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  2023年11月15日

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  如何选择适合的模型类型？

  介绍 通过Oinone 7天从入门到精通的模型的类型章节我们可以知道模型有抽象模型、存储模型、代理模型、传输模型这四种。但是在在定义模型的时候我们可能不知道该如何选择类型，下面结合业务场景为大家讲解几种模型的典型使用场景。 抽象模型 抽象模型往往是提供公共能力和字段的模型，它本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等）。 场景：猫、鸟都继承自动物这个抽象模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractAnimal.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "动物") public abstract class AbstractAnimal extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.AbstractAnimal"; @Field.String @Field(displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(displayName = "颜色") private String color; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Cat.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "猫") public class Cat extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5104390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Cat"; @Field.Integer @Field(displayName = "尾巴长度") private Integer tailLength; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Bird.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "鸟") public class Bird extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5144390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Bird"; @Field.Integer @Field(displayName = "翼展宽度") private Integer wingSpanWidth; } 存储模型 存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查（数据管理器）功能，是直接与连接器进行交互的数据容器。 场景：存储模型对应传统开发模式中的数据表，上面例子中的Cat和Birdd都属于传输模型，由于模型定义的注解@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.STORE)默认值就是存储模型，所以一般不用手动指定 代理模型 代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力，同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 场景一：隔离数据权限 场景二：增强列表的搜索项 场景三：导入导出的时候增加其他特殊信息 场景四：重写下拉组件的查询逻辑做数据过滤 传输模型 传输模型不会在数据库生成的表，只是作为数据的传输使用，跟传统开发模式中的DTO有一点相似。 场景一：批量处理数据 场景二：处理一些跟数据表无关的操作，如：清理指定业务的缓存、查看一些系统监控信息，可以根据业务信息建立对应的传输模型，在传输模型上创建action动作 场景三：通过传输模型完成复杂页面数据传输

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  2024年4月7日

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  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 =…

  望闲

  2024年5月11日

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  【HighGo】后端部署使用HighGo数据库

  HighGo数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.highgo/HgdbJdbc Maven配置（6.0.1版本可用） <highgo.version>6.0.1.jre8</highgo.version> <dependency> <groupId>com.highgo</groupId> <artifactId>HgdbJdbc</artifactId> <version>${highgo.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.highgo.jdbc.Driver url: jdbc:highgo://127.0.0.1:5866/oio_base?currentSchema=base,utl_file username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 官方文档 https://www.highgo.com/document/zh-cn/application/jdbc.html url格式 jdbc:highgo://ip:端口号/数据库名?currentSchema=schema1,schema2 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须完整配置，不可缺省。 jdbc指定schema时可以在currentSchema后指定多个schema，中间用,分隔，第一个schema为业务库表存放的主schema。 highgo数据库6.0版本里每个数据库默认会带一个utl_file的schema，该模式与文件访问功能有关，需要带在jdbc的schema中，但不能放在第一个。 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: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 biz_data: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 数据库版本 type version majorVersion 6.0.x HighGo 6 6.0.1 PS：由于方言开发环境为6.0.1版本，其他类似版本（6.0.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: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 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 Highgo数据库用户初始化及授权 — init oio_base user (user name can be modified by oneself) CREATE USER oio_base WITH PASSWORD 'Test@12345678'; — if using automatic database and schema creation, this is very important. ALTER USER oio_base CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using highgo database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE highgo TO oio_base;

  Gesi

  2025年7月10日

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  如何使用位运算的数据字典

  场景举例 日常有很多项目，数据库中都有表示“多选状态标识”的字段。在这里用我们项目中的一个例子进行说明一下： 示例一： 表示某个商家是否支持多种会员卡打折（如有金卡、银卡、其他卡等），项目中的以往的做法是：在每条商家记录中为每种会员卡建立一个标志位字段。如图： 用多字段来表示“多选标识”存在一定的缺点：首先这种设置方式很明显不符合数据库设计第一范式，增加了数据冗余和存储空间。再者，当业务发生变化时，不利于灵活调整。比如，增加了一种新的会员卡类型时，需要在数据表中增加一个新的字段，以适应需求的变化。  – 改进设计：标签位flag设计二进制的“位”本来就有表示状态的作用。可以用各个位来分别表示不同种类的会员卡打折支持：这样，“MEMBERCARD”字段仍采用整型。当某个商家支持金卡打折时，则保存“1（0001）”，支持银卡时，则保存“2（0010）”，两种都支持，则保存“3（0011）”。其他类似。表结构如图： 我们在编写SQL语句时，只需要通过“位”的与运算，就能简单的查询出想要数据。通过这样的处理方式既节省存储空间，查询时又简单方便。 //查询支持金卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0001'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 1;    // 查询支持银卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0010'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 2; 二进制( 位运算)枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。二进制枚举最大的区别在于值的序列化和反序列化方式是不一样的。 位运算的枚举定义示例 import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BitEnum; @Dict(dictionary = ClientTypeEnum.DICTIONARY, displayName = "客户端类型枚举", summary = "客户端类型枚举") public enum ClientTypeEnum implements BitEnum { PC(1L, "PC端", "PC端"), MOBILE(1L << 1, "移动端", "移动端"), ; public static final String DICTIONARY = "base.ClientTypeEnum"; private final Long value; private final String displayName; private final String help; ClientTypeEnum(Long value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } @Override public Long value() { return value; } @Override public String displayName() { return displayName; } @Override public String help() { return help; } } 使用方法示例 API: addTo 和 removeFrom List<ClientTypeEnum> clientTypes = module.getClientTypes(); // addTo ClientTypeEnum.PC.addTo(clientTypes); // removeFrom ClientTypeEnum.PC.removeFrom(clientTypes); 在查询条件中的使用 List<Menu> moduleMenus = new Menu().queryListByWrapper(menuPage, LoaderUtils.authQuery(wrapper).eq(Menu::getClientTypes, ClientTypeEnum.PC));

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  2023年11月24日

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