OpenEMR 7.0.3版本中一次性认证表的架构升级解析
2025-06-24 00:07:47作者:戚魁泉Nursing
在OpenEMR 7.0.3版本中,开发团队对onetime_auth数据表进行了重要架构升级,新增了三个关键字段以支持更灵活的一次性令牌功能。这一改进显著增强了系统的安全性和功能扩展能力。
架构变更详情
新增scope字段
新增的scope字段采用tinytext类型,用于存储令牌的上下文作用域信息。这个字段允许系统管理员精确控制令牌的访问范围,例如可以限定令牌只能用于特定模块或功能区域。
新增profile字段
profile字段同样采用tinytext类型,用于记录与作用域相关联的配置信息。这个字段为令牌提供了更细粒度的控制能力,可以实现基于不同场景的差异化权限配置。
新增onetime_actions字段
最重要的改进是增加了onetime_actions文本字段,用于存储JSON格式的操作权限数组。这个设计使得单个令牌可以支持多种操作权限,大大提高了系统的灵活性。开发人员可以通过这个字段定义令牌允许执行的具体操作列表。
技术实现特点
-
条件执行SQL:升级脚本采用了
#IfMissingColumn预处理指令,确保只有在字段不存在时才会执行修改,这种设计使得升级脚本可以安全地重复执行。 -
向后兼容:所有新增字段都允许NULL值,确保了对现有系统的兼容性,不会影响已经部署的应用程序。
-
注释完善:每个新增字段都配有详细的注释说明,便于后续维护人员理解字段用途。
应用场景扩展
这次架构升级为OpenEMR带来了以下新功能可能性:
- 支持复杂的一次性操作流程
- 实现基于角色的临时访问控制
- 构建多步骤审批工作流
- 开发临时性的数据导出功能
开发者建议
对于基于OpenEMR进行二次开发的团队,建议:
- 在自定义模块中充分利用新的JSON操作权限功能
- 建立scope和profile的命名规范,确保系统一致性
- 考虑实现自动化的令牌生命周期管理
- 对敏感操作实施scope+profile+actions的多重验证
这次架构升级体现了OpenEMR对安全性和灵活性的持续追求,为构建更复杂的企业级医疗应用打下了坚实基础。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
661
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
221
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.86 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322