Используя MS-Access 2016, у меня есть база данных в общем месте. Фон моей базы данных: у меня есть логин пользователя, где они вводят информацию. Пример: Пользователь 1 вошел в систему. Пользователь 1 может вводить записи и редактировать свои собственные записи. В то же время Пользователь 1 входит в систему, Пользователь 2 также входит в систему. Как я могу сделать так, чтобы Пользователь 1 мог видеть только свои собственные записи, а Пользователь 2 видел только свои собственные записи?
Каков наилучший способ для общей базы данных иметь многопользовательский логин, который показывает только записи вошедшего в систему пользователя?
25.02.2020
- Запишите UserId при сохранении записи. Фильтрация по UserId при отображении записей. 25.02.2020
- @Gustav Моя проблема в том, что у меня есть идентификатор пользователя, хранящийся в другой таблице (currentUser), но каждый раз, когда кто-то еще входит в систему, он заменяет информацию в (currentUser), поэтому он не будет фильтроваться должным образом. 25.02.2020
- Текущий пользователь должен быть пользователем текущего сеанса, а не пользователем, хранящим что-то последнее — это может быть что-то вроде LastUser. 25.02.2020
- @Gustav Вы знаете, как я мог бы разделить каждого человека, чтобы ничего не перекрывалось, когда несколько человек одновременно входят в базу данных? 25.02.2020
- Да, это был мой первый комментарий (хотя я не совсем уверен, что вы имеете в виду под перекрытием). 25.02.2020
Ответы:
1
Многопользовательская база данных должна иметь раздельный дизайн. Это означает, что бэкэнд с данными на файловом сервере и интерфейсе ссылается на таблицы в бэкэнде и устанавливается на каждый пользовательский компьютер. Процедура входа в систему сохраняет идентификатор пользователя в месте, на которое можно ссылаться при необходимости (не в связанной серверной таблице). Варианты:
- текстовое поле на форме
- глобальная переменная
- TempVar
- таблица во внешнем интерфейсе
Я использую текстовое поле в форме, которая никогда не закрывается (MainMenu).
25.02.2020
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..