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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前言 虽然oinone框架减少了很多的代码，但是低代码部分的代码质量也需要高度关注，不管是写的代码bug多，或者说被吐槽代码不行，还是说写的代码经常被重构，核心点还是没有代码规范的意识和技巧，下面摘录了一些常见的规范要求，去提高后端的代码质量，代码质量提高后，自然效率也会提升。 常见代码规范 **1、规范命名** 命名是写代码中最频繁的操作，比如类、属性、方法、参数等。好的名字应当能遵循以下几点： **见名知意** 比如需要定义一个变量需要来计数 int i = 0; 名称 i 没有任何的实际意义，没有体现出数量的意思，所以我们应当指明数量的名称 int count = 0; **能够读的出来** 如下代码： private String sfzh; private String dhhm; 这些变量的名称，根本读不出来，更别说实际意义了。 所以我们可以使用正确的可以读出来的英文来命名 private String idCardNo; private String phone; **2、规范代码格式** 好的代码格式能够让人感觉看起来代码更加舒适。 好的代码格式应当遵守以下几点： 合适的空格 代码对齐，比如大括号要对齐 及时换行，一行不要写太多代码 好在现在开发工具支持一键格式化，可以帮助美化代码格式，大家统一使用idea的规范即可。 **3、写好代码注释** 在《代码整洁之道》这本书中作者提到了一个观点，注释的恰当用法是用来弥补我们在用代码表达意图时的失败。换句话说，当无法通过读代码来了解代码所表达的意思的时候，就需要用注释来说明。 书的作者之所以这么说，是因为作者觉得随着时间的推移，代码可能会变动，如果不及时更新注释，那么注释就容易产生误导，偏离代码的实际意义。而不及时更新注释的原因是，程序员不喜欢写注释。😒 但是这不意味着可以不写注释，当通过代码如果无法表达意思的时候，就需要注释，比如如下代码： for (Integer id : ids) { if (id == 0) { continue; } //做其他事 } 为什么 id == 0 需要跳过，代码是无法看出来了，就需要注释了。 好的注释应当满足一下几点： 解释代码的意图，说明为什么这么写，用来做什么 对参数和返回值注释，入参代表什么，出参代表什么 有警示作用，比如说入参不能为空，或者代码是不是有坑 当代码还未完成时可以使用 todo 注释来标记 代码review发现漏洞时 可以使用 fixme 注释来标记 **4、try catch 内部代码抽成一个方法** try catch代码有时会干扰我们阅读核心的代码逻辑，这时就可以把try catch内部主逻辑抽离成一个单独的方法 如下图是Eureka服务端源码中服务下线的实现中的一段代码 整个方法非常长，try中代码是真正的服务下线的代码实现，finally可以保证读锁最终一定可以释放。 所以这段代码其实就可以对核心的逻辑进行抽取。 protected boolean internalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { try { read.lock(); doInternalCancel(appName, id, isReplication); } finally { read.unlock(); } // 剩余代码 } private boolean doInternalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { //真正处理下线的逻辑 } **5、方法别太长** 方法别太长就是字面的意思。一旦代码太长，给人的第一眼感觉就很复杂，让人不想读下去； 同时方法太长的代码可能读起来容易让人摸不着头脑，不知道哪一些代码是同一个业务的功能。 比如代码中有那种2000+行大类，各种if else判断，光理清代码思路就需要用很久时间。🤷🏻♀️ 所以一旦方法过长，可以尝试将相同业务功能的代码单独抽取一个方法，最后在主方法中调用即可。 **6、抽取重复代码** 当一份代码重复出现在程序的多处地方，就会造成程序又臭又长，当这份代码的结构要修改时，每一处出现这份代码的地方都得修改，导致程序的扩展性很差。 所以一般遇到这种情况，可以抽取成一个工具类，还可以抽成一个公共的父类。 **7、多用return** 在有时我们平时写代码的情况可能会出现if条件套if的情况，当if条件过多的时候可能会出现如下情况： if (条件1) { if (条件2) { if (条件3) { if (条件4) { if (条件5) { System.out.println("11111"); } } } } } 面对这种情况，可以换种思路，使用return来优化 if (!条件1) { return; } if (!条件2) { return; } if (!条件3) { return; } if (!条件4) { return; } if (!条件5) { return; } System.out.println("11111"); 这样优化就感觉看起来更加直观 **8、if条件表达式不要太复杂**…
多模型联表查询 多对一或者一对一关联关系，通过关联模型的字段查询数据 模型结构定义 模型A @Model(displayName = "A") @Model.model(A.MODEL_MODEL) public class A extends IdModel { public final static String MODEL_MODEL = "test.A"; @Field(displayName = "b") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"bId"}, referenceFields = {"id"}) private B b; @Field(displayName = "bId") @Field.Integer private Long bId; @Field(displayName = "B审批状态") @Field.Enum @Field.Related(related = {"b", "approvalEnum"}) private ApprovalEnum approvalEnum; } 模型B @Model(displayName = "B") @Model.model(B.MODEL_MODEL) public class B extends IdModel { public final static String MODEL_MODEL = "test.B"; @Field(displayName = "审批状态") @Field.Enum private ApprovalEnum approvalEnum; } 页面设计 在界面设计器中, 设计相对应的表格页面。 A模型related字段拖到搜索栏中。 发布页面 自定义Hook import cz.jirutka.rsql.parser.ast.RSQLOperators; import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.sql.AbstractWrapper; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.sql.query.QueryWrapper; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.Models; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.ClientDataConverter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.template.context.ModelComputeContext; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelConfig; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelFieldConfig; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.base.D; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.Spider; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.model.ModelField; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.TtypeEnum; import pro.shushi.pamirs.resource.api.constants.FieldConstants; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; /** * 通用 queryData处理。 */ @Slf4j @Component public class QueryDataHook implements HookBefore { @Override @Hook(priority = 30) public Object run(Function function, Object… args) { getValueByType(args); return function; } private void getValueByType(Object… args) { if (ArrayUtils.isEmpty(args)) { return; } for (int index = 0; index < args.length &&…
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 =…
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;
国际化-翻译 1、引入翻译的包 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-translate</artifactId> </dependency> 2、默认逻辑：在系统的右上角,切换【系统语言后】，用户所选择的语言会保存到对应的用户信息中，后续所有的请求都会拿这个「语言」的值，并将其放入到PamirsSession#Lang中。3、实际项目可以通过自定义Session逻辑，根据实际业务覆盖掉默认方式，并将其设置在PamirsSession中： PamirsSession.setLang(langCode); 构建自定义Session参考：https://shushi.yuque.com/yoxz76/oio3/kg2sgr 构建自定义Session的逻辑中，根据业务逻辑把获取到的langCode设置都PamirsSession 4、目标语言编码说明语言编码必须符合ISO标准，即语言ISO代码。国际化-语言代码表-Language Codes参考下面的链接：https://blog.csdn.net/qq827245563/article/details/131552695 国际化-时区 1、引入时区的包 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-timezone</artifactId> </dependency> 2、时区设置类似语言(langCode)3、在自定义Session（与设置语言共同的Session自定义）中，根据实际业务覆盖掉默认方式，并将其设置在TimezoneSession中： pro.shushi.pamirs.timezone.session.TimezoneSession#setTimezone(TimeZone timezone) 其他说明 PamirsSession 和 TimezoneSession 都是请求级别的；即每次请求都会自动销毁； 因此在自定义Session中覆盖这两个属性的默认值的时候特别注意一下性能。
