环境运行时Jar版本控制
为了避免基于低代码定义产生的元数据错乱。因此产生了运行时Jar版本检查功能。
如果当前运行时依赖的Ja版本低于已安装版本，启动时会有如下类似信息提示：
依赖Jar版本-PgoBack=true 强制覆盖安装当前运行时版本
java -jar 方式
java -jar xxx.jar -PgoBack=true [其他参数]mvn spring-boot run 方式
mvn clean compile spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments="-PgoBack=true [其他参数]"Oinone社区 作者：yakir原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/backend/20619.html
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场景描述 在实际业务场景中，存在复杂SQL的情况，具体表现为： 单表单SQL满足不了的情况下 有复杂的Join关系或者子查询 复杂SQL的逻辑通过程序逻辑难以实现或实现代价较大 在此情况下，通过原生的mybatis/mybatis-plus, 自定义Mapper的方式实现业务功能 1、编写所需的Mapper SQL Mapper写法无限制，与使用原生的mybaits/mybaits-plus用法一样； Mapper(DAO)和SQL可以写在一个文件中，也分开写在两个文件中。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import org.apache.ibatis.annotations.Select; import java.util.List; import java.util.Map; @Mapper public interface DemoItemMapper { @Select("<script>select sum(item_price) as itemPrice,sum(inventory_quantity) as inventoryQuantity,categoryId from ${demoItemTable} as core_demo_item ${where} group by category_id</script>") List<Map<String, Object>> groupByCategoryId(@Param("demoItemTable") String pamirsUserTable, @Param("where") String where); } 2.调用mapper 调用Mapper代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import com.google.api.client.util.Lists; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.api.datasource.DsHintApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.DataConverter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import java.util.List; import java.util.Map; @Component public class DemoItemDAO { public List<DemoItem> customSqlDemoItem(){ try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)) { String demoItemTable = PamirsSession.getContext().getModelCache().get(DemoItem.MODEL_MODEL).getTable(); DemoItemMapper demoItemMapper = BeanDefinitionUtils.getBean(DemoItemMapper.class); String where = " where status = 'ACTIVE'"; List<Map<String, Object>> dataList = demoItemMapper.groupByCategoryId(demoItemTable,where); DataConverter persistenceDataConverter = BeanDefinitionUtils.getBean(DataConverter.class); return persistenceDataConverter.out(DemoItem.MODEL_MODEL, dataList); } return Lists.newArrayList(); } } 调用Mapper一些说明 启动类需要配置扫描包MapperScan @MapperScan(value = "pro.shushi", annotationClass = Mapper.class) @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, FreeMarkerAutoConfiguration.class}) public class DemoApplication { 调用Mapper接口的时候，需要指定数据源；即上述示例代码中的 DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)， 实际代码中使用 try-with-resources语法。 从Mapper返回的结果中获取数据 如果SQL Mapper中已定义了resultMap，调用Mapper(DAO)返回的就是Java对象 如果Mapper返回的是Map<String, Object>，则通过 DataConverter.out进行转化，参考上面的示例 其他参考：Oinone连接外部数据源方案：https://doc.oinone.top/backend/4562.html
Oinone请求调用链路 请求格式与简单流程 在Oinone中请求数据存储在请求体中，以GQL的方式进行表示，也就是GQL格式的请求。 当我们发送一个GQL格式的请求，后端会对GQL进行解析，确定想要执行的方法，并对这个方法执行过程中所用到的模型进行构建，最后返回响应。 请求 # 请求路径 pamirs/base http://127.0.0.1:8090/pamirs/base # 请求体内容 query{ petShopProxyBQuery{ sayHello(shop:{shopName:"cpc"}){ shopName } } } 解析 # 简单理解 query 操作类型 petShopProxyBQuery 模块名称 + Query sayHello 方法 fun sayHello() 可以传入参数，参数名为 shop shopName 需要得到的值 响应 # data中的内容 "data": { "petShopQuery": { "hello": { "shopName": "cpc" } } } 具体流程 Oinone是基于SpringBoot的，在Controller中处理请求 会接收所有以 /pamirs 开始的POST请求，/pamirs/后携带的是模块名 @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { …….. } 整体脉络 第四步执行中有两大重要的步骤，一步是动态构建GQL，一步是执行请求。 动态构建GQL 请求执行
流程概览依赖说明 使用 流程概览 功能前，需要在项目中引入 pamirs-workflow-datavi-core、 pamirs-data-visualization-core依赖，并启动datavi模块： <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-datavi-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 警告： 在 oinone 平台启用「流程概览」能力时，应用启动模块一旦引入 pamirs-workflow-api/core，必须同时引入 pamirs-workflow-datavi-api/core。在多启动模块架构下，严禁出现仅部分启动模块引入 pamirs-workflow-core 而未引入 pamirs-workflow-datavi-core 的情况，否则将导致流程概览相关元数据计算异常，出现删表等情况。 流程概览配置项 流程概览页面内置缓存机制，可通过配置项调整缓存刷新周期及图表展示的数据条数： pamirs: workflow: dashboard: cache-time: 10 # 流程概览缓存刷新时间（单位：分钟），默认 10 分钟 page-size: 10 # 流程运行分析中 4 个图表的展示数量，默认查询前 10 条数据 统计指标说明 引入 pamirs-workflow-datavi-core 依赖后，系统会按照以下规则进行数据同步： 当日数据同步：每小时同步一次当日数据； 昨日数据同步：次日凌晨同步前一日数据。 由于在引入依赖后才会开始执行数据同步，统计指标页提供了「同步」按钮，可用于对历史数据进行补采。即使不执行历史同步，也不会影响核心业务流程，仅会影响统计数据和图表的展示效果。 统计指标数据主要用于 支撑 流程概览 和 流程监控 中的统计图表展示； 为数据分析与可视化提供基础数据。 上述统计数据对工作流的审批、流转等核心业务无任何影响。如有需要，也可以基于流程监控的数据，配合数据可视化设计器，自定义构建符合业务需求的展示页面。
本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 字段序列化方式说明 序列化方式 说明 备注 JSON JSON序列化 主要用于模型相关类型字段的序列化，是@Field.serialize默认选项 DOT 点拼接集合元素 COMMA 逗号拼接集合元素 BIT 按位与，2次幂数求和 非@Field.serialize可选项列表，用于二进制枚举序列化不需要配置，由oinone自动推断 字段序列化方式举例 1、给模型PetItemDetail 增加两个字段：petItemDetails类型为List 和 tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。2、同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)")，防止序列化后存储过长。 @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<String> tags; } 字段序列化注意点 必须使用Field#store属性将字段存储设置为NullableBoolEnum.TRUE。 使用Field#serialize属性指定序列化方式，默认为JSON。 如把PetItemDetail设置为存储模型，须在PetItem的petItemDetails字段上使用Field.Relation#store属性将关联关系存储设置为false。不然会同时存储petItemDetails字段和对应的PetItemDetail表记录 注册自己的序列化器 注册自己的序列化器（实现pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer接口）， 如oinone的DOT的序列化方式，用type()方法返回值做匹配，serialize和deserialize分别对应序列化和反序列化方法。 package pro.shushi.pamirs.framework.compute.serialize; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.CharacterConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SerializeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.TypeUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * 点表达式序列生成处理器实现 * @author shushi@shushi.pro * @version 1.0.0 */ @SuppressWarnings("rawtypes") @Slf4j @Component public class DotSerializeProcessor implements Serializer<Object, String> { @Override public String serialize(String ltype, Object value) { if (null == value) { return null; } if (List.class.isAssignableFrom(value.getClass())) { return StringUtils.join((List) value, CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } else { return StringUtils.join(Collections.singletonList(value), CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public Object deserialize(String ltype, String ltypeT, String value,…
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));
