观远 BI

数据集行权限使用案例分享

创建于 2022-11-01 / 最近更新于 2023-06-30 / 3659
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案例一:“一人多店”,用户属性多值匹配

业务场景:针对类似像店铺管家这种,用户数较多且用户层级鲜明的情况:店长-城市主管-城市经理,三种类型的用户都只能查看自己所管辖店铺的业绩情况,且存在一人管多店的情况。

方案:

1. 配置用户属性:在用户属性添加【门店】这一属性,填写用户对应的门店编码;若一人管辖多个门店,则填写多个门店编码,并以分隔符(如逗号)隔开。

2. 行权限配置:在数据集「数据安全」界面设置行权限,条件模式下,添加条件,选择“in(用户属性)”,点选进行界面化配置(此功能5.5及以后版本可用)。

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3. 5.5以前的版本,可以使用自由模式配置权限条件。

非直连数据集行权限写法:

array_contains(split( [CURRENT_USER.门店] ,','),[门店编码])

image.png

Clickhouse写法:

[门店编码] in splitByChar(',',[CURRENT_USER.门店])

【注意事项】

  1. 用户属性为字符串string格式,数据集字段若非string格式,建议先把字段转换为string格式,再设置行权限;

  2. 建议优先使用条件模式下的“in(用户属性)”用法,条件模式无法满足需求时再使用自由模式。

  3. 其他数据库语法可以参考:各直连数据库行权限设置语法

案例二:用户属性多值+逻辑判断+模糊匹配

业务场景: 用户属性里有大区、城市。总公司员工大区属性里有值,可能有一个或者多个值(例如华东),城市为空,可以查看自己所在大区的所有数据,子公司员工大区为空,城市可能有一个或者多个值(例如上海,杭州),只可以查看自己管辖城市下的数据。总公司和子公司员工同属于一个大的用户组。

      非直连(非加速)数据集,字段有大区、省份、城市,大区可以精确匹配,但是省份、城市是全称,例如上海市、杭州市、内蒙古自治区,跟用户属性不能精确匹配。

行权限写法:

case when [CURRENT_USER.大区]<> '' then array_contains(split([CURRENT_USER.大区],','),[大区]) 
when [CURRENT_USER.大区]= '' and [CURRENT_USER.城市]<> '' then array_contains(split([CURRENT_USER.城市],','),regexp_replace([城市],'市|地区','')) or array_contains(split([CURRENT_USER.城市],','),replace([省份],'市')) 
else null end

image.png

逻辑说明:

-- 判断总公司用户,匹配“大区”字段
case when [CURRENT_USER.大区]<> '' then array_contains(split([CURRENT_USER.大区],','),[大区])
-- 判断子公司用户
when [CURRENT_USER.大区]= '' and [CURRENT_USER.城市]<> ''
-- 把城市字段去掉“市“或者“地区”再进行匹配,如果某些城市名字里带有其他后缀例如”自治州“,可以嵌套使用 replace 函数或者使用正则表达式 regexp_replace来去掉后缀;
then array_contains(split([CURRENT_USER.城市],','),regexp_replace([城市],'市|地区',''))
-- 直辖市城市名如果在省份里,需要匹配"省份"
or array_contains(split([CURRENT_USER.城市],','),replace([省份],’市’))

注意事项】:

  1. 如果用户属性是字符串单值,可以直接使用 [CURRENT_USER.大区]=[大区] 这样的精确匹配,和 instr([城市],[CURRENT_USER.城市])>0 这样的模糊匹配。

  2. 多值的情况下要用 array_contains(split()) 函数逐个匹配(同时也完全适应单值的情况); 不过数组不适用模糊匹配,不能用 like, 所以需要对数据集字段做处理。位置和长度都一样的情况可以使用 substr 来代替 replace,例如 array_contains(split([CURRENT_USER.城市],','),substr([城市],1,2)) 。

Clickhouse写法:

case when [CURRENT_USER.大区]<> '' then has(splitByChar(',',[CURRENT_USER.大区]),[大区]) 
when [CURRENT_USER.大区]='' and [CURRENT_USER.城市]<>''then has(splitByChar(',',[CURRENT_USER.城市]),replaceRegexpOne([城市],'市|地区','')) or has(splitByChar(',',[CURRENT_USER.城市]),replaceOne([省份],'市','')) 
else null end

最终效果:

例如:用户属性「城市」:上海,杭州,喀什

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案例三:用户属性多值+只匹配第一个值+模糊匹配

业务场景:用户属性城市为多值,每个用户至少有一个城市,一般情况下用户可以看自己属性里所有城市的数据。但是有个别数据集只允许用户看自己所在地城市的数据,所在地城市就是城市属性里的第一个值,所以需要数据集字段只匹配第一个城市
      案例一同一数据集,非直连(非加速)数据集,省份、城市是全称,例如上海市、杭州市、内蒙古自治区,跟用户属性不能精确匹配。普通城市名需要去掉“市”“地区”之类后缀,直辖市需要去掉“市”再跟省份匹配。

行权限写法一:

array_position(split([CURRENT_USER.城市],','),regexp_replace([城市],'市|地区',''))=1 or array_position(split([CURRENT_USER.城市],','),replace([省份],'市'))=1

逻辑说明:

  1. 用 split([CURRENT_USER.城市],',') 把城市拆分成数组。

  2. array_position()=1 确保提取的是数组中第一个元素,即使用户属性是单值也适用。

行权限写法二:

case when INSTR([CURRENT_USER.城市],',')>1 then SUBSTR([CURRENT_USER.城市],0,INSTR([CURRENT_USER.城市],',')-1) in (regexp_replace([城市],'市|地区',''),replace([省份],'市')) 
else [CURRENT_USER.城市] in (regexp_replace([城市],'市|地区',''),replace([省份],'市')) end

逻辑说明:

  1. 把用户属性“城市”按照字符串处理。

  2. 用 case when 判断是单值还是多值,多值时截取第一个分隔符前的城市名,单值直接匹配城市/省份。

Clickhouse写法

arrayElement(splitByChar(',',[CURRENT_USER.城市]),1) = replaceOne([省份],'市','') or arrayElement(splitByChar(',',[CURRENT_USER.城市]),1) =replaceRegexpOne([城市],'市|地区','')
case when position([CURRENT_USER.城市],',')>1 then substring([CURRENT_USER.城市],1,position([CURRENT_USER.城市],',')-1) = replaceRegexpOne([城市],'市|地区','') or substring([CURRENT_USER.城市],1,position([CURRENT_USER.城市],',')-1) = replaceOne([省份],'市','') 
else [CURRENT_USER.城市]= replaceRegexpOne([城市],'市|地区','') or [CURRENT_USER.城市]= replaceOne([省份],'市','') end

最终效果:

例如:用户属性「城市」:上海,杭州,喀什

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案例四:仅允许特定用户查看180天内的数据

业务场景:希望给某个使用BI的群体增加一个权限,让这批用户只能查看最近180天(或半年)的数据。

行权限写法

(current_date()-INTERVAL 180 day) <= [日期]

逻辑说明:

1. 使用current_date() 函数获取当前日期,通过 INTERVAL 可以进行增减日期时间,所以这里通过(current_date()-INTERVAL 180 day) 或者(current_date()-INTERVAL 6 month)  可以取到当前日期-180天(或6个月)的具体日期,再小于等于数据集中的日期数据,即可将看到的数据控制在180天内。

注意:该方式需要数据集中存在日期字段,且数据集每天保持更新,才能正常使用

2. 多个规则需要同时生效时,用 and/or 连接即可。例如:

array_contains(split([CURRENT_USER.属性A] ,','),[分组]) and (current_date()-INTERVAL 180 day)<=[日期]

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