--- title: "PostgreSQL-Datenkatalog & Konnektor | Dawiso" description: "Der PostgreSQL-Konnektor von Dawiso macht jede Datenbank zum durchsuchbaren Datenkatalog: Schemas, Tabellen, Views und Spalten, mit Beziehungen aus pg_catalog." url: "https://www.dawiso.com/de/connectors/postgresql" language: "de" --- 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. [Demo buchen](https://www.dawiso.com/de/book-a-dawiso-demo) [Zur Dokumentation](https://help.dawiso.com/actual/postgresql/) 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. 1996 Erste öffentliche Version SQL:2023 170 von 177 Kernfunktionen Open Source PostgreSQL-Lizenz 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 1. 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. 2. 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. 3. 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. 4. 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. [Demo buchen](https://www.dawiso.com/de/book-a-dawiso-demo) [Zur Dokumentation](https://help.dawiso.com/actual/postgresql/) ## Häufige Fragen Noch Fragen? [Sprechen Sie mit unserem Team ->](https://www.dawiso.com/contact-us) **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. ## Weitere Konnektoren entdecken PostgreSQL ist einer von über 30 Konnektoren. Bringen Sie Ihren gesamten Stack in den Katalog. - [Data Warehouse Snowflake](https://www.dawiso.com/connectors/snowflake) - [Data Lakehouse Databricks](https://www.dawiso.com/connectors/databricks) - [Business Intelligence Power BI](https://www.dawiso.com/connectors/power-bi) - [Business Intelligence Tableau](https://www.dawiso.com/connectors/tableau) - [Data Warehouse Google BigQuery](https://www.dawiso.com/connectors/google-bigquery) - [Data Warehouse Amazon Redshift](https://www.dawiso.com/connectors/amazon-redshift) [Alle Konnektoren ansehen](https://www.dawiso.com/de/connectors)