1. 审批/填写节点的视图页面
在界面设计器中创建对应模型的表单视图，可根据业务场景需要自定义所需流程待办的审批页面
2. 在审批/填写节点中选择刚创建的视图
在工作流待办数据权限可在节点数据权限中可对字段设置查看、编辑、隐藏
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如何实现页面间的跳转
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2024年5月13日 pm7:47
4.7.8.7版本升级说明-20240514
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2024年5月14日 pm5:10
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国际化-语言和时区设置
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； 因为在自定义Session中覆盖这两个属性的默认值的时候特别注意一下性能。
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DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)
概述和使用场景 DsHintApi ，强制指定数据源， BatchSizeHintApi ，强制指定查询批量数量 API定义 DsHintApi public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) { // 具体实现 } public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) { // 具体实现 } BatchSizeHintApi public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) { // 具体实现 } 使用示例 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱 2、DsHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源 // 使用方式1： try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 使用方式2： try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } 3、BatchSizeHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询 // 查询指定每次查询500跳 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意，你必须在明确不需要分页查询的情况下使用；如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); }
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【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库（海扬/OB）
OceanBase 数据库配置 驱动配置 Maven配置（4.2.5.3版本可用） <oceanbase.version>2.4.14</oceanbase.version> <dependency> <groupId>com.oceanbase</groupId> <artifactId>oceanbase-client</artifactId> <version>${oceanbase.version}</version> </dependency> PS: oceanbase 驱动必须使用 2.4.5 版本或以上，低于此版本的驱动无法使用自增ID功能，无法正常启动。点击查看官方JDBC版本发布记录 JDBC连接配置 OceanBase – Oracle 版 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.alipay.oceanbase.jdbc.Driver url: jdbc:oceanbase://10.xxx.xxx.xxx:1001/BASE?useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true&defaultFetchSize=4096 username: xxxxxx password: xxxxxx validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL OceanBase – MySQL 版 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.alipay.oceanbase.jdbc.Driver url: jdbc:oceanbase://10.xxx.xxx.xxx:1001/base username: xxxxxx password: xxxxxx 连接 URL 配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 URL 格式（OceanBase – Oracle 版） jdbc:oceanbase://${host}:${port}/${database}?useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true&defaultFetchSize=4096 在jdbc连接配置时，useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true 必须配置，否则自增主键无法正常使用。 defaultFetchSize=4096 意味着在使用服务端预处理时，游标每次获取的结果集行数，驱动默认值为 10，在进行大量数据获取时会出现卡顿的现象，因此推荐使用 4096 作为其结果集大小。过大可能会导致 OOM，过小可能还是会出现卡顿，该值需要按实际情况进行配置。 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（OceanBase – Oracle 版） PS：OceanBase – MySQL 版无需配置方言，只需修改数据库连接即可正常使用。 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: OceanBase version: 4.2.5.3 major-version: oracle-4.2 pamirs: type: OceanBase version: 4.2.5.3 major-version: oracle-4.2 plus: configuration: jdbc-type-for-null: "NULL" using-model-as-property: true using-statement-handler-dialect: true mapper: batch: collectionCommit default-batch-config: read: 500 write: 100 数据库版本 type version majorVersion 4.2.5.3 OceanBase 4.2.5.3 oracle-4.2 PS：由于方言开发环境为4.2.5.3版本，其他类似版本（4.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: 12.2 major-version: 12c type version majorVersion Oracle 12.2 12c PS：由于 schedule 的方言与 Oracle 数据库并无明显差异，OceanBase 数据库可以直接使用 Oracle 数据库方言。 其他配置（OceanBase – Oracle 版） 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
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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 =…
