Role-Based Access Control (RBAC) in Next.js?

Ich arbeite an der Implementierung einer Role-Based Access Control (RBAC) für meine API basierend auf Next.Js und möchte sicherstellen, dass ich die Best Practices für effiziente Datenbankabfragen einhalte. Meine Anwendung verwendet Next.js zusammen mit einer Backend-Datenbank ORM (drizzle-orm), um Benutzerrollen und Berechtigungen zu verwalten.

CREATE TABLE Users (
    user_id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE Roles (
    role_id SERIAL PRIMARY KEY,
    role_name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE UserRoles (
    user_id INT REFERENCES Users(user_id),
    role_id INT REFERENCES Roles(role_id),
    PRIMARY KEY (user_id, role_id)
);

CREATE TABLE Permissions (
    permission_id SERIAL PRIMARY KEY,
    permission_name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE RolePermissions (
    role_id INT REFERENCES Roles(role_id),
    permission_id INT REFERENCES Permissions(permission_id),
    PRIMARY KEY (role_id, permission_id)
);

CREATE TABLE Sessions (
    session_id UUID PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES Users(user_id),
    valid_until TIMESTAMP,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Derzeit werden bei jeder Anfrage die einem Benutzer zugewiesenen Rollen und Berechtigungen aus der Datenbank abgerufen, um die Zugriffsebene zu bestimmen. Ich bin jedoch besorgt über die potenziellen Auswirkungen dieses Ansatzes auf die Leistung, insbesondere wenn die Anwendung skaliert.

Was sind die besten Praktiken für die Implementierung von RBAC in Next.js bei gleichzeitiger Minimierung der Anzahl von Datenbankabfragen? Insbesondere interessiere ich mich für Strategien zur Zwischenspeicherung von Rollen- und Berechtigungsdaten, zur Optimierung der Token-basierten Autorisierung und zum Umgang mit dem Ablauf und der Ungültigkeit von Caches

Answer 1

[EchoTech]

deine Abfragen sind ja jetzt nicht wirklich groß, schau dir mal an wie viele Abfragen beispielsweise bei einem statistikprogramm, erp programm,... gemacht werden. In dem Fall werden die meisten Daten durch Prozeduren abgefragt, damit man nicht wegen jeder kleinigkeit, wenn zum beispiel nur der Name gefragt wird eine neue Abfrage abschicken muss. Das ist einfach nicht effizient und würde bei mehreren Abfragen auf einmal dann irgendwann den temporären Speicher füllen.

Für solche kleinen Abfragen wie du zum beispiel, kannst du auch einfach Token verwenden, zum beispiel JSON Web Tokens, da kannst du kleinere Daten in einer json Datei Abfragen und ändern. Das geht viel schneller und spart Platz in der Datenbank. Wenn du aber auch Daten aus der DB abfägst würde ich immer JOINS verwenden zur Abfrage, um in einer Abfrage alle benötigten Informationen zu laden. Ist besser als alles einzeln Abzufragen, bei großen Daten würde das sonst die Datenbank irgendwann überlasten.

für dein vorhaben ist also eine Kombination von JWT für die Token-basierte Autorisierung, Caching (z.B. mit Redis), effiziente Datenbankabfragen und eine saubere Invalidierung des Caches bei Änderungen von Vorteil, so hast du kaum Abfragen und so gut wie keine Datenbanklast

Comments

[AppDev04]

Vielen Dank für dein Feedback. Ich werde wahrscheinlich die Rollen in einem JWT AccessToken speichern und dann nur EINE DB starten, die dann alle mit der Rolle verbundenen Berechtigungen laden wird.