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  • 从零开始java数据权限篇:数据权限

    千次阅读 2019-09-09 11:59:05
    一:数据权限的产生 二:数据权限的数据切割 1.数据对应的层级图 2.用户数据查询 3.用户流程管理 4.部门-岗位-公司查询拓扑图 三.说明 一:数据权限的产生 在一个后管系统中,由2个最重要的权限划分。第一...

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    一:数据权限的产生

    二:数据权限的数据切割

    1.数据对应的层级图

    2.用户数据查询

    3.用户流程管理

    4.部门-岗位-公司查询拓扑图

    三.说明



    一:数据权限的产生

      在一个后管系统中,由2个最重要的权限划分。第一个访问权限,通过控制访问路径、请求来控制访问的权限,第二个是数据权限,通过一系列的分割策略来对用户进行管理。

     访问权限,可以这么说访问权限可以通过集成框架(比如shiro或者Spring seurity或者oauth2)来控制。所以严格意义上来说访问权限是一个技术框架

     数据权限,数据权限用来对用户信息进行管理包括但是不限于用户列表查询、子母公司数据划分以及工作流等的一系列。但是一个比较尴尬的问题就是,数据权限实则是一个业务层,它是由具体的公司业务来决定的。当然,凡是可以抽象出来的我们都可以抽象出来。目前主流的的数据权限控制以 部门-岗位-上级-本级 这样一个递减结构来做通用式的管理。

      也翻看了一些所谓的数据级权限中间件比如目前介绍较多的Ralasafe,实则上就是在访问Sql上做一些侵入式Sql限制。基于此,我们完全可以在项目中使用AOP做。但是很尴尬的是目前这个数据级的中间件已经停止维护。

     

    二:数据权限的数据切割

      在上面,我们谈到一般都是以 部门-岗位-上级-本级 的结构来做数据权限控制。但是一般项目中会把上级-本级合并产生一个简单的结构:部门-岗位-用户 来维护数据权限。

    1.数据对应的层级图

                                                   

      首先:部门对于用户而言,是用户固有的一个属性,只能是一对一关系。

                  岗位对于用户而言 ,是由上级或者管理员分配的一个属性,可以是一对多(即一个用户被指向多个部门的负责人,但是

                                                        他本身只有某一个部门的属性)。

                  部门对岗位而言,同时也是一对多的关系,即一个部门有多个角色。

    2.用户数据查询

                   

     然后,我们针对组织结构细分:

     (1)公司结构以及部门结构:管理层级(具有本部门的最高权限)以及一般员工(只有自我查询权限)

                                                           其中总公司的管理层具有整个结构的最高权限。

    (2)单个单位中的结构:单个单位内的负责人具有最高单位权限

                                                  单个单位的次级负责人具有管理名下的权限。(即上级-下级的管理权限)

                                                   单个单位内的普通员工只具有自身的权限

    3.用户流程管理

      由于后期要整合工作流,因此这里我们将流程梳理清晰。

     

    4.部门-岗位-公司查询拓扑图

    目前,主要角色分为以下几个:

    (1)普通员工(仅能看到自己的信息)

    (2)部门管理人(仅能看到本部门)

    (3)分公司董事(除了董事会部门的其他分公司所有的部门)

    (4)分公司总负责人(看到分公司所有的信息)

    (5)总公司董事会(除了总公司董事会之外的所有总,自公司的所有部门)

    (6)总董事

    部门-岗位-董事表拓扑(比较简单,就不做UML了)

    据图查询:

    (1)普通员工:这个就不用说了

    (2)部门负责人:查询 用户表中 部门id一样的即可

    (3)分公司董事会:第一步,根据用户表中的部门id去查询部门表

                                          第二步:根据部门表中的所有上级id,取出公司统一的开头(一般第一位为总公司id,第二位为

                                                          分公司id,第三位包括以后是部门层级一级一级玩下的id,以逗号隔开)

                                         第三步:根据公司统一的开头曲模糊查询所有的部门id(这里在程序中控制得当,是完全可以的)

                                         第四步:根据上一步的部门id,同时去掉本身的部门id(即董事会部门的id),然后反查用户表

     (4)分公司负责人 :在上一个的第四步,不去掉本身的部门id

     (5)总公司董事会:查询所有的,除了自身的部门id

    (6)总公司负责人:全查

    (7)自定义:选择部门,然后插入  岗位-部门表做联查(对,这个表只在这里用到)

    三.说明

      上面所描述的是通常情况下,一般都是根据具体业务做管理

     

     

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  • 数据权限控制

    千次阅读 2018-08-28 10:18:01
    查询参数经过控制层,aop组件对参数进行拦截,读取redis缓存中的数据权限数据,进而对参数进行重新组装。 从新组装的查询参数传递到业务处理层。 业务处理层将查询参数传递到数据访问层。 Sql分析组装组件对查询...
    1. 界面用户通过浏览器访问系统,传递查询参数
    2. 查询参数经过控制层,aop组件对参数进行拦截,读取redis缓存中的数据权限数据,进而对参数进行重新组装。
    3. 从新组装的查询参数传递到业务处理层。
    4. 业务处理层将查询参数传递到数据访问层。
    5. Sql分析组装组件对查询sql和查询参数进行从新拼接。
    6. 从新拼接的sql对数据进行查询。
    7. 新的查询sql查询出来的数据从数据库到数据访问层。
    8. 数据权限过滤的数据到业务处理层。
    9. 业务层对数据进行业务处理
    10. 业务处理后的数据返回给控制层
    11. 经过数据权限过滤以及业务处理后的数据返回到用户页面

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  • 通用数据权限管理系统设计

    千次阅读 2018-03-08 15:33:38
    通用数据权限管理系统设计(一) 作者:逸云 前言: 本文提供一种集成功能权限和数据权限的解决方法,以满足多层次组织中权限管理方面的集中控制。本方法是RBAC(基于角色的访问控制方法)的进一步扩展和延伸,即...
    通用数据权限管理系统设计(一)
     
    作者:逸云
     
    前言:
     本文提供一种集成功能权限和数据权限的解决方法,以满足多层次组织中权限管理方面的集中控制。本方法是RBAC(基于角色的访问控制方法)的进一步扩展和延伸,即在功能权限的基础上增加数据权限的管理,实现数据权限和功能权限的集中处理。
     
    解释:
     功能权限:能做什么的问题,如增加销售订单;
     数据权限:能在哪里干什么的问题,如察看北京分公司海淀销售部张三的销售订单;
     
    术语:
     资源:系统中的资源,主要是各种业务对象,如销售单、付款单等;
     操作类型:对资源可能的访问方法,如增加、删除、修改等;
     功能:对资源的操作,是资源与操作类型的二元组,如增加销售单、修改销售单等;
     数据类型:业务系统中常用的数据权限类型,如公司、部门、项目、个人等;
     数据对象:具体的业务对象,如甲公司、乙部门等等,包括所有涉及到数据权限的对象值;
     权限:角色可使用的功能,分角色的功能权限和角色的数据权限;
     角色:特定权限的集合;
     用户:参与系统活动的主体,如人,系统等。
     
     
    通用数据权限管理系统设计(二)
     
    方法说明:
     在实际应用中,数据权限的控制点一般相对固定,如针对公司、部门、个人、客户、供应商等,也就是说数据权限一般针对指定数据类型下的一些数据对象。
     
     本方法中,数据权限的依赖于功能权限,是对功能权限的进一步描述,说明角色在指定的功能点上的数据控制权限。
    本方法中采用“没有明确规定即视为有效”的原则,如果没有定义功能的数据权限,则说明该角色具有该功能的全部的权限。如果定义了功能的某种类型的数据权限,则该用户只具有该类型下指定数据的数据权限。
     
     这段话比较绕口,下面举个例子实际例子。
     
     某公司有北京销售部、上海销售部和广州销售部三个销售部,现在需要定义几种角色:
        销售总监       -- 能察看所有销售部的销售订单;
        北京销售经理 -- 只能察看北京销售部的所有销售订单;
        上海销售经理 -- 只能察看上海销售部的所有销售订单;   
        广州销售经理 -- 只能察看广州销售部的所有销售订单;   
     
     上述角色的定义如下:
     
         -------------------------------------------------------------------
         角色名称              功能              数据类型      数据对象   
         -------------------------------------------------------------------
         销售总监            察看销售订单                                  
         北京销售经理        察看销售订单          部门          北京   
         上海销售经理        察看销售订单          部门          上海      
         广州销售经理        察看销售订单          部门          广州      
         -------------------------------------------------------------------
     
        上述定义中,销售总监只定义了功能权限,而没有定义数据权限,所以销售总监能够察看所有的销售订单;而其他几位销售经理分别定义了这一功能的数据权限,所以只能察看指定部门的销售订单。
     
         在实际应用中,往往会出现部门分组,组长能够察看本组所有人员处理的销售订单的情况,以及某些情况下,某些人只能察看本人的销售订单的情况,这些特殊情况在上述的说明中无法解决,需要在设计和实现中进行处理。
     
     
        北京销售代表 -- 只能察看北京销售部的本人的所有销售订单;   
         北京销售代表          察看销售订单            部门             北京      
                                                     个人                   
     
     
    通用数据权限管理系统设计(三)--数据库设计
     
    我们先来看看传统的基于角色的权限管理系统,如下图所示,最简单的基于角色的权限管理由系统功能、系统角色、系统用户、角色功能和用户角色五部分组成。
        图一:基于角色的数据库结构
    为实现数据权限控制,在设计上对基于角色的权限管理进行扩充,如下图所示:
     
    图二:通用数据权限管理系统数据库设计
    对比两张图,我们可以看到,他们之间的主要变化为:
    1、 增加系统资源信息和操作类型信息,系统资源为树形结构、如销售模块、销售订单等;操作类型记录可能的操作,如增加、删除、修改、查看、查询等,系统功能是资源与操作类型的组合,对资源的操作就是系统功能。
    2、 增加数据对象类型和数据对象两张表,数据对象类型记录系统中需要控制的对象类型,如部门、库房、员工、客户、供应商等;数据对象记录各对象类型的对象实例,如北京销售部、上海销售部、张三、李四等等。(独立保存的好处后面会说到)
    3、 增加系统资源与数据对象类型的关联表(多对多),本表为配置表,说明某种资源可能需要的控制点,如销售订单与部门类型的关联可能涉及到分部门分配权限;销售订单与客户的关联可能涉及到按客户分配权限等等。
    4、 增加数据对象与角色权限的关联,这张表是真正最终实现数据权限管理的所在地。
     
    通过这种设计,能够最小化地减少对原有权限系统的更改,并且可以很灵活地增加数据的控制点。在产品化软件的设计中使用,能够灵活满足客户的需要。
     
    下一篇文章将讨论这种结构如何满足第二部分功能需求的问题,如果时间允许,将对程序的设计做进一步阐述。
     
    本设计方法已应用于自行开发的通用供应链管理系统中,欢迎指正。
    展开全文
  • 权限管理-数据权限

    千次阅读 2016-05-12 11:36:56
    权限管理-数据权限

    权限控制可以理解,分为这几种 :

    【功能权限】:能做什么的问题,如增加产品。
    【数据权限】:能看到哪些数据的问题,如查看本人的所有订单。
    【字段权限】:能看到哪些信息的问题,如供应商账户,看不到角色、 部门等信息。

    上面提到的那种设计就是【功能权限】,这种设计有一定的局限性,对于主体,只能明确地指定。对于不明确的,在这里可能就没办法处理。比如下面这几种情况:

    数据仅当前部门及上级可见
    数据仅当前用户(本人)可见

    类似这样的就需要用到上面提的数据权限。

    上一篇文章我用一个表五个字段完成了【功能权限】的设计思路
    本文我将介绍如何利用一个表两个字段完成这个【数据权限】的设计思路

    初步分析

    【数据权限】是在【功能权限】的基础上面进一步的扩展,比如可以查看订单属于【功能权限】的范围,但是可以查看哪些订单就是【数据权限】的工作了。

    在设计中,我们规定好如果没有设置了数据权限规则,那么视为允许查看全部的数据。

    几个概念
    【资源】:数据权限的控制对象,业务系统中的各种资源。比如订单单据、销售单等。属于上面提到的【领域】中的一种
    【主体】:用户、部门、角色等。
    【条件规则】:用于检索数据的条件定义
    【数据规则】:用于【数据权限】的条件规则 

     
    应用场景
    1,订单,可以由本人查看 
    2,销售单,可以由本人或上级领导查看 
    3,销售单,销售人员可以查看自己的,销售经理只查看 销售金额大于100,000的。

    我们能想到直接的方法,在访问数据的入口加入SQL Where条件来实现,组织sql语句:

    1where UserID = {CurrentUserID}
    2where UserID = {CurrentUserID}  or {CurrentUserID} in (领导)
    3where UserID = {CurrentUserID}  or ({CurrentUserID} in (销售经理)  and 销售金额 > 100000)

    这些一个一个的"条件",本文简单理解为一个【数据规则】,通常会与原来我们前台的业务过滤条件合并再检索出数据。

    这是一种最直接的实现方式,在【资源】上面加一个【数据规则】(比如上面的三点)。这样设计就是

      【资源】 - 【数据规则】

    我又觉得不同的人应该对应不同的规则,那么也可以理解为,一个用户对应不同的角色,每一个角色有不一样的【数据规则】,那么设计就变成

      【资源】 - 【主体】 - 【数据规则】

    根据提供者的不同,准备不同的权限应对策略。

    这里可以简单地介绍一下,这个方案至少需要2张表,一个是  【资源,主体,规则关系表】、一个是【数据规则表】

    关系表不能直接保存角色,因为你不确定什么时候业务需要按照【部门】或者【分公司】来定义数据规则

    于是可以用  Master、MasterKey  类似这样的两个字段来确定一个【主体】

    用XML方式的话是这样配置的(放在数据库也类似):

    复制代码
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    <settings>
      <rule view="订单" role="销售人员">
          销售员 = {CurrentUserID}
      </rule>
      <rule view="订单" role="总销售经理">
         销售金额 > 100000
      </rule>
      <rule view="订单" role="区域销售经理">
        销售金额 > 100000  and 区域 = {当前用户所属区域}
      </rule>
    </settings>
    复制代码

    对于这种方式有兴趣的朋友也可以试一下,两种方式的【数据规则】是一样的,但是本文没有采用第二种设计方式,因为它多了一层处理逻辑,我以为应该设计越简单越好,就采用第一种方式:

      【资源】 - 【数据规则】

    当然,上面是用SQL的方式来确定条件规则的,我们当然不会这么做。SQL虽然灵活,但是我们很难去维护,也不知道SQL在我们的界面UI上面如何体现。难不成直接用一个文本框来显示。这样对应一个开发人员来说不是问题,可是对应系统管理员,很容易出问题。所以我们需要有另一方式来确定这一规则,并最终可以转换成我们的SQL语句。

    我们的设计关键在于如何规范好这些【数据规则】 ,这个规则必须是对前端友好的,而且是对后台友好的,JSON显然是很好的方式。

     规则说明:

    1,数据权限规则总是:{属性 条件 允许值}

    2,数据权限规则可以合并。比如 ( {当前用户 属于 销售人员} and {订单销售员 等于  当前用户} )   Or {当前用户  属于 销售经理}

    3,最终我们会用JSON格式

    在检索数据时会先判断有没有注册了某某【资源】的【条件规则】,如果有,那么加载这个【条件规则】并合并到我们前台的【搜索条件】(你的业务界面应该有一个搜索框吧)

     如下图定义了客户信息的搜索框,我们搜索客户ID包括AN,我们组织成的规则将会是:

    {"rules":[{"field":"CustomerID","op":"like","value":"AN","type":"string"}],"op":"and"}

    为了更好地理解【数据规则】,这里介绍一下【通用查询机制】 

    【通用查询机制】

    权限控制总离不开一些条件的限制(比如查看当前部门的单据),如果没有完善的通用查询规则机制,那么在做权限条件过滤的时候你会觉得很别扭。这里介绍一个通用查询方案,然后再介绍如何实现【数据规则】。

     

    早些时候我写过一篇关于ligerGrid结合.net设计通用处理类的文章《 jQuery liger ui ligerGrid 打造通用的分页排序查询表格(提供下载) 》。里面提到的过滤信息是直接的SQL语句。这是不可靠,而且不安全的。
    在前端传输给后台的过滤信息不应该是直接的SQL,而应该是一组过滤规则。在ligerui V1.1.8 已经加入了一个条件过滤器插件,这个插件组成的规则数据才是我受推荐的:
    比如如下

     

    {"rules":
    [
    {"field":"OrderDate","op":"less","value":"2012-01-01"},
    {"field":"CustomerID","op":"equal","value":"VINET"}
    ]
    ,"op":"and"}

     

    规则描述:
    查找顾客VINET所有订单时间小于2011-01-01的单据


    这样的数据是安全的,而且是通用的(你甚至可以再加一个OR子查询)。无论是在前端还是后台,无论你使用什么样的组件,都可以很好地利用。

    通用后台的翻译,就可以生成这样SQL的参数:

     

    复制代码
    Text:
    ([OrderDate] < @p1 and [CustomerID] = @p2)
    Parameters:
    p1:2012-01-01
    p2:VINET
    复制代码

     

    下面来点复杂的:查找 顾客VINET或者TOMSP,所有订单时间小于2011-01-01的单据

     

    {
    "rules":[{"field":"OrderDate","op":"less","value":"2012-01-01"}],
    "groups":[
    {"rules":[{"field":"CustomerID","op":"equal","value":"VINET"}, {"field":"CustomerID","op":"equal","value":"TOMSP"}],"op":"or"}
    ],
    "op":"and"
    }

     翻译结果:

     

    复制代码
    Text:([OrderDate] < @p1 and ([CustomerID] = @p2 or [CustomerID] = @p3))
    Parameters:
    p1:2012-01-01
    p2:VINET
    p3:TOMSP
    复制代码

     

    这个过滤规则分为三个部分:【分组】、【规则】(字段、值、操作符)、【操作符】(and or),而自身就是一个分组。
    这种简单的结构就可以满足全部的情况。

    当然,上面提到的这些条件都是在前台定义(可能是用户在搜索框自己输入的)的,而在后台,我们可能会定义一下【隐藏条件】,比如说 【员工只能查看自己的】,要怎么做呢,其实很简单,只需要在后台接收到这个过滤条件(前台toJSON,后台解析JSON)以后,再加上一个过滤规则(隐藏条件):

     

    {field:'EmployeeID',op:'equal',value:5}

     

    可以将原来的过滤规则当做一个分组加入进行:

     

     

    {op:'and',groups:[

     

    {"rules":[{"field":"OrderDate","op":"less","value":"2012-01-01"}],
    "groups":[
    {"rules":[{"field":"CustomerID","op":"equal","value":"VINET"},{"field":"CustomerID","op":"equal","value":"TOMSP"}],"op":"or"}
    ],"op":"and"}

     

    ],rules:[{field:'EmployeeID',op:'equal',value:5}]
    }


     

    翻译如下:

     

    复制代码
    Text:
    ([EmployeeID] = @p1 and ([OrderDate] < @p2 and ([CustomerID] = @p3 or [CustomerID] = @p4)))
    Parameters:
    p1:5
    p2:2012-01-01
    p3:VINET
    p4:TOMSP
    复制代码



     这样的【条件规则】才是我们想要的,不仅在前端可以很好地解析,也可以在后台进行处理。在后台我们会定义跟这种数据结构对应的类,那么再定义一个翻译成SQL的类:


    数据权限规则

    说了这些,可以开始介绍如何实现【数据规则】了:

    上面提到的【隐藏条件】,就是我介绍的【数据规则】
    试想一些,这样 前台的过滤规则,再加上我们之间定义好的 【数据权限】控制 过滤条件。不就达到目的了吗。
    先看看我们在数据库里保存的这些【数据规则】:

     看不明白?那来个清楚一点的:

    规则描述

    订单:【订单管理员和演示角色可以查看所有的】,【订单查看员】只能查看自己的

    产品:【基础信息录入员和演示角色可以查看所有的】,【供应商】只能查看自己的

    {CurrentEmployeeID}表示当前的员工。

    实质上,我们还可以根据当前用户信息定义需要的参数,比如:

    {CurrentUserID} 当前用户Id ,对应表【CF_User】

    {CurrentRoleID} 当前角色Id ,对应表 【CF_Role】 

    {CurrentDeptID} 当前用户部门Id,对应表【CF_Department】

    {CurrentEmployeeID} 当前用户员工Id,对应表【Employees】(CF_User.EmployeeID)

    {CurrentSupplierID} 当前用户供应商Id,对应表【Suppliers】(CF_User.SupplierID)

     在数据库中我们直接保存这些用户参数,在“翻译”规则成为SQL时,会替换掉:

    比如查看订单,我们得到的SQL,可能是这样的:

    复制代码
    Text:     SELECT * FROM (SELECT TOP 20 * FROM (SELECT TOP 40 * FROM [Orders] WHERE ( 1=1  and ((@p1 in (@p2,@p3)) or (@p4 = @p5 and [EmployeeID] = @p6))) ORDER BY OrderID ASC) AS tmptableinner ORDER BY OrderID DESC) AS tmptableouter ORDER BY OrderID ASC     
    Parameters:
    @p1[Int32] = 7
    @p2[Int32] = 2
    @p3[Int32] = 6
    @p4[Int32] = 7
    @p5[Int32] = 7
    @p6[Int32] = 1
    复制代码

    {CurrentRuleID} 替换为 7

    {CurrentEmployeeID} 替换为1

     下图是我们设计【数据权限】的界面,可以选择所有的字段,包括几个用户信息:

    这些字段不仅仅只是在文本框中输入值,那么可以自定义数据来源:

     

    复制代码
    var fieldEditors = {};
    fieldEditors['Orders'] = {
        'ShipCity': { type: 'combobox', 
            options: {
                width: 200,
                url: "../handler/select.ashx?view=Orders&idfield=ShipCity&textfield=ShipCity&distinct=true"
            }
        }
    };
    复制代码

    效果界面:

     


    实际应用

    既然是数据权限控制,如果有一个统一的数据接收入口,我们倒是可以利用这个入口做一些工作。

    比如【ligerRM权限管理系统】统一使用 grid.ashx 这个数据处理程序作为列表数据的接收入口。

    有了统一的接口,方便做权限的控制,使用过 ligerGrid Javascript表格,或者类似插件的朋友,应该比较清楚服务器的交互原理。 
    在grid.ashx中,我们会通过 
    【视图/表名 】、 【排序信息】、【分页信息】、【过滤信息】
    这几个指标来获取指定的数据。


    而在实际的业务中,可能会引入权限的控制。比如某某【资源】,只能由当前用户自身才能查看,或者只能由当前用户部门及上级部门才能查看。对于这些控制,我们采用对这些可能做权限控制的【资源】注册一组【条件规则】的方式来进行。

     我们将找到view定义好的【数据权限规则】,然后和用户在前台搜索框输入的【搜索规则】合并:

    上面的代码就是数据条件合并的例子,这样便得到了我们最终需要的 过滤规则。


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    1.权限分为菜单权限,操作权限,数据权限, 菜单权限即不同用户能够看到的菜单按钮不同,如系统管理员能看到系统管理,用户管理等菜单,而普通用户是看不到这些管理菜单的。 操作权限即为不同用户能够对列表进行的...
  • 一、BIEE权限理论介绍 ... 行验证以确定是否允许其访问系统的过程...包括对象权限(即对象的可读、可编辑、可删除等权限),数据权限包括行级数据权限、列级数据权限)。  (用户:能够通过系统认证登陆系
  • erp 数据权限定义(用友NC)

    千次阅读 2015-12-15 18:41:47
    一、数据权限定义 数据权限主要分为维护权限,使用权限,特殊权限。 操作是与业务实体相关联的业务行为,分为维护类操作和使用类操作。 A. 维护类操作:对业务实体数据进行维护,改变其属性的操作,例如删除、修改...
  • 数据权限设计初探

    千次阅读 2008-12-13 18:23:00
    数据权限设计初探 李俊杰概述在许多项目中,都会涉及到数据权限问题,所谓数据权限是表示,在系统中即使角色相同,都有操作权限,但业务操作时受风险、额度、销售区域等业务属性限制。如销售人员可以看到自己的销售...
  • oracle数据字典及用户权限查看

    千次阅读 2017-10-22 20:02:30
    数据字典和动态性能视图 数据字典是数据库中最重要的组成部分,他提供了数据库的一些系统信息。(静态信息,常规的信息)(基表) ...包括基表和数据字典视图。 基表存放数据库的基本信息,普通
  • 如默认只能看本公司、或者本部门的数据,对于特殊的领导,可能需要跨部门的数据,因此不能硬编码那个领导该访问哪些数据,需要进行后台的权限和数据权限的控制为佳,本文主要针对这个特点,对这个数据权限的功能模块...
  • 滴滴大数据安全权限实践

    千次阅读 2020-12-17 21:12:09
    桔妹导读:在滴滴,数据是非常重要的资产,基于数据的数仓建设,数据分析、数据挖掘、数据科学等构建了滴滴的数据体系,支撑着滴滴的业务快速发展。在这个背景下,如何保障用户获取数据的易用性的同时...
  • {一}业务需求: 实现EAS二次开发单据满足如下要求:制单人只能查看自己做的单据(说明一下:EAS的单据默认都会有创建人、最后修改人...在说如何配置特殊数据权限之前,先总结一下EAS中常涉及的权限内容(以下内容有参
  • 通用数据权限管理系统设计(一) 作者:逸云 前言: 本文提供一种集成功能权限和数据权限的解决方法,以满足多层次组织中权限管理方面的集中控制。本方法是RBAC(基于角色的访问控制方法)的进一步扩展和延伸,即...
  • 在这里,分享一下本人在企业开发中的数据权限的实现经验。本文所用的方法和实例,可在CSDN的代码托管平台找到。需要的童鞋可点击:https://code.csdn.net/xuanbg/starx-bip自行查看或下载。 要想管理数据权限,首先...
  • 1 数据级的权限管理和功能级的权限管理  引自:http://www.iteye.com/problems/97374 功能级权限,有大有小。大的可以直接包括一个业务模块,小的可以是一个按钮。一般的功能级权限一般包括:菜单、url、按钮 。 ...
  • 用mybatis 拦截器实现数据权限

    万次阅读 2016-12-29 11:32:56
    包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。 腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518 第二个...
  • 权限设计(包括表结构)

    热门讨论 2008-01-12 10:07:12
    本文档包括了强大的权限设计,里面是图文并茂.还有表结构,总共有16个表来支持的权限,适用范围大.
  • linux文件的访问权限和文件模式SUID含义:文件的该位被设 置为1,在该文件被执行时,该文件将以所有者的身份运行,也就是说无论谁来执行这个文件,他都有文件所有者的特权,如果所有者是root的话,那么执行人就有...
  • 大数据是工业社会的「自由」资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。随着企业数字化转型的浪潮,数据更是成为了金融行业的核心资产和创新要素。 而证券行业作为国家金融活动的重要入口,汇聚了大量的金融数据。其...
  • 1 三者的字典表1.1 用户select * from dba_users;select * from all_users;select * from user_users;1.2 角色select * from dba_...1.3 权限分为系统权限与对象权限:select * from system_privilege_map;select * f
  • 数据访问权限集是一个重要的、必须设定的系统配置文件选项。对具有相同科目表、日历和期间类型的分类帐及其所有平衡段值或管理段值的定义读写权限,系统管理员将其分配至不同的责任以控制不同的责任对分类帐数据的...
  • 基于Sentry实现数据访问权限控制

    千次阅读 2018-12-12 18:39:00
    数据权限的粒度是数据级别的,就是对数据库、数据表的访问权限,甚至是字段的访问权限,数据权限控制用户能看到哪些对象,对避免信息泄露、提高数据安全性是非常有用的。 管理Hue的功能权限相对较简单,过程是先...
  • 2. 掌握权限数据模型 3. 掌握基于url的权限管理(不使用Shiro权限框架的情况下实现权限管理) 4. shiro实现用户认证 5. shiro实现用户授权 6. shiro与企业web项目整合开发的方法 权限管理原理知识 什么是权限管理 只要...
  • showDoc数据迁移-无数据库权限

    千次阅读 2019-05-24 15:54:53
    公司与另外一个公司合作做项目,使用对方的showdoc管理接口文档,由于网络不好,想着干脆...存储页面信息包括markdown内容,关联菜单 使用navicat for sqlite 导入数据后将服务器上的sqlite数据库文件替换即可.

空空如也

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