SuiteCRM中调查响应记录未正确分配用户的问题分析
2025-06-11 01:37:42作者:史锋燃Gardner
在SuiteCRM 7.14.2版本中,当用户通过公开链接提交调查问卷时,系统生成的调查响应记录存在一个功能性问题——该记录的"assigned_user"字段未被正确填充。这个问题会影响后续的数据管理和权限控制流程。
问题现象
当用户完成以下操作流程时:
- 创建一个调查问卷并设置为公开访问
- 通过公开链接访问并提交调查响应
- 在后台查看生成的调查响应记录
会发现这些响应记录中的"assigned_user"字段为空值,而不是继承自原始调查问卷的分配用户信息。
技术背景
在SuiteCRM的设计中,"assigned_user"字段是一个核心字段,用于确定记录的所有者和相关权限。对于调查模块来说:
- 调查问卷(Survey)记录通常有明确的分配用户
- 调查响应(Survey Responses)记录应该是调查问卷的子记录
- 按照SuiteCRM的数据模型设计,子记录通常应继承父记录的部分属性
问题影响
这个缺陷会导致几个潜在问题:
- 权限问题:没有分配用户的记录可能导致某些用户无法查看或管理这些响应
- 报表问题:基于用户分配的报表和统计会出现数据不完整
- 工作流问题:后续基于用户分配的自动化工作流可能无法正确触发
解决方案分析
问题的根本原因在于调查响应记录创建时没有正确继承父调查问卷的分配用户信息。修复方案需要修改创建响应记录的逻辑,确保:
- 在生成响应记录时,主动获取父调查问卷的分配用户
- 将获取的用户ID设置到新响应记录的"assigned_user"字段
- 保持与SuiteCRM其他模块类似的继承逻辑一致性
最佳实践建议
对于使用SuiteCRM调查模块的用户,建议:
- 定期检查调查响应记录的分配情况
- 对于历史数据,可以通过批量更新工具补充缺失的分配用户
- 升级到包含此修复的版本后,测试调查响应流程确保问题已解决
这个问题虽然不会导致系统崩溃,但会影响数据管理和权限控制,建议用户及时关注相关修复版本的发布。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218