如何通过传输模型完成页面能力

介绍

在业务中我们经常能遇到这种场景,我们的数据是通过调用第三方接口获取的,在业务系统中没有对应的存储模型,但是我们又需要展示这些数据,这时候可以利用传输模型不建表的特性完成这个功能。

定义传输模型

package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel;

import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel;

@Model.model(DemoCreateOrder.MODEL_MODEL)
@Model(displayName = "下单页面模型")
public class DemoCreateOrder extends TransientModel {

    public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoCreateOrder";

    @Field.Integer
    @Field(displayName ="下单人uid")
    private Long userId;
}

定义action,由于传输模型用于表现层和应用层之间的数据交互,本身不会存储,没有默认的数据管理器,只有数据构造器,所以需要手动添加所需的queryOne、create、update等方法

注意:传输模型没有数据管理器能力,所以不提供类似queryPage的方法,后续版本考虑支持中

package pro.shushi.pamirs.demo.core.action;

import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.DemoCreateOrder;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.wrapper.IWrapper;
import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum;

import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.*;

@Component
@Model.model(DemoCreateOrder.MODEL_MODEL)
public class DemoCreateOrderAction {

    @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY)
    @Function.fun(FunctionConstants.queryByEntity)
    @Function(openLevel = {LOCAL, REMOTE, API})
    public DemoCreateOrder queryOne(DemoCreateOrder query) {
        return query;
    }

    @Action.Advanced(name = FunctionConstants.create, managed = true)
    @Action(displayName = "创建", label = "确定", summary = "添加", bindingType = ViewTypeEnum.FORM)
    @Function(name = FunctionConstants.create)
    @Function.fun(FunctionConstants.create)
    public DemoCreateOrder create(DemoCreateOrder data) {
        return data;
    }

    @Action.Advanced(name = FunctionConstants.update, managed = true)
    @Action(displayName = "确定", summary = "修改", bindingType = ViewTypeEnum.FORM)
    @Function(name = FunctionConstants.update)
    @Function.fun(FunctionConstants.update)
    public DemoCreateOrder update(DemoCreateOrder data) {
        return data;
    }
}

Oinone社区 作者:nation原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/11327.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
nation的头像nation数式员工
上一篇 2024年5月23日 pm9:59
下一篇 2024年5月24日 pm2:53

相关推荐

  • docker status exited(255)

    虚拟机异常退出再启动后,docker run 出现错误: 查看所有容器发现确实存在一个容器,status是 exited(255) docker container ls -all 删除这个容器,命令 docker run 容器id docker rm 56e0  

    2024年11月23日
    89500
  • 项目中工作流引入和流程触发

    目录 1. 使用工作流需要依赖的包和设置2. 触发方式2.1 自动触发方式2.2 触发方式 1.使用工作流需要依赖的包和设置 1.1 工作流需要依赖的模块 需在pom.xml中增加workflow、sql-record和trigger相关模块的依赖 workflow:工作流运行核心模块 sql-record:监听流程发布以后对应模型的增删改监听 trigger:异步任务调度模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 在application.yml中增加对应模块的依赖以及sql-record路径以及其他相关设置 pamirs: … record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … boot: init: true sync: true modules: … – sql_record – trigger – workflow … sharding: define: data-sources: ds: pamirs models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 event: enabled: true schedule: enabled: true # ownSign区分不同应用 ownSign: demo rocket-mq: # enabled 为 false情况不用配置 namesrv-addr: 192.168.6.2:19876 trigger: auto-trigger: true 2.触发方式 2.1自动触发方式 在流程设计器中设置触发方式,如果设置了代码触发方式则不会自动触发 2.2代码调用方式触发 2.2.1.再流程设计器中触发设置中,设置为是否人工触发设置为是 2.2.2.查询数据库获取该流程的编码 2.2.3.在代码中调用 /** * 触发⼯作流实例 */ private Boolean startWorkflow(WorkflowD workflowD, IdModel modelData) { WorkflowDefinition workflowDefinition = new WorkflowDefinition().queryOneByWrapper( Pops.<WorkflowDefinition>lambdaQuery() .from(WorkflowDefinition.MODEL_MODEL) .eq(WorkflowDefinition::getWorkflowCode, workflowD.getCode()) .eq(WorkflowDefinition::getActive, 1) ); if (null == workflowDefinition) { // 流程没有运⾏实例 return Boolean.FALSE; } String model = Models.api().getModel(modelData); //⼯作流上下⽂ WorkflowDataContext wdc = new WorkflowDataContext(); wdc.setDataType(WorkflowVariationTypeEnum.ADD); wdc.setModel(model); wdc.setWorkflowDefinitionDefinition(workflowDefinition.parseContent()); wdc.setWorkflowDefinition(workflowDefinition); wdc.setWorkflowDefinitionId(workflowDefinition.getId()); IdModel copyData = KryoUtils.get().copy(modelData); // ⼿动触发创建的动作流,将操作⼈设置为当前⽤户,作为流程的发起⼈ copyData.setCreateUid(PamirsSession.getUserId()); copyData.setWriteUid(PamirsSession.getUserId()); String jsonData = JsonUtils.toJSONString(copyData.get_d()); //触发⼯作流 新增时触发-onCreateManual 更新时触发-onUpdateManual Fun.run(WorkflowModelTriggerFunction.FUN_NAMESPACE, "onCreateManual", wdc, msgId, jsonData); return Boolean.TRUE; }

    2023年11月7日
    1.7K00
  • Oinone引入搜索引擎(增强模型)

    场景描述 在碰到大数据量并且需要全文检索的场景,我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景,其背后也是整合了ElasticSearch; 使用前你应该 了解ElasticSearch,包括不限于:Index(索引)、分词、Node(节点)、Document(文档)、Shards(分片) & Replicas(副本)。参考官方网站:https://www.elastic.co/cn/ 有一个可用的ElasticSearch环境(本地项目能引用到) 前置约束 增强模型增量依赖数据变更实时消息,因此确保项目的event是开启的,mq配置正确。 项目引入搜索步骤 1、boot工程加入相关依赖包 boot工程需要指定ES客户端包版本,不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本 boot工程加入pamris-channel的工程依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId> <version>8.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>jakarta.json</groupId> <artifactId>jakarta.json-api</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId> </dependency> 2、api工程加入相关依赖包 在XXX-api中增加入pamirs-channel-api的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId> </dependency> 3、yml文件配置 在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel,即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置,是否跟es的服务一致 pamirs: record: sql: #改成自己本地路径(或服务器路径) store: /Users/oinone/record boot: modules: – channel ## 确保也安装了sql_record – sql_record channel: packages: # 增强模型扫描包配置 – com.xxx.xxx elastic: url: 127.0.0.1:9200 4、项目的模块增加模块依赖 XXXModule增加对ChannelModule的依赖 @Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE}) 5、增加增强模型(举例) package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; } 6、重启系统看效果 1、进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表我们会发现一条记录,并点击【全量同步】初始化ES,并全量dump数据 2、再次回到Demo应用,进入增强模型页面,可以正常访问并进增删改查操作 个性化dump逻辑 通常dump逻辑是有个性化需求,那么我们可以重写模型的synchronize方法,函数重写特性在“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法 重写后,如果针对老数据记录需要把新增的字段都自动填充,可以进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表,找到对应的记录并点击【全量同步】 package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import java.util.List; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; @Field(displayName = "nick") private String nick;…

    2024年5月14日
    2.2K00
  • 【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库

    PostgreSQL数据库配置 驱动配置 Maven配置(14.3版本可用) <postgresql.version>42.6.0</postgresql.version> <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>${postgresql.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 postgresql-42.2.18.jarpostgresql-42.6.0.jarpostgresql-42.7.3.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=base username: xxxxxx password: xxxxxx 连接url配置 暂无官方资料 url格式 jdbc:postgresql://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema} 在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须完整配置,不可缺省。 其他连接参数如需配置,可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 pamirs: type: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 数据库版本 type version majorVersion 14.x PostgreSQL 14 14.3 PS:由于方言开发环境为14.3版本,其他类似版本(14.x)原则上不会出现太大差异,如出现其他版本无法正常支持的,可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 type version majorVersion PostgreSQL 14 14.3 PS:由于schedule的方言在多个版本中并无明显差异,目前仅提供一种方言配置。 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint PostgreSQL数据库用户初始化及授权 — init root user (user name can be modified by oneself) CREATE USER root WITH PASSWORD 'password'; — if using automatic database and schema creation, this is very important. ALTER USER root CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using postgres database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE postgres TO root;

    2023年11月1日
    1.4K00
  • 分库分表与自定义分表规则

    总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段(也叫均衡字段)的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 分表字段不允许更新,所以代码里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1)指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2)分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 自定义规则 默认规则即通用的分库分表策略,如按照数据量、哈希等方式进行分库分表;通常默认规则是可以的。 但在一些复杂的业务场景下,使用默认规则可能无法满足需求,需要根据实际情况进行自定义。例如,某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点,需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下,使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。 自定义分表规则示例 示例1:按月份分表(DATE_MONTH ) package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding; import cn.hutool.core.date.DateUtil; import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import java.util.*; /** * @author wangxian * @version 1.0 * @description */ @Component @Slf4j public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { private Properties props; @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) { Date date = preciseShardingValue.getValue(); String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1); for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(suffix)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表"); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) { List<String> list =…

    2024年5月11日
    1.5K00

Leave a Reply

登录后才能评论