本文将对这种设计思想作进一步的扩展，介绍数据权限的设计方案。
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：
Java代码 
- 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。
Java代码
- 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：
Java代码
- where UserID = {CurrentUserID}
- where UserID = {CurrentUserID} or {CurrentUserID} in (领导)
- where UserID = {CurrentUserID} or ({CurrentUserID} in (销售经理) and 销售金额 > 100000）
Java代码
- 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】
Java代码
- 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】
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。
Java代码
- 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：
Java代码
- {"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】。
Java代码
- {"rules":
- [
- {"field":"OrderDate","op":"less","value":"2012-01-01"},
- {"field":"CustomerID","op":"equal","value":"VINET"}
- ]
- ,"op":"and"}
Java代码
- 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：
Java代码
- Text:
- ([OrderDate] < @p1 and [CustomerID] = @p2)
- Parameters:
- p1:2012-01-01
- p2:VINET
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
Java代码
- {
- "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：
Java代码
- Text:([OrderDate] < @p1 and ([CustomerID] = @p2 or [CustomerID] = @p3))
- Parameters:
- p1:2012-01-01
- p2:VINET
- p3:TOMSP
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)：
Java代码
- {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：
Java代码
- {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：
Java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
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：
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：
如果说数据权限是对功能权限在纵向的扩展，那么字段权限就是在横向的扩展。可以禁止指定用户/角色 对某些字段的访问
举个例子：我有个员工表，B用户能查询5条记录，但看不见记录中工资字段里的数据，C用户也能查询5条记录，但能看到记录中工资字段里的数据，因为C用户是财务部门的人。本文提出了数据权限的一种实现思路，只是本人在做一个web应用时构思的方案，谈不上规范，欢迎提出你的建议意见。
可以在http://case.ligerui.com体验实际的应用效果。