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  【KDB】后端部署使用Kingbase数据库（人大金仓/电科金仓）

  KDB数据库配置 驱动配置 Maven配置 点击查看官方驱动说明 PS：官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库，因此使用8.6.0版本替代。 <kdb.version>8.6.0</kdb.version> <dependency> <groupId>cn.com.kingbase</groupId> <artifactId>kingbase8</artifactId> <version>${kdb.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 kingbase8-8.6.0.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.kingbase8.Driver url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.PGValidConnectionChecker PS：validConnectionCheckerClassName配置非常重要，连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型，由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型，因此需要手动配置。 连接url配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 url格式 jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须配置，不可缺省。autosave=always、cleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数，否则事务回滚行为与其他数据库不一致，会导致部分操作失败。 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: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 pamirs: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 数据库版本 type version majorVersion V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030 V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030 PS：由于方言开发环境为V009R001C001B0030版本，其他类似版本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的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异，Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。 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 KDB数据库关键参数检查 PS：以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数，参数不一致时可尝试启动。 数据库模式 推荐配置：DB_MODE=oracle 数据库安装/初始化时配置 是否大小写敏感 推荐配置：enable_ci=off 是否启用语句级回滚 推荐配置：ora_statement_level_rollback = off show ora_statement_level_rollback; set ora_statement_level_rollback=off; 此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看，此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的，由于此参数配置无效，因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。 Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性，即不支持语句级回滚的事务行为。因此，为了保证Oinone平台功能正常，需要使得事务行为保持一致。 如不一致，则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如：流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错；导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。 是否将空字符串视为NULL 推荐配置：ora_input_emptystr_isnull = off show ora_input_emptystr_isnull; set ora_input_emptystr_isnull=off; KDB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…

  张博昊

  2024年10月29日

  2.1K000
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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

  1.7K000
• 后端

  如何通过自定义支持excel导出的动态表头

  介绍 本文需要阅读过前置文档如何自定义Excel导出功能，动态表头的功能在前置文档的基础上做的进一步扩展，本文未提到的部分都参考这个前置文档。 在日常的业务开发中，我们在导出的场景会遇到需要设置动态表头的场景，比如统计商品在最近1个月的销量，固定表头列为商品的名称等基础信息，动态表头列为最近一个月的日期，在导出的时候设置每个日期的销量，本文将通过此业务场景提供示例代码。 1.自定义导出任务模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemDynamicExcelExportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel动态表头导出任务") public class DemoItemDynamicExcelExportTask extends ExcelExportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemDynamicExcelExportTask"; } 2.自定义导出任务处理数据的扩展点 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.exportdemo.extPoint; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.core.common.FetchUtil; import pro.shushi.pamirs.core.common.cache.MemoryIterableSearchCache; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.file.api.config.FileConstant; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelDefinitionContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.enmu.ExcelTemplateTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.file.api.entity.EasyExcelCellDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.impl.ExcelExportSameQueryPageTemplate; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelFixedHeadHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelTemplateInit; import pro.shushi.pamirs.framework.common.entry.TreeNode; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApiFactory; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.ReadApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.systems.relation.RelationReadApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelConfig; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelFieldConfig; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.TtypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.*; @Component public class DemoItemDynamicExportExtPoint extends ExcelExportSameQueryPageTemplate<DemoItem> implements ExcelTemplateInit { public static final String TEMPLATE_NAME ="商品动态导出"; @Override public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() { ExcelFixedHeadHelper excelFixedHeadHelper = ExcelHelper.fixedHeader(DemoItem.MODEL_MODEL,TEMPLATE_NAME) .createBlock(TEMPLATE_NAME, DemoItem.MODEL_MODEL) .setType(ExcelTemplateTypeEnum.EXPORT); return Collections.singletonList(excelFixedHeadHelper.build()); } public static void buildHeader(ExcelFixedHeadHelper excelFixedHeadHelper) { excelFixedHeadHelper.addColumn("name","名称") .addColumn("cateName","类目") .addColumn("searchFrom","搜索来源") .addColumn("description","描述") .addColumn("itemPrice","单价") .addColumn("inventoryQuantity","库存"); } @Override @ExtPoint.Implement(expression = "context.model == \"" + DemoItem.MODEL_MODEL+"\" && context.name == \"" +TEMPLATE_NAME+"\"" ) public List<Object> fetchExportData(ExcelExportTask exportTask, ExcelDefinitionContext context) { List<Object> result = super.fetchExportData(exportTask,context); Object block = result.get(0); if (block instanceof ArrayList) { ((List<Object>) block).forEach(o -> { if (o instanceof DemoItem) { DemoItem item = (DemoItem) o; // TODO 设置动态表头部分字段的值 item.get_d().put("2024-09-10", "1111"); item.get_d().put("2024-09-11", "2222"); }…

  nation

  2024年9月11日

  3.9K000
• 后端

  技术精要：数据导出与固化实用指南

  数据被认为是企业发展和决策的重要资产。随着业务的不断发展和数据量的不断增加，企业通常需要将数据从不同的源头导出，并将其固化到产品中，以便进行进一步的分析、处理和利用。数据导出与固化的过程涉及到数据的提取、清洗、整合和存储，是确保数据长期有效性和可用性的关键步骤。 了解数据导出与固化的流程和方法对于企业具有重要意义。通过有效的数据导出和固化，企业可以更好地管理和利用数据资源，提升决策的准确性和效率，实现业务的持续发展和创新。本次讨论将重点探讨数据导出与固化的流程和关键步骤，帮助参与者深入了解如何将数据从导出到产品中，为企业数据管理和应用提供有力支持。 1. 数据导出与固化：将数据从导出到产品中的流程 1.1. pom依赖： <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.metadata.manager</groupId> <artifactId>pamirs-metadata-manager</artifactId> </dependency> 1.2 将第⼆步下载后的⽂件放⼊项⽬中（注意⽂件放置的位置）。放置⼯程的resources 下⾯。例如： 1.3 项⽬启动过程中，将⽂件中的数据导⼊(通常放在core模型的init包下 ⾯)。⽰例代码： package pro.shushi.pamirs.sys.setting.enmu; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCom mand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.LifecycleCompleted AllInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.DesignerIn stallHelper; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.WidgetInst allHelper; import java.util.List; import java.util.Map; @Slf4j @Component public class DemoAppMetaInstall implements MetaDataEditor, LifecycleCompletedAllInit { @Autowired private ApplicationContext applicationContext; @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务元数据导⼊]"); InitializationUtil bizInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE/ ***改成⾃⼰的Module*/, DemoModule.MODULE_NAME/***改成⾃⼰的 Module*/); DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/meta.json"); log.info("[⾃定义组件元数据导⼊]"); // 写法1: 将组件元数据导⼊到⻚⾯设计器. 只有在安装设计器的 服务中执⾏才有效果 WidgetInstallHelper.mateInitialization(metaMap, "install/widget.json"); // 写法2: 与写法1相同效果 InitializationUtil uiInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, "ui_designer", "uiDesigner"); if (uiInitializationUtil != null) { DesignerInstallHelper.mateInitialization(uiInitialization Util, "install/widget.json"); } // 写法3: 业务⼯程和设计器分布式部署,且希望通过业务⼯程导⼊ ⾃定义组件元数据. 业务模块需要依赖⻚⾯设计器模块,然后指定业务模块导 ⼊ DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/widget.json"); } @Override public void process(AppLifecycleCommand command, Map<String, ModuleDefinition> runModuleMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务数据导⼊]"); // ⽀持远程调⽤,但是执⾏的⽣命周期必须是 LifecycleCompletedAllInit或之后. 本地如果安装了设计器,则没有要 求 DesignerInstallHelper.bizInitialization("install/ meta.json"); log.info("[⾃定义组件业务数据导⼊]"); // 当开发环境和导⼊环境的⽂件服务不互通时, 可通过指定js和 css的⽂件压缩包,⾃动上传到导⼊环境,并替换导⼊组件数据中的⽂件url // WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json", "install/widget.zip"); WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json"); return; } private boolean doImport() { // ⾃定义导⼊判断. 避免⽤于设计的开发环境执⾏导⼊逻辑 String[] envs = applicationContext.getEnvironment().getActiveProfiles(); List<String> envList = Lists.newArrayList(envs); return…

  数式-海波

  2024年2月27日

  2.5K002
• 后端

  自定义数据权限拦截处理

  业务场景 公司给员工对哪些模块有访问权限，这个时候就需要在员工访问模块表的时候做数据过滤， 解决方案 我们可以通过平台提供的数据过滤占位符解决这个问题，新建一条数据行权限，过滤语句条件是占位符，再编写占位符的解析逻辑 1.初始化权限基础数据 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init; import com.google.common.collect.Lists; import org.springframework.core.annotation.Order; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.auth.api.constants.AuthConstants; import pro.shushi.pamirs.auth.api.enmu.AuthGroupTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.auth.api.enmu.PermissionDataSourceEnum; import pro.shushi.pamirs.auth.api.enmu.PermissionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.auth.api.model.AuthGroup; import pro.shushi.pamirs.auth.api.model.AuthRole; import pro.shushi.pamirs.auth.api.model.ResourcePermission; import pro.shushi.pamirs.boot.base.model.UeModule; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCommand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.InstallDataInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.UpgradeDataInit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.placeholder.EmployeeModulePlaceholder; import pro.shushi.pamirs.framework.common.utils.ObjectUtils; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import java.util.Collections; import java.util.List; @Slf4j @Component @Order(0) public class DemoModuleBizInit implements InstallDataInit, UpgradeDataInit { @Override public List<String> modules() { return Collections.singletonList(DemoModule.MODULE_MODULE); } @Override public int priority() { return 0; } @Override public boolean init(AppLifecycleCommand command, String version) { this.initAuth(); return true; } @Override public boolean upgrade(AppLifecycleCommand command, String version, String existVersion) { this.initAuth(); return true; } private void initAuth() { AuthGroup authGroup = new AuthGroup(); authGroup.setName("测试权限组") .setDisplayName("测试权限组") .setType(AuthGroupTypeEnum.RUNTIME) .setActive(true); authGroup.createOrUpdate(); AuthRole authRole = new AuthRole(); authRole.setCode("TEST_ROLE_1") .setName("测试角色") .setRoleTypeCode(AuthConstants.ROLE_SYSTEM_TYPE_CODE) .setPermissionDataSource(PermissionDataSourceEnum.CUSTOM) .setActive(true); authRole.createOrUpdate(); authRole.setGroups(Lists.newArrayList(authGroup)); authRole.fieldSave(AuthRole::getGroups); ResourcePermission authPermission = new ResourcePermission(); authPermission.setName("测试模块权限过滤") .setDomainExp(EmployeeModulePlaceholder.PLACEHOLDER) .setModel(ModuleDefinition.MODEL_MODEL) .setPermRead(true) .setPermRun(true) .setPermissionType(PermissionTypeEnum.ROW) .setPermissionDataSource(PermissionDataSourceEnum.CUSTOM) .setCanShow(true) .setActive(true); ResourcePermission authPermission2 = ObjectUtils.clone(authPermission); authPermission2.setName("测试ue模块权限过滤").setModel(UeModule.MODEL_MODEL); authGroup.setPermissions(Lists.newArrayList(authPermission, authPermission2)); authGroup.fieldSave(AuthGroup::getPermissions); } } 这里演示的module表比较特殊，需要同时设置ModuleDefinition和UeModule这2个模型做数据过滤 2.编写占位符拦截替换逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.placeholder; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.user.api.AbstractPlaceHolderParser; @Component public class EmployeeModulePlaceholder extends AbstractPlaceHolderParser { public static final String PLACEHOLDER = "${employeeModulePlaceholder}"; protected String value() { // TODO…

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  2023年11月24日

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