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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【Excel导入/导出】多Sheet导入导出示例（4.7.x及以上版本）
代码示例 示例仅供参考 点击下载代码示例 业务场景 准备工作：两个模型，物料（Material）和物料类别（MaterialCategory）。目标：在一个Excel模板中同时导入和导出两个模型的数据。 Material模型 @Model.model(Material.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(unique = {"code"}) @Model(displayName = "物料", labelFields = {"name"}) public class Material extends IdModel { private static final long serialVersionUID = -2594216864389636135L; public static final String MODEL_MODEL = "maas.Material"; @Field.String @Field(displayName = "物料编码", required = true) private String code; @Field.String @Field(displayName = "物料名称", required = true) private String name; } MaterialCategory模型 @Model.model(MaterialCategory.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(unique = {"code"}) @Model(displayName = "物料类别", labelFields = {"name"}) public class MaterialCategory extends IdModel { private static final long serialVersionUID = 6300896634558908349L; public static final String MODEL_MODEL = "maas.MaterialCategory"; @Field.String @Field(displayName = "类别编码", required = true) private String code; @Field.String @Field(displayName = "类别名称", required = true) private String name; } 模板定义 MaterialTemplate @Component public class MaterialTemplate implements ExcelTemplateInit { public static final String TEMPLATE_NAME = "materialTemplate"; @Override public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() { WorkbookDefinitionBuilder builder = WorkbookDefinitionBuilder.newInstance(Material.MODEL_MODEL, TEMPLATE_NAME) .setDisplayName("物料和物料类别") .setEachImport(Boolean.FALSE);//设置importData的入参为 (ExcelImportContext importContext, List<MaterialCategory> data)，如入参是单个对象，请删除setEachImport(Boolean.FALSE) createMaterialSheet(builder); createMaterialCategorySheet(builder); return Collections.singletonList(builder.build()); } private static void createMaterialSheet(WorkbookDefinitionBuilder builder) { builder.createSheet().setName("物料") .createBlock(Material.MODEL_MODEL, ExcelAnalysisTypeEnum.FIXED_HEADER, ExcelDirectionEnum.HORIZONTAL, "A1:B2") .createHeader().setStyleBuilder(ExcelHelper.createDefaultStyle()).setIsConfig(Boolean.TRUE) .createCell().setField("code").setAutoSizeColumn(Boolean.TRUE).and() .createCell().setField("name").setAutoSizeColumn(Boolean.TRUE).and() .and() .createHeader().setStyleBuilder(ExcelHelper.createDefaultStyle(v -> v.setBold(Boolean.TRUE)).setHorizontalAlignment(ExcelHorizontalAlignmentEnum.CENTER)) .createCell().setValue("物料编码").and() .createCell().setValue("物料名称"); } private static void createMaterialCategorySheet(WorkbookDefinitionBuilder builder) { builder.createSheet().setName("物料类别") .createBlock(MaterialCategory.MODEL_MODEL, ExcelAnalysisTypeEnum.FIXED_HEADER, ExcelDirectionEnum.HORIZONTAL, "A1:B2") .createHeader().setStyleBuilder(ExcelHelper.createDefaultStyle()).setIsConfig(Boolean.TRUE) .createCell().setField("code").setAutoSizeColumn(Boolean.TRUE).and()…
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Gauss数据库配置 适配版本 4.7.8.3之后的版本 配置步骤 Maven配置 去华为官网下周驱动包：gsjdbc4.jar；https://support.huaweicloud.com/mgtg-dws/dws_01_0032.html <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>gsjdbc</artifactId> <version>4</version> <scope>system</scope> <!– 下面两种方式都可以–> <systemPath>${pom.basedir}/libs/gsjdbc4.jar</systemPath> <!–<systemPath>/Users/wangxian/java-tools/guassdb/gsjdbc4.jar</systemPath>–> </dependency> 导入 scope 为 system 的包，spring 编译插件需要增加 includeSystemScope: true 配置。 <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <includeSystemScope>true</includeSystemScope> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>repackage</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> JDBC连接配置 pamirs: datasource: pamirs: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=demo username: XXXXXX password: XXXXXX initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=demo_base username: XXXXXX password: XXXXXX initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 点击查看官方文档：官方文档 url格式 jdbc:postgresql://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema} 在pamirs连接配置时，${database}和${schema}必须完整配置，不可缺省。 其他连接参数如需配置，可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: GaussDB version: 5 majorVersion: 5.0.1 pamirs: type: GaussDB version: 5 majorVersion: 5.0.1 数据库版本 type version majorVersion 5.x GaussDB 5 5.0.1 PS：由于方言开发环境为5.0.1版本，其他类似版本（5.x）原则上不会出现太大差异，如出现其他版本无法正常支持的，可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: GaussDB version: 5 major-version: 5.0.1 type version majorVersion GaussDB 5 5.0.1 PS：由于schedule的方言在多个版本中并无明显差异，目前仅提供一种方言配置。 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint Gauss数据库用户初始化及授权 — init root…
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分库分表与自定义分表规则
总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段（也叫均衡字段）的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 分表字段不允许更新，所以代码里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1）指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2）分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${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 =…
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模型字段之序列化方式
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,…
