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。也可以通过“账户同步”功能来实现自动更新用户属性。
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）。
3. 5.5以前的版本，可以使用自由模式配置权限条件。
案例二：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。
Spark 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]
案例三：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
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】：
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。
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
案例四：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：
用 split([CURRENT_USER.城市],',') 把城市拆分成数组。
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：
把用户属性“城市”按照字符串处理。
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
