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前言
初步分析
通用查询机制
数据权限规则
实际应用
结语

前言

前一篇文章《通用权限管理设计之数据库设计方案》介绍了【主体】- 【领域】 - 【权限】( who、what、how问题原型 ) 的设计思想

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：

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：

1，where UserID = {CurrentUserID}
2，where UserID = {CurrentUserID}  or {CurrentUserID} in (领导)
3，where 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)：

<?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>

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：

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

{
"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：

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)：

{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：

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：

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：

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

{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：

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