2021-09-21

一,前言  权限管理系统的应用者应该有三种不同性质上的使用,
A,使用权限
B,分配权限
C,授权权限 
本文只从《使用权限》和《分配权限》这两种应用层面分析,暂时不考虑《授权权限》这种。
二,初步分析 用户和角色  说到权限管理,首先应该想到,当然要设计一个用户表,一个权限表。这样就决定了一个人有什么样的权限。
做着做着就会发现这样设计太过繁琐,如果公司里面所有员工都有这样的权限呢,每一个人都要配置?那是一件很痛苦的事情。因此再添加一个角色表,把某些人归为一类,然后再把权限分配给角色。角色属下的用户也就拥有了权限。
用户、角色之间的关系是 一个用户可以对应多个角色,一个角色可以对应多个用户。多对多关系。
所以需要一个中间表,相信大家都很熟悉,自然不会有疑问。
应用场景  有了用户和角色以后,就需要设计应用场景,比如一个应用程序有几大模块(系统模块、项目管理模块、销售模块),
类似这样的模块就是一种应用场景,常见的还有 菜单 、 操作 等等。
假设现在我们设计好了,应用场景包括 模块、菜单、和操作,那么应该有以下六种关系

  • 一个用户可以对应多个模块,一个模块可以对应多个用户。多对多关系。
  • 一个用户可以对应多个菜单,一个菜单可以对应多个用户。多对多关系。
  • 一个用户可以对应多个操作,一个操作可以对应多个用户。多对多关系。
  • 一个角色可以对应多个模块,一个模块可以对应多个角色。多对多关系。 
  • 一个角色可以对应多个菜单,一个菜单可以对应多个角色。多对多关系。  
  • 一个角色可以对应多个操作,一个操作可以对应多个角色。多对多关系。



于是建立六张表来维护这六种关系。
这样设计看起来没什么问题。是的,如果没有加入新的关系的话,这样是已经可以满足大部分的需求了。可是如果就是如果,新的关系(需求)往往会加入到系统进来。这个时候就需要再建立一个新的表。系统的复杂度也随着增加。
可以看出,这样的设计有几个问题:
 

  • 数据表设计太复杂
  • 应对系统方案过于固定

三,把问题简单化

不同的应用场合,你可能会想出不同的需求,提了一个新的需求以后,可能会发现原来的设计没方法实现了,于是还要添加一个新的表。这也是上面所提到的问题。  
其实不必想得那么复杂,权限可以简单描述为:
某某主体 在 某某领域 有 某某权限 

1,主体可以是用户,可以是角色,也可以是一个部门

2, 领域可以是一个模块,可以是一个页面,也可以是页面上的按钮

3, 权限可以是“可见”,可以是“只读”,也可以是“可用”(如按钮可以点击)

其实就是Who、What、How的问题
 

因此上面所提到的六张表其实可以设计一张表:

四,实例说明
下面用一个例子做设计说明。“用户、角色在页面上的是使用权限”
详细设计:
1,把菜单的配置放在数据库上,每一个菜单对于一个唯一的编码MenuNo,每一个“叶节点”的菜单项对于一个页面(url)。
2,把按钮的配置放在数据库上,并归属于一个菜单项上(其实就是挂在某一个页面上)。应该一个页面可能会有几个按钮组,比如说有两个列表,这两个列表都需要有“增加、修改、删除”。所以需要增加一个按钮分组的字段来区分。
3,把菜单权限分配给用户/角色,PrivilegeMaster为"User"或"Role",PrivilegeMasterValue为UserID或RoleID,PrivilegeAccess为“Menu",PrivilegeAccessValue为MenuNo,PrivilegeOperation为"enabled"
4,把按钮权限分配给用户/角色,PrivilegeMaster为"User"或"Role",PrivilegeMasterValue为UserID或RoleID,PrivilegeAccess为“Button",PrivilegeAccessValue为BtnID,PrivilegeOperation为"enabled"
5,如果需要禁止单个用户的权限,PrivilegeOperation 设置为"disabled"。
如果不清楚的可以看下图:

数据库设计:

四,结语
说了这么多,其实我推荐的只是Privilege的表设计。这个表是who、what、how问题原型的设计。不仅扩展性、灵活性都很好,而且将复杂的权限管理系统浓缩成一句话。

而PrivilegeOperation不仅仅只是使用和禁止两种,包括分配权限、授权权限,都可以用这个字段定义。只是这无疑加大了应用程序的设计难度,但是对于表设计可以不做出任何的修改就可以完成,可以看出其灵活性。

用户和角色:通用权限管理系统数据库表结构如何设计? - 软件系统/项目管理 - 商友论坛 商人论坛,企业管理|营销|行业商经交流 - Powered by Discuz!NT

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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