数据权限的设计与实现系列9——前端筛选器组件Everright-filter集成框架开发2
功能实现
规则转换为 SQL 片段
规则解析
首先我们来构造一个典型的规则,包括两个条件组,每个组由两个条件组成,由且与或两种逻辑关系,如下图:
然后看看生成的规则,如下:
{"filters": [{"conditions": [{"property": "paramName","value": "1"},{"operator": "contains","property": "paramKey","value": "password"}],"logicalOperator": "and"},{"conditions": [{"property": "paramValue","value": "1"},{"operator": "empty","property": "orderNo"}],"logicalOperator": "or"}],"logicalOperator": "and"
}
最后,分析其数据结构,可以分成三层。
- 最外层是一个对象,由两个属性组成,一是 filters,条件组集合;二是 logicalOperator,逻辑关系(and或者or)。
- filter 对象自身,同样由两个属性组成,一是 conditions,条件集合;;二是 logicalOperator,逻辑关系。
- condition 对象,由三个属性组成,一是 property,属性;二是 operator,操作符;三是 value,值。若为相等操作,则操作符属性可省略。
同时,对于数值类,日期类,可能进行区间查询,筛选器生成的规则中,condition 对象仍有三个属性组成不变,只是 value 值变成了一个两元素的数组,如:
{"operator":"between","property":"age","value":[18,60]}
对象构建
我们在视图对象层 vo 中创建规则对应的数据对象,遵循由内到外的方式来构建。
首先是最内层的筛选条件,属性和操作符是固化的,值可能是单元素,也可能为数组,类型可能是字符串,也可能是数值。对于前端 js,属于非强类型语言,可以灵活设置,但对于后端强类型的 java,需要将其设置为 Object 类型,进行二次解析。
package tech.abc.platform.entityconfig.vo;import lombok.Data;/*** 数据筛选条件** @author wqliu* @date 2024-08-06*/
@Data
public class DataFilterConditionVO {/*** 属性*/private String property;/*** 操作*/private String operator;/*** 值*/private Object value;}
然后是中间层,数据筛选组,如下:
package tech.abc.platform.entityconfig.vo;import lombok.Data;import java.util.List;/*** 数据筛选组** @author wqliu* @date 2024-08-06*/
@Data
public class DataFilterGroupVO {/*** 数据筛选条件集合*/private List<DataFilterConditionVO> conditions;/*** 逻辑操作*/private String logicalOperator;
}
最后是最外层的规则,如下:
package tech.abc.platform.entityconfig.vo;import lombok.Data;import java.util.List;/*** 数据筛选规则** @author wqliu* @date 2024-08-06*/
@Data
public class DataFilterRuleVO {/*** 数据筛选组集合*/private List<DataFilterGroupVO> filters;/*** 逻辑操作*/private String logicalOperator;
}
数据传递
在规则配置页面,再加一个按钮,将规则传给后端,如下:
前端代码如下:
// 生成SQL片段generateSqlPart() {// 先调用一次生成规则,避免配置调整了规则未同步this.generateRule()// 调用后端服务转换this.api.generateSqlPart(this.entityData.modelId, this.entityData.rule).then((res) => {this.entityData.sqlPart = res.data})}
// 实体模型数据权限
export const entityModelDataPermission = Object.assign({}, COMMON_METHOD, {serveUrl: '/' + moduleName + '/' + 'entityModelDataPermission' + '/',// 获取实体模型完整属性列表getOrInit(modelId) {return request.get({ url: this.serveUrl + 'getOrInit', params: { modelId } })},// 生成sql片段generateSqlPart(entityModelId, rule) {return request.post({ url: this.serveUrl + entityModelId + '/generateSqlPart', data: rule })}
})
后端控制器如下:
/*** 生成SQL片段*/@PostMapping("/{id}/generateSqlPart")@SystemLog(value = "实体模型数据权限-生成SQL片段")@PreAuthorize("hasPermission(null,'entityconfig:entityModelDataPermission:generateSqlPart')")public ResponseEntity<Result> generateSqlPart(@PathVariable("id") String id, @RequestBody String rule) {String sqlPart = entityModelDataPermissionService.generateSqlPart(id, rule);return ResultUtil.success(sqlPart);}
我们尝试使用 FastJson,将字符串解析成对象,后端服务如下:
@Overridepublic String generateSqlPart(String id, String rule) {DataFilterRuleVO dataFilterRule = JSON.parseObject(rule, DataFilterRuleVO.class);return "";}
进入调试模式,查看数据,已完成解析工作,如下:
转换处理
接下来,我们开始最复杂的转换处理,同样遵循由简单到复杂的情况。
首先,最简单的,只有一个逻辑组,组中只有一个条件,如下:
转换方法如下:
@Overridepublic String generateSqlPart(String id, String rule) {String result = "";// 转换数据DataFilterRuleVO dataFilterRule = JSON.parseObject(rule, DataFilterRuleVO.class);// 获取组集合List<DataFilterGroupVO> dataFilterGroupList = dataFilterRule.getFilters();// 遍历组集合for (DataFilterGroupVO dataFilterGroup : dataFilterGroupList) {// 获取条件集合List<DataFilterConditionVO> conditionList = dataFilterGroup.getConditions();// 遍历条件集合for (DataFilterConditionVO condition : conditionList) {// 获取字段名,命名风格驼峰转换成下划线String fieldName = CommonUtil.camelToUnderline(condition.getProperty());// 获取操作String operator = condition.getOperator();if (StringUtils.isEmpty(operator)) {operator = "=";}Object value = condition.getValue();result = fieldName + " " + operator + " '" + value + "'";}}return result;}
转换结果:
可以看到,输出了预期的 sql 片段。
启用数据权限组件
调整 Mybatisplus 的插件配置,增加数据权限插件,如下图所示:
注意,数据权限插件是后期新增的功能,要求 mybatisplus 的版本不能太低,建议 mybatis-plus-boot-starter 的版本使用 3.5.4。
其中数据权限处理器,需要自行实现,如下:
package tech.abc.platform.framework.extension;import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.MultiDataPermissionHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.sf.jsqlparser.JSQLParserException;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.parser.CCJSqlParserUtil;
import net.sf.jsqlparser.schema.Table;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import tech.abc.platform.common.exception.SessionExpiredException;
import tech.abc.platform.common.utils.SpringUtil;
import tech.abc.platform.common.utils.UserUtil;
import tech.abc.platform.entityconfig.service.EntityModelDataPermissionService;/*** 数据权限处理器** @author wqliu* @date 2024-08-03*/
@Slf4j
public class MyDataPermissionHandler implements MultiDataPermissionHandler {/*** 数据权限配置表名称*/public static final String DATA_PERMISSION_CONFIG_TABLE_NAME = "cfg_entity_model_data_permission";@Overridepublic Expression getSqlSegment(Table table, Expression where, String mappedStatementId) {// 数据权限相关的 SQL 片段String tableName = table.getName();// 排除数据权限配置表,否则会导致死循环if (tableName.equals(DATA_PERMISSION_CONFIG_TABLE_NAME)) {return null;}// 获取数据权限 SQL 片段EntityModelDataPermissionService entityModelDataPermissionService = SpringUtil.getBean(EntityModelDataPermissionService.class);String sqlSegment = entityModelDataPermissionService.getDataPermissionSqlPart(tableName);if (sqlSegment != null) {String userId = "";// 登录阶段,获取不到当前用户信息,视为不做数据权限过滤try {userId = UserUtil.getId();} catch (SessionExpiredException e) {return null;}sqlSegment = StringUtils.replace(sqlSegment, "{@CurrentUserId@}", userId);try {return CCJSqlParserUtil.parseCondExpression(sqlSegment);} catch (JSQLParserException e) {log.error("数据权限 SQL 片段解析失败", e);return null;}} else {return null;}}
}
这里有几个需要特别注意的点:
- 需要将数据权限配置表排除,否则会导致死循环引发堆栈溢出。
- 通过平台的工具类 UserUtil 来获取到当前用户信息,但在系统登录环节,尚未完成认证,会抛出会话超时异常,同样需要忽略,否则会影响正常系统登录。
- 在本环节中,可以将平台约定预置的运行期变量,如当前用户标识、当前用户所在部门等,替换为真实的运行数据,如 sqlSegment = StringUtils.replace(sqlSegment, “{@CurrentUserId@}”, userId);
查看效果
访问平台的系统参数菜单,执行查询操作,如下图:
可以看到,数据权限过滤已经发挥了作用,控制台打印输出的 sql,无论是获取分页的 sql,还是最终执行的 sql,都自动追加了数据权限过滤的 SQL 片段,如下:
==> Preparing: SELECT COUNT(*) AS total FROM sys_param WHERE delete_flag = 'NO' AND param_value = '10'
==> Parameters:
<== Columns: total
<== Row: 2
<== Total: 1
==> Preparing: SELECT id, param_name, param_key, param_value, order_no, delete_flag, create_id, create_time, update_id, update_time, version FROM sys_param WHERE delete_flag = 'NO' AND param_value = '10' ORDER BY order_no ASC LIMIT ?
==> Parameters: 10(Long)
<== Columns: id, param_name, param_key, param_value, order_no, delete_flag, create_id, create_time, update_id, update_time, version
<== Row: 1158917826028863489, 用户登录最多输错次数, PASSWORD_INPUT_ERROR_TIMES, 10, 004, NO, 1, 2019-08-07 09:48:36, 1, 2020-08-26 03:21:29, 5
<== Row: 1158917976734400513, 账号锁定自动解锁时间间隔(分), ACCOUNT_UNLOCK_INTERVAL, 10, 005, NO, 1, 2019-08-07 09:49:12, , 2023-03-24 10:47:21, 3
<== Total: 2
小结
至此,已完成了数据权限的整体框架开发,但也只是框架,各环节还有大量的工作需要完善,主要包括以下几点:
- 配置规则时需要增加用户、部门、角色等维度
- 将数据筛选器生成的各种场景下的复杂规则转换为 SQL 片段
- 读取平台运行时变量,替换掉预置的用户、部门等占位符
开源平台资料
平台名称:一二三开发平台
简介: 企业级通用开发平台
设计资料:[csdn专栏]
开源地址:[Gitee]
开源协议:MIT
如果您在阅读本文时获得了帮助或受到了启发,希望您能够喜欢并收藏这篇文章,为它点赞~
请在评论区与我分享您的想法和心得,一起交流学习,不断进步,遇见更加优秀的自己!
相关文章:

数据权限的设计与实现系列9——前端筛选器组件Everright-filter集成框架开发2
功能实现 规则转换为 SQL 片段 规则解析 首先我们来构造一个典型的规则,包括两个条件组,每个组由两个条件组成,由且与或两种逻辑关系,如下图: 然后看看生成的规则,如下: {"filt…...

鸿蒙Harmony-Next 徒手撸一个日历控件
本文将介绍如何使用鸿蒙Harmony-Next框架实现一个自定义的日历控件。我们将创建一个名为CalendarView的组件(注意,这里不能叫 Calendar因为系统的日历叫这个),它具有以下功能: 显示当前月份的日历支持选择日期显示农历日期可以切换上一月和下一月 组件…...
直播音频解决方案
音频解决方案公司具体解决的是什么样的问题?什么样的客户需要找音频方案公司?相信还是有很多人不是很了解。音频解决方案公司工作就像是为音频设备“量身定制衣服”,帮助客户解决各种音频相关的问题。无论你是音响制造商、会议设备商、耳机品…...
Git基本用法总结
设置全局用户名 git config --global user.name xxx #设置全局用户名 设置全局邮箱地址 git config --global user.email xxxxxx.com #设置全局邮箱地址 查看所有的 Git 配置,包括用户信息 git config --list #查看所有的 Git 配置,包括用户信…...
SQLite的入门级项目学习记录(四)
性能评估和测试 规划项目 1、框架选择:前端交互和线程控制用pyside,SQLite作为数据库支持。 2、预估数据量:每秒10个数据,每个月约26000000(26M)条。 3、压力测试:首先用python脚本创建一个数据…...
Docker工作目录迁移
文章目录 前言一、迁移步骤1.停掉docker服务2.创建存储目录3.迁移docker数据4.备份5.添加软链接6.重启docker服务,测试 总结 前言 安装docker,默认的情况容器的默认存储路径会存储系统盘的 /var/lib/docker 目录下,系统盘一般默认 50G&#…...

【多维动态规划】64. 最小路径和(面试真题+面试官调整后的题目)
64. 最小路径和 难度:中等 力扣地址:https://leetcode.cn/problems/minimum-path-sum/description/ 1. 原题以及解法 1.1 题目 给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和…...

Web后端开发技术:RESTful 架构详解
RESTful 是一种基于 REST(表述性状态转移,Representational State Transfer)架构风格的 API 设计方式,通常用于构建分布式系统,特别是在 Web 应用开发中广泛应用。REST 是一种轻量级的架构模式,利用标准的 …...

【Fastapi】参数获取,json和query
【Fastapi】参数获取,json和query 前言giteegithub query形式json传递同步方法使用json 前言 花了半个月的时间看了一本小说,懈怠了…今天更新下fastapi框架的参数获取 gitee https://gitee.com/zz1521145346/fastapi_frame.git github https://git…...

【Node.js】初识微服务
概述 Node.js 的微服务架构是一种通过将应用程序分解为独立的、松耦合的小服务的方式进行系统设计。 每个微服务负责处理一个特定的业务功能,并且这些服务可以独立开发、部署、扩展和管理,并且可以通讯。 它的核心思想就是解耦。 微服务和微前端是类…...
React项目实战(React后台管理系统、TypeScript+React18)
### 项目地址:(线上发布) (1)别人的项目地址 gitgitee.com:zqingle/lege-react-management.git (2)我自己的项目地址 gitgitee.com:huihui-999/lege-react-management.git ### B站讲解视频地址 https://www.bilibili.com/video/BV1FV4y157Zx?p37&spm_id_frompageDrive…...

【专题】2024中国生物医药出海现状与趋势蓝皮书报告合集PDF分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p37719 出海已成为中国医药产业实现提速扩容的重要途径。目前,中国医药产业发展态势良好,创新能力不断增强,然而也面临着医保政策改革和带量集采带来的压力。政府积极出台多项政策支持医药企业出海…...

【iOS】KVC
文章目录 KVC的定义 容器类中KVC的实现 KVC设值 KVC取值 KVC使用KeyPath KVC处理异常 KVC处理设值nil异常 KVC处理UndefinedKey异常 KVC处理数值和结构体类型属性 KVC键值验证 KVC处理集合 简单集合运算符 对象运算符 KVC处理字典 KVC应用 动态地取值和设值 用…...

【2024年华为杯研究生数学建模竞赛C题】完整论文与代码
这里写目录标题 基于数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模一、问题重述1.1问题背景1.2问题回顾 问题分析与模型假设模型建立与求解 基于数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 一、问题重述 1.1问题背景 在现代电力电子和变压器设计中,磁性元件是确保能量高效传递和系统稳…...

svn回退到以前历史版本修改并上传
svn回退到以前版本,并在以前版本上修改代码后,上传到svn库当中,如下步骤: 3、 以回退到版本号4为例:选中版本号4,右键->Revert to this version,在出现的对话框中 点击yes! 4、 5、...

fiddler抓包07_抓IOS手机请求
课程大纲 前提:电脑和手机连接同一个局域网 (土小帽电脑和手机都连了自己的无线网“tuxiaomao”。) 原理如下: 电脑浏览器抓包时,直接就是本机网络。手机想被电脑Fiddler抓包,就要把Fiddler变成手机和网络…...

Windows系统及Ubuntu系统安装Java
Java语言简介 Java是一种高级编程语言,Java语言的创始可以追溯到1990年代初,当时任职于Sun Microsystems(后来被甲骨文公司收购)的詹姆斯高斯林(James Gosling)等人开始开发一种名为“Oak”(名字来源于詹姆…...

uni-data-select 使用 localdata 传入数据出现 不回显 | 下拉显示错误的 解决方法
目录 1. 问题所示2. 正确Demo3. 下拉显示错误(Bug复现)4. 下拉不回显(Bug复现)1. 问题所示 uni-app的下拉框uni-data-select 使用 localdata 传入数据 主要总结正确的Demo以及复现一些Bug 数据不回显数据不显示下拉选项2. 正确Demo 详细的基本知识推荐阅读:uni-app中的…...

图解 TCP 四次挥手|深度解析|为什么是四次|为什么要等2MSL
写在前面 今天我们来图解一下TCP的四次挥手、深度解析为什么是四次? 上一片文章我们已经介绍了TCP的三次握手 解析四次挥手 数据传输完毕之后,通信的双方都可释放连接。现在客户端A和服务端B都处于ESTABLISHED状态。 第一次挥手 客户端A的应用进…...

DevExpress中文教程:如何将WinForms数据网格连接到ASP. NET Core WebAPI服务?
日前DevExpress官方发布了DevExpress WinForms的后续版本——将.NET桌面客户端连接到安全后端Web API服务(EF Core with OData),在本文中我们将进一步演示如何使用一个更简单的服务来设置DevExpress WinForms数据网格。 P.S:DevExpress WinForms拥有180…...
uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理(增删改查)
UniApp 实战:腾讯云IM群组成员管理(增删改查) 一、前言 在社交类App开发中,群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架,结合腾讯云IM SDK,详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 权限校验…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...

[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?
论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...
Python如何给视频添加音频和字幕
在Python中,给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加,包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前,需要安装以下Python库:…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解
一,设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络,本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用,连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...

分布式增量爬虫实现方案
之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面,避免重复抓取,以节省资源和时间。 在分布式环境下,增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路:将增量判…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录
yolov8系列模型蒸馏基本流程,代码下载:这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中,**知识蒸馏(Knowledge Distillation)**被广泛应用,作为提升模型…...
Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析
Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析 第一轮提问:基础概念问题 1. 请解释什么是进程和线程的区别? 面试官:进程是程序的一次执行过程,是系统进行资源分配和调度的基本单位;而线程是进程中的…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...