主要观点：初创公司开发周期结束开始向潜在客户展示产品，已在未实施如基于角色的访问控制（RBAC）等复杂控制前展示数据洞察解决方案有效，现在客户入驻需确保只有正确的人能访问正确的数据；有多种 RBAC 解决方案但多数需大幅更改现有代码库，对于使用 Snowflake 的情况，其行访问策略（RAPs）虽好但采用会破坏查询等，团队未准备好时可通过基于范围的过滤在 SQL 中模拟 RBAC 而不修改底层数据模型；介绍了 RBAC 的作用、原生行级安全的瓶颈、基于范围的过滤这一轻量级 RBAC 实现方式及步骤（定义并传递范围、创建映射表、创建 RBAC 包装器）、实际应用中的考虑因素（仍为集中式逻辑需谨慎、范围生命周期管理棘手、性能考虑），结论为 RBAC 重要但引入不一定要全面架构 overhaul，基于范围的过滤是实用桥梁可实现快速安全的数据访问控制。

关键信息：

• 初创公司开发后需保障数据访问安全。
• 多数 RBAC 解决方案需改代码库，Snowflake RAPs 采用有代价。
• 基于范围的过滤可模拟 RBAC 且不改数据模型。
• 详细介绍了基于范围过滤的各步骤及实际考虑。

重要细节：

• 如 UI 需发送表示用户访问级别的“范围”并随 API 请求发送。
• 映射表定义范围与可访问数据分区的桥接。
• API 包装器通过查找用户范围应用过滤。
• 实际应用中要注意逻辑漏洞、范围管理和性能问题。