需要自己手动增加保存关联模型数据的逻辑。
可直接用fieldSave进行保存即可
//如
data.fieldSave(PamirsEmployee::getPositions);
需要对数据进行处理，前端提交过来的数据，进行判断，是新增还是修改，或者删除
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平台提供了很多的表达式，如果这些表达式不满足场景？那我们应该如何新增表达式去满足项目的需求？目前平台支持的表达式内置函数，参考 1. 扩展表达式的场景 注解@Validation的rule字段支持配置表达式校验如果需要判断入参List类型字段中的某一个参数进行NULL校验，发现平台的内置函数不支持该场景的配置，这里就可以通过平台的机制，对内置函数进行扩展。 常见的一些代码场景，如下： package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引用类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { @Override protected PetShopProxy fetchData(PetShopProxy data) { return data.queryById(); } @Validation(ruleWithTips = { @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), @Validation.Rule(value = "LEN(data.name) < 128", error = "名称过长，不能超过128位"), }) @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(invisible="!(activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code))") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } ……其他代码 } 2. 新建一个自定义表达式的函数 校验入参如果是个集合对象的情况下，单个对象的某个字段如果为空，返回false的函数。 例子：新建一个CustomCollectionFunctions类 package xxx.xxx.xxx; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.COLLECTION; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义内置函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) @Component public class CustomCollectionFunctions { /** * LIST_FIELD_NULL 就是我们自定义的表达式，不能与已经存在的表达式重复！！！ * * @param list * @param field * @return */ @Function.Advanced( displayName = "校验集成的参数是否为null", language = JAVA, builtin = true, category = COLLECTION ) @Function.fun("LIST_FIELD_NULL") @Function(name = "LIST_FIELD_NULL", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: LIST_FIELD_NULL(list,field)，函数说明: 传入一个对象集合，校验集合的字段是否为空" ) public Boolean listFieldNull(List list, String field) { if (null == list) { return false; } if (CollectionUtils.isEmpty(list)) { return false; } for (Object data : list) { Object value =…
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 =…
目录 工程结构篇 协议篇 GraphQL请求：后端接口实现逻辑解析 基本功能及配置篇 Dubbo Dubbo配置详解 Nacos Oinone项目引入Nacos作为注册中心 Oinone项目引入Nacos作为配置中心 Nacos做为注册中心调用其他系统的SpringCloud服务 OSS OSS(CDN)配置和文件系统的一些操作 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 Trigger/Async/Schedule 函数之触发与定时配置和示例 函数之异步执行 Excel导入/导出（file） Excel批量导入 【Excel导入/导出】多Sheet导入导出示例 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导出功能 Excel导入导出模板翻译 Expression（表达式） 扩展内置函数表达式 ShardingJDBC（分库分表） 分库分表与自定义分表规则 Elasticsearch（ES） Oinone引入搜索引擎(增强模型) 引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法 数据库方言配置（Dialect） 【DM】后端部署使用Dameng数据库（达梦） 【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库（PGSQL） 【OpenGauss】后端部署使用OpenGauss数据库（高斯） 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer） 【KDB】后端部署使用Kingbase数据库（人大金仓/电科金仓） 【Oracle】后端部署使用Oracle数据库 【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库（海扬/OB） 其他功能使用文档 框架之MessageHub(信息提示) DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量) IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 查询时自定义排序字段和排序规则 如何在代码中使用自增ID和获取序列 非存储字段搜索，适应灵活的搜索场景 如何使用位运算的数据字典 全局首页及应用首页配置方法（homepage） 如何增加用户中心的菜单 自定义RSQL占位符(placeholder)及在权限中使用 Function、Action函数使用规范 特定场景解决方案 Oinone连接外部数据源方案 如何自定义SQL(Mapper)语句 工程部署 后端部署 Oinone平台部署及依赖说明 v4.7 v5.0 v5.1 v5.3 v6.2 Oinone License 许可证使用常见问题 后端无代码设计器Jar包启动方法 Oinone环境保护（v5.2.3以上） 设计器部署 Oinone设计器部署参数说明 Oinone离线部署设计器镜像 Oinone离线部署设计器JAR包 Docker部署常见问题 其他环境部署 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 可视化调试工具 Oinone平台可视化调试工具 协同开发 Oinone协同开发使用手册 工作流 项目中工作流引入和流程触发 【工作流】流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程代办等页面自定义 工作流审核撤回/回退/拒绝钩子使用 如何添加工作流运行时依赖（前后端） 数据可视化运行时 如何添加数据可视化运行时依赖 界面设计器 如何实现页面间的跳转 界面设计器的导入导出 流程设计器 流程设计器的导入导出 数据可视化 数据可视化-项目中如何引用图表、报表、大屏 数据可视化中图表的低无一体 数据可视化-如何自定义查询数据方法 数据可视化的导入导出 其他 EIP开放接口使用MD5验签发起请求（v5.x） 缓存连接由Jedis切换为Lettuce Oinone登录扩展：对接SSO QA 导入设计数据时dubbo超时导入失败
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;
前提 源码分析版本是 5.1.x版本 什么是协同开发模式 协同开发模式解决的是不同开发，在开发同一个模型时，不会相互影响，也不会影响到测试环境详见：Oinone协同开发使用手册 协同开发原理 在协同模式下，本地开发的元数据，配置pamirs.data.distribution.session.ownSign参数后，元数据前缀加ownSign值，然后只存在redis缓存，不落库。其它环境无法直接访问到该数据。测试环境，或其它环境访问，需要在url上加ownSign等于设置的，则读redis数据时，除了加载通用数据，也会合并ownSign前缀的redis数据，显示出来 注意事项 协同开发仅支持界面设计器，其他设计器均不支持 不支持权限配置 不支持工作流触发 版本支持 完整支持5.1.0及以上 功能详解 启动时操作 做元数据保护检查 配置ownSign,则key拼接为 ownSign + ‘:’ + key 清除掉ownSign的redis缓存数据；非ownSign不用清理 计算差量数据 有差量数据，放入ownSign标识数据，并清理本地标识 dubbo注册服务，group拼接group + ownSign 后进行注册 读取时操作 读本地 组装key: ownSign + ‘:’ + key 本地缓存有数据，更新缓存本地数据，返回 本地没有数据，读redis，并插入本地缓存 读远程 dubbo注册消费者，group拼接group + ownSign 后进行泛化调用 元数据保护检查 开启数据保护模式，在启动参数里加-PmetaProtected=pamirs 会在启动时，往redis里写入数据 private static final String META_PROTECTED_KEY = “pamirs:check:meta-protected”; private void writeMetaProtected(String metaProtected) { stringRedisTemplate.opsForValue().set(META_PROTECTED_KEY, metaProtected); } 如果同时又设置 pamirs.data.distribution.session.ownSign则会报错 在使用元数据保护模式下，不允许设置 [pamirs.distribution.session.ownSign] 处理逻辑如下 看redis是否启用保护标识的值 获取pamirs.distribution.session.ownSign配置 没有启动参数 且redis没有值，则retrun 如果有启动参数且配置了ownSign，报错 在使用元数据保护模式下，不允许设置 [pamirs.distribution.session.ownSign] 如果有启动参数且 redis没有值或启动参数设置 -P metaForceProtected，则写入redis 如果有启动参数, 且启动参数跟redis值不同，则报错[公共环境开启了元数据保护模式，本地开发环境需配置[pamirs.distribution.session.ownSign]] 如果没有启动参数且redis有值，但没有配置ownSign 报错[公共环境开启了元数据保护模式，本地开发环境需配置[pamirs.distribution.session.ownSign]] 核心代码如下MetadataProtectedChecker public void process(AppLifecycleCommand command, Set<String> runModules, List<ModuleDefinition> installModules, List<ModuleDefinition> upgradeModules, List<ModuleDefinition> reloadModules) { String currentMetaProtected = stringRedisTemplate.opsForValue().get(META_PROTECTED_KEY); String metaProtected = getMetaProtected(); boolean hasCurrentMetaProtected = StringUtils.isNotBlank(currentMetaProtected); boolean hasMetaProtected = StringUtils.isNotBlank(metaProtected); if (!hasCurrentMetaProtected && !hasMetaProtected) { return; } if (hasMetaProtected) { if (Spider.getDefaultExtension(SessionFillOwnSignApi.class).handleOwnSign()) { // 如果有启动参数且配置了ownSign throw new UnsupportedOperationException(“在使用元数据保护模式下，不允许设置 [pamirs.distribution.session.ownSign]”); } if (!hasCurrentMetaProtected || isForceProtected()) { writeMetaProtected(metaProtected); } else if (!metaProtected.equals(currentMetaProtected)) { // 如果有启动参数, 且启动参数跟redis值不同 throw unsupportedLocalOperation(); } } else { if (Spider.getDefaultExtension(SessionFillOwnSignApi.class).handleOwnSign()) { return; } // 没有启动参数且redis有值，但没有配置ownSign 报错 throw unsupportedLocalOperation(); } } 取ownSign方式 看header是否有ownSign这个标识 header没有，则从配置里取，并放到header里 ownSign的获取核心代码 CdDistributionSessionFillOwnSignApi @Override public String getCdOwnSign() { String cdOwnSign = null; // 看header是否有ownSign这个标识…
