03

Verbindung in Dawiso anlegen

Tragen Sie Host, Port (standardmäßig 5432), Datenbank, Benutzer und Passwort ein. Unterstützt werden die Verbindungsarten Shared und Private; Private läuft über die Dawiso Integration Runtime.
04

Ingestion starten

Wählen Sie die zu scannenden Datenbanken als kommagetrennte Liste. Der geplante inkrementelle Sync hält den Katalog aktuell; Löschungen auf der Postgres-Seite werden beim nächsten Lauf übernommen.

Funktionen

Das bekommen Sie mit dem Konnektor für PostgreSQL

Katalog für Schemas und Tabellen

Jede Postgres-Datenbank, jedes Schema, jede Tabelle, View und materialisierte View ist durchsuchbar, mit Spaltentypen, Kommentaren und Constraints.
Beziehungen und Abhängigkeiten

Foreign Keys sowie die Abhängigkeiten von Views und Funktionen werden aus pg_catalog aufgelöst. So sehen Sie, wie Postgres-Objekte zusammenhängen, bevor Sie sie anfassen.
PII-Klassifizierung

Klassifizieren Sie eine Spalte einmal. Dawiso markiert jede Postgres-Spalte mit E-Mail-Adresse, IBAN oder amtlichen Ausweisnummern in allen Datenbanken des Bestands.
Verantwortung und Zertifizierung

Markieren Sie Tabellen als zertifiziert, veraltet oder in Prüfung. Die verantwortliche Person ist im Katalog sichtbar, zusammen mit den Rechten aus pg_catalog.
Abgleich mit dem Business Glossary

Verbinden Sie Postgres-Tabellen und Spalten mit Glossarbegriffen, damit Entwickler die Frage „ist das die offizielle Kundentabelle?“ ohne Rückfrage an das Datenteam beantworten können.
Nur lesend nach Konstruktion

Dawiso liest Metadaten über eine eigene Rolle mit ausschließlich SELECT und REFERENCES ein. Die Daten auf Zeilenebene bleiben in Postgres; Profiling ist optional.

Geschäftlicher Nutzen

Warum Teams den Konnektor für PostgreSQL aktivieren

-65 %
Weniger Rückfragen nach der richtigen Tabelle

Entwickler finden die zertifizierte Postgres-Tabelle in Dawiso, statt beim Datenteam zu fragen, welches Schema den aktuellen Kundendatensatz hält.
10x
Schnellere Auswirkungsanalyse

Bevor Sie eine Postgres-Spalte ändern, sehen Sie über die aufgelösten Objektabhängigkeiten genau, welche Views und Funktionen von ihr abhängen. Sekunden statt Tage.
Prüfbereit
Nachweise für DSGVO und DORA

Sensible Postgres-Spalten werden einmal klassifiziert, und der Katalog führt einen vollständigen Audit-Trail über Klassifizierung und Verantwortlichkeiten, die ihnen folgen.

Bereit, Ihr PostgreSQL zu katalogisieren?

Den Konnektor richten Sie an einem Nachmittag ein. Ihren ersten Lineage-Graph sehen Sie noch am selben Tag.

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Häufige Fragen

Noch Fragen? Sprechen Sie mit unserem Team ->

Was ist ein PostgreSQL-Katalog?

Die Systemkataloge von PostgreSQL (pg_catalog) und INFORMATION_SCHEMA beschreiben Datenbanken, Schemas, Tabellen und Spalten. Dawiso liest sie nur lesend aus und macht daraus einen durchsuchbaren Katalog unter Governance mit Beziehungen und Verantwortlichkeiten über Ihren gesamten Stack.

Hat PostgreSQL einen eingebauten Datenkatalog?

Postgres stellt Katalogmetadaten über pg_catalog und INFORMATION_SCHEMA bereit, aber keinen fachlichen Katalog. Dawiso liest diese Metadaten und ergänzt Suche, Glossar, Klassifizierung und Objektbeziehungen.

Wofür wird ein Datenkatalog eingesetzt?

Ein Datenkatalog macht jede Postgres-Tabelle auffindbar, dokumentiert und vertrauenswürdig. Dawiso macht aus den Systemmetadaten einen durchsuchbaren Katalog, den das ganze Unternehmen nutzen kann.

Welche Berechtigungen braucht Dawiso in PostgreSQL?

Einen eigenen, nur lesenden Benutzer mit CONNECT auf die Datenbank, USAGE auf pg_catalog und jedes fachliche Schema sowie SELECT und REFERENCES auf die Tabellen. ALTER DEFAULT PRIVILEGES wird empfohlen, damit neue Tabellen ohne erneute Rechtevergabe erfasst werden.

Kopiert Dawiso unsere Postgres-Daten?

Nein. Dawiso fragt pg_catalog und information_schema ausschließlich nach Metadaten ab. Die Daten auf Zeilenebene bleiben in PostgreSQL. Profiling und Sampling von Spalten sind pro Datenquelle optional und laufen nie automatisch.

Welche PostgreSQL-Versionen und Betriebsvarianten werden unterstützt?

Selbst verwaltetes PostgreSQL unter Linux oder Windows, dazu verwaltete Dienste wie Amazon RDS, Aurora PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL und Cloud SQL. Shared für öffentlich erreichbare Hosts, Private über die DIR für Instanzen, die nur in der VPC erreichbar sind.

Wie werden Objektbeziehungen aufgelöst?

Dawiso liest pg_catalog und information_schema, um Foreign Keys und die Abhängigkeiten zwischen Tabellen, Views und Funktionen aufzulösen. So sehen Sie im Katalog, wie Postgres-Objekte miteinander zusammenhängen.