Excel导入扩展点-整体导入(批量导入)

1、【导入】在有些场景,需要获取Excel导入的整体数据,进行批量的操作或者校验

可以通过实现导入扩展点的方式实现,入参data是导入Excel的数据列表;业务可以根据实际情况进行数据校验

1)Excel模板定义,需要设置setEachImport(false)

Excel导入扩展点-整体导入(批量导入)

2)导入扩展点API定义

pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelImportDataExtPoint#importData

3)示例代码参考:

pro.shushi.pamirs.translate.extpoint.ResourceTranslationImportExtPoint#importData

@Slf4j
@Component
@Ext(ExcelImportTask.class)
public class ResourceTranslationImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<List<ResourceTranslationItem>> {

    @Override
    //TODO 表达式,可以自定义,比如可以支持1个模型的多个【导入名称】的不同模板
    @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model==\"" + ResourceTranslation.MODEL_MODEL + "\"")
    public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, List<ResourceTranslationItem> dataList) {
        //TODO dataList就是excel导入那个sheet的所有内容

        return true;
    }

}

2、【导入】逐行导入的时候做事务控制

在模板中定义中增加事务的定义,并设置异常后回滚。参加示例代码:

excel模板定义

@Component
public class DemoItemImportTemplate implements ExcelTemplateInit {

    public static final String TEMPLATE_NAME = "商品导入模板";

    @Override
    public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() {
        //定义事务(导入处理中,只操作单个表的不需要事务定义。)
        //是否定义事务根据实际业务逻辑确定。比如:有些场景在导入前需要删除数据后在进行导入就需要定义事务
        InitializationUtil.addTxConfig(DemoItem.MODEL_MODEL, ExcelDefinitionContext.EXCEL_TX_CONFIG_PREFIX + TEMPLATE_NAME);

        return Collections.singletonList(
                ExcelHelper.fixedHeader(DemoItem.MODEL_MODEL, TEMPLATE_NAME)
                        .setType(ExcelTemplateTypeEnum.IMPORT)
                        .createSheet("商品导入-sheet1")
                        .createBlock(DemoItem.MODEL_MODEL)
                        .addUnique(DemoItem.MODEL_MODEL,"name")
                        .addColumn("name","名称")
                        .addColumn("description","描述")
                        .addColumn("itemPrice","单价")
                        .addColumn("inventoryQuantity","库存")
                        .build().setEachImport(true)
                        //TODO 设置异常后回滚的标识,这个地方会回滚事务
                        .setHasErrorRollback(true)
                        .setExcelImportMode(ExcelImportModeEnum.SINGLE_MODEL)
        );

    }
}

导入逻辑处理

@Slf4j
@Component
@Ext(ExcelImportTask.class)
public class DemoItemImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<DemoItem> implements ExcelImportDataExtPoint<DemoItem> {

    @Autowired
    private DemoItemService demoItemService;

    @Override
    @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model == \"" + DemoItem.MODEL_MODEL + "\"")
    public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, DemoItem data) {
        ExcelImportTask importTask = importContext.getImportTask();
        try {
            DemoItemImportTask hrExcelImportTask = new DemoItemImportTask().queryById(importTask.getId());

            String publishUserName = Optional.ofNullable(hrExcelImportTask).map(DemoItemImportTask::getPublishUserName).orElse(null);
            data.setPublishUserName(publishUserName);

            demoItemService.create(data);
        } catch(PamirsException e) {
            log.error("导入异常", e);
        } catch (Exception e) {
            log.error("导入异常", e);
        }
        return Boolean.TRUE;
    }
}

Oinone社区 作者:望闲原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/4856.html

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

Like (0)
望闲's avatar望闲数式管理员
Previous 2023年12月5日 pm6:17
Next 2023年12月18日 am9:59

相关推荐

  • 缓存连接由Jedis切换为Lettuce

    Jedis和Lettuce的区别 Jedis是同步的,不支持异步,Jedis客户端实例不是线程安全的,需要每个线程一个Jedis实例,所以一般通过连接池来使用Jedis; Lettuce是基于Netty框架的事件驱动的Redis客户端,其方法调用是异步的,Lettuce的API也是线程安全的,所以多个线程可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作,同时Lettuce也支持连接池; Jedis切换Lettuce 依赖修改boot启动工程pom.xml改动 properties <lettuce.version>5.3.6.RELEASE</lettuce.version> <commons-pool2.version>2.8.1</commons-pool2.version> dependencies <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-data-api</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>${lettuce.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>${commons-pool2.version}</version> </dependency> 配置修改application.yml配置修改 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 prefix: pamirs timeout: 2000 # 可选 password: xxxxx # 可选 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 lettuce: pool: enable: true max-idle: 16 min-idle: 1 max-active: 16 max-wait: 2000

    2024年2月2日
    1.2K00
  • 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));

    2023年11月24日
    2.5K00
  • 【Oracle】后端部署使用Oracle数据库

    Oracle数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.oracle.database.jdbc/ojdbc8 Maven配置(11g版本可用) <ojdbc.version>23.2.0.0</ojdbc.version> <dependency> <groupId>com.oracle.database.jdbc</groupId> <artifactId>ojdbc8</artifactId> <version>${ojdbc.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: oracle.jdbc.OracleDriver url: jdbc:oracle:thin:@//127.0.0.1:1521/orcl username: YOUR_SCHEMA_NAME password: xxxxxx Oracle默认为每个用户创建了一个与当前用户名同名的模式,每个用户应该只使用该模式(DBA用户除外),因此平台使用Oracle时应该通过username处指定与该模式同名的用户名来指定模式。(Oracle多数据源时每一个数据库创建一个用户) 创建用户时用户名应全大写。 连接url配置 官方文档 https://odbc.postgresql.org/docs/config-opt.html url格式 jdbc:oracle:thin:@//ip:端口号/服务名或SID 每一个Oracle进程默认为一个Oracle数据库实例,使用服务名或sid登录该Oralce数据库实例。一个Oracle sid 对应一个数据库实例,而一个服务名可以标识多个数据库实例。远程连接时推荐使用服务名进行连接。可以在安装Oracle的机器上打开SQLPlus,用SYSTEM用户登录上去后使用SELECT SYS_CONTEXT('USERENV', 'INSTANCE_NAME') AS SID FROM DUAL;查询登录使用的sid;也可以使用SELECT VALUE AS SERVICE_NAME FROM V$PARAMETER WHERE NAME = 'service_names';查询登录使用的服务名。 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: Oracle version: 11.2 major-version: 11g pamirs: type: Oracle version: 11.2 major-version: 11g plus: configuration: jdbc-type-for-null: "NULL" using-model-as-property: true using-statement-handler-dialect: true mapper: batch: useAffectRows global: table-pattern: '${table_30}' column-pattern: '${column_30}' 数据库版本 type version majorVersion 11g – 11.2.0.1.0 Oracle 11.2 11g 12c – 12.2.0.1.0 Oracle 12.2 12c PS:由于方言开发环境为Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0版本,其他类似版本(11.2.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: Oracle version: 11.2 major-version: 11g 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (CAST(SYSTIMESTAMP AS DATE) – TO_DATE('1970-01-01 08:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) * 8640000000000 Oracle数据库用户初始化及授权 — 以下命令均使用dba账户执行 — 创建用户 ONE_TEST (用户名需全大写) 密码 123456 CREATE USER ONE_TEST IDENTIFIED BY 123456; — 解锁用户 ALTER USER ONE_TEST ACCOUNT UNLOCK; — 将用户的默认表空间设置为USERS,临时表空间设置为TEMP ALTER USER ONE_TEST DEFAULT TABLESPACE USERS; ALTER USER ONE_TEST TEMPORARY TABLESPACE TEMP; — 可以用以下命令查询某用户的表空间: SELECT…

    2025年7月10日
    86500
  • 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
    1.9K00
  • Oinone协同开发使用手册

    概述 Oinone平台为开发人员提供了本地环境 – 测试环境之间的协同开发模式,可以使得开发人员在本地环境中设计的模型、函数等元数据实时被测试环境使用并设计。开发人员开发完成对应页面和功能后,可以部署至测试环境直接进行测试。 本篇文章将详细介绍协同开发模式在实际开发中的应用及相关内容。 名词解释 本地环境: 开发人员的本地启动环境 测试环境: 在测试服务器上部署的业务测试环境,业务工程服务和设计器服务共用中间件 业务工程服务:在测试服务器上部署的业务工程 设计器服务: 在测试服务器上部署的设计器镜像 一套环境:以测试环境为例,业务工程服务和设计器服务共同组成一套环境 生产环境: 在生产服务器上部署的业务生产环境 环境准备 部署了一个可用的设计器服务,并能正常访问。(需参照下文启动设计器环境内容进行相应修改) 准备一个用于开发的java工程。 准备一个用于部署测试环境的服务器。 协同参数介绍 用于测试环境的参数 -PmetaProtected=${value} 启用元数据保护,只有配置相同启动参数的服务才允许对元数据进行更新。通常该命令用于设计器服务和业务工程服务,并且两个环境需使用相同的元数据保护标记(value)进行启动。本地环境不使用该命令,以防止本地环境在协同开发时意外修改测试环境元数据,导致元数据混乱。 用法 java -jar boot.jar -PmetaProtected=pamirs 用于本地环境的配置 使用命令配置ownSign(推荐) java -jar boot.jar –pamirs.distribution.session.ownSign=demo 使用yaml配置ownSign pamirs: distribution: session: allMetaRefresh: false # 启用元数据全量刷新(备用配置,如遇元数据错误或混乱,启用该配置可进行恢复,使用一次后关闭即可) ownSign: demo # 协同开发元数据隔离标记,用于区分不同开发人员的本地环境,其他环境不允许使用 启动设计器环境 docker-run启动 -e PROGRAM_ARGS=-PmetaProtected=pamirs docker-compose启动 services: backend: container_name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 restart: always environment: # 指定spring.profiles.active ARG_ENV: dev # 指定-Plifecycle ARG_LIFECYCLE: INSTALL # jvm参数 JVM_OPTIONS: "" # 程序参数 PROGRAM_ARGS: "-PmetaProtected=pamirs" PS: java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 开发流程示例图 具体使用步骤详见协同开发支持

    2024年7月24日
    2.8K00

Leave a Reply

Please Login to Comment