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  如何自定义SQL(Mapper)语句

  场景描述 在实际业务场景中，存在复杂SQL的情况，具体表现为： 单表单SQL满足不了的情况下 有复杂的Join关系或者子查询 复杂SQL的逻辑通过程序逻辑难以实现或实现代价较大 在此情况下，通过原生的mybatis/mybatis-plus, 自定义Mapper的方式实现业务功能 1、编写所需的Mapper SQL Mapper写法无限制，与使用原生的mybaits/mybaits-plus用法一样； Mapper(DAO)和SQL可以写在一个文件中，也分开写在两个文件中。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import org.apache.ibatis.annotations.Select; import java.util.List; import java.util.Map; @Mapper public interface DemoItemMapper { @Select("<script>select sum(item_price) as itemPrice,sum(inventory_quantity) as inventoryQuantity,categoryId from ${demoItemTable} as core_demo_item ${where} group by category_id</script>") List<Map<String, Object>> groupByCategoryId(@Param("demoItemTable") String pamirsUserTable, @Param("where") String where); } 2.调用mapper 调用Mapper代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import com.google.api.client.util.Lists; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.api.datasource.DsHintApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.DataConverter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import java.util.List; import java.util.Map; @Component public class DemoItemDAO { public List<DemoItem> customSqlDemoItem(){ try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)) { String demoItemTable = PamirsSession.getContext().getModelCache().get(DemoItem.MODEL_MODEL).getTable(); DemoItemMapper demoItemMapper = BeanDefinitionUtils.getBean(DemoItemMapper.class); String where = " where status = 'ACTIVE'"; List<Map<String, Object>> dataList = demoItemMapper.groupByCategoryId(demoItemTable,where); DataConverter persistenceDataConverter = BeanDefinitionUtils.getBean(DataConverter.class); return persistenceDataConverter.out(DemoItem.MODEL_MODEL, dataList); } return Lists.newArrayList(); } } 调用Mapper一些说明 启动类需要配置扫描包MapperScan @MapperScan(value = "pro.shushi", annotationClass = Mapper.class) @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, FreeMarkerAutoConfiguration.class}) public class DemoApplication { 调用Mapper接口的时候，需要指定数据源；即上述示例代码中的 DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)， 实际代码中使用 try-with-resources语法。 从Mapper返回的结果中获取数据 如果SQL Mapper中已定义了resultMap，调用Mapper(DAO)返回的就是Java对象 如果Mapper返回的是Map<String, Object>，则通过 DataConverter.out进行转化，参考上面的示例 其他参考：Oinone连接外部数据源方案：https://doc.oinone.top/backend/4562.html

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  2023年11月27日

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  如何通过传输模型完成页面能力

  介绍 在业务中我们经常能遇到这种场景，我们的数据是通过调用第三方接口获取的，在业务系统中没有对应的存储模型，但是我们又需要展示这些数据，这时候可以利用传输模型不建表的特性完成这个功能。 定义传输模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; @Model.model(DemoCreateOrder.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "下单页面模型") public class DemoCreateOrder extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoCreateOrder"; @Field.Integer @Field(displayName ="下单人uid") private Long userId; } 定义action，由于传输模型用于表现层和应用层之间的数据交互，本身不会存储，没有默认的数据管理器，只有数据构造器，所以需要手动添加所需的queryOne、create、update等方法 注意：传输模型没有数据管理器能力，所以不提供类似queryPage的方法，后续版本考虑支持中 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.DemoCreateOrder; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.wrapper.IWrapper; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.*; @Component @Model.model(DemoCreateOrder.MODEL_MODEL) public class DemoCreateOrderAction { @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryByEntity) @Function(openLevel = {LOCAL, REMOTE, API}) public DemoCreateOrder queryOne(DemoCreateOrder query) { return query; } @Action.Advanced(name = FunctionConstants.create, managed = true) @Action(displayName = "创建", label = "确定", summary = "添加", bindingType = ViewTypeEnum.FORM) @Function(name = FunctionConstants.create) @Function.fun(FunctionConstants.create) public DemoCreateOrder create(DemoCreateOrder data) { return data; } @Action.Advanced(name = FunctionConstants.update, managed = true) @Action(displayName = "确定", summary = "修改", bindingType = ViewTypeEnum.FORM) @Function(name = FunctionConstants.update) @Function.fun(FunctionConstants.update) public DemoCreateOrder update(DemoCreateOrder data) { return data; } }

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  2024年5月24日

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  函数之异步执行

  总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式，它在分布式的开发模式中有很多应用场景如： 高并发场景中，我们一般采用把长流程切短，用异步方式去掉可以异步的非关键功能，缩小主流程响应时间，提升用户体验 异构系统的集成调用，通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店"，定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3，定义任务失败重试次数，，默认：-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60，定义任务失败重试的时间数，默认：3d. nextRetryTimeUnit，定义任务失败重试的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime，定义任务延迟执行的时间数，默认：0f. delayTimeUnit，定义任务延迟执行的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法，调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候，多模块独立boot的情况下，需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要，因为全部走远程，不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath，确保两组机器都能覆盖所有任务分片，这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据，这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

  望闲

  2024年5月25日

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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,…

  望闲

  2024年5月24日

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  【KDB】后端部署使用Kingbase数据库（人大金仓/电科金仓）

  KDB数据库配置 驱动配置 Maven配置 点击查看官方驱动说明 PS：官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库，因此使用8.6.0版本替代。 <kdb.version>8.6.0</kdb.version> <dependency> <groupId>cn.com.kingbase</groupId> <artifactId>kingbase8</artifactId> <version>${kdb.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 kingbase8-8.6.0.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.kingbase8.Driver url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.PGValidConnectionChecker PS：validConnectionCheckerClassName配置非常重要，连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型，由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型，因此需要手动配置。 连接url配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 url格式 jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须配置，不可缺省。autosave=always、cleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数，否则事务回滚行为与其他数据库不一致，会导致部分操作失败。 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: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 pamirs: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 数据库版本 type version majorVersion V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030 V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030 PS：由于方言开发环境为V009R001C001B0030版本，其他类似版本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的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异，Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。 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 KDB数据库关键参数检查 PS：以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数，参数不一致时可尝试启动。 数据库模式 推荐配置：DB_MODE=oracle 数据库安装/初始化时配置 是否大小写敏感 推荐配置：enable_ci=off 是否启用语句级回滚 推荐配置：ora_statement_level_rollback = off show ora_statement_level_rollback; set ora_statement_level_rollback=off; 此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看，此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的，由于此参数配置无效，因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。 Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性，即不支持语句级回滚的事务行为。因此，为了保证Oinone平台功能正常，需要使得事务行为保持一致。 如不一致，则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如：流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错；导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。 是否将空字符串视为NULL 推荐配置：ora_input_emptystr_isnull = off show ora_input_emptystr_isnull; set ora_input_emptystr_isnull=off; KDB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…

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  2024年10月29日

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