DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

望闲 • 2024年5月18日 pm4:45 • 后端, 开发实践 • 2063 views

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);
 }

Oinone社区作者：望闲原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/backend/7376.html

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前端

action 和 function 有什么区别

在 Oinone（开源低代码 / 企业应用开发平台）里，Action 和 Function 都是“可被调用的逻辑单元”，但它们的定位和使用场景不同。可以简单理解为： Function = 纯逻辑函数（偏后端能力） Action = 面向业务操作的动作（偏应用行为 / UI触发）下面给你详细对比一下。 1️⃣ Function：函数（逻辑能力） Function 更像是一个可复用的服务方法。特点通常是纯逻辑处理不直接绑定 UI 可以被 Action / Service / 其他 Function 调用用来封装业务计算或工具逻辑常见用途比如：价格计算数据校验数据转换调用第三方 API 复杂业务规则示例 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public TradeOrder computePrice(TradeOrder data) { return data; } 用途：订单金额计算逻辑然后可能被多个地方调用： Action -> 调用 Function Service -> 调用 Function Workflow -> 调用 Function 📌 核心：可复用业务逻辑 2️⃣ Action：动作（业务操作） Action 是一个业务动作，通常是用户触发的行为。特点通常绑定 UI 可以在按钮 / 菜单 / API / 工作流中触发通常操作模型数据可以调用 Function 常见用途例如：创建订单提交审批发布文章批量删除导入数据示例 @Action public void submitOrder(Order order){ order.setStatus("SUBMITTED"); } UI 可能是：订单详情页 [提交订单] 按钮点击按钮 → 调用 Action。 📌 核心：业务行为入口 3️⃣ 核心区别总结维度 Action Function 定位业务动作逻辑函数是否绑定 UI 通常是否是否直接给用户操作是否是否可复用一般很高是否操作模型常见不一定调用关系可调用 Function 不调用 Action 4️⃣ 调用关系（典型架构）通常推荐的结构： UI按钮 ↓ Action（业务入口） ↓ Function（业务逻辑） ↓ DAO / Repository 例如：提交订单按钮 ↓ submitOrderAction ↓ checkInventoryFunction calcPriceFunction createOrderFunction 这样： Action 只负责流程 Function 负责逻辑代码会更清晰。 5️⃣…

nation
2026年3月12日
712001
后端

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 =…

望闲
2024年5月11日
1.8K000
后端

技术精要：数据导出与固化实用指南

数据被认为是企业发展和决策的重要资产。随着业务的不断发展和数据量的不断增加，企业通常需要将数据从不同的源头导出，并将其固化到产品中，以便进行进一步的分析、处理和利用。数据导出与固化的过程涉及到数据的提取、清洗、整合和存储，是确保数据长期有效性和可用性的关键步骤。了解数据导出与固化的流程和方法对于企业具有重要意义。通过有效的数据导出和固化，企业可以更好地管理和利用数据资源，提升决策的准确性和效率，实现业务的持续发展和创新。本次讨论将重点探讨数据导出与固化的流程和关键步骤，帮助参与者深入了解如何将数据从导出到产品中，为企业数据管理和应用提供有力支持。 1. 数据导出与固化：将数据从导出到产品中的流程 1.1. pom依赖： <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.metadata.manager</groupId> <artifactId>pamirs-metadata-manager</artifactId> </dependency> 1.2 将第⼆步下载后的⽂件放⼊项⽬中（注意⽂件放置的位置）。放置⼯程的resources 下⾯。例如： 1.3 项⽬启动过程中，将⽂件中的数据导⼊(通常放在core模型的init包下⾯)。⽰例代码： package pro.shushi.pamirs.sys.setting.enmu; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCom mand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.LifecycleCompleted AllInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.DesignerIn stallHelper; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.WidgetInst allHelper; import java.util.List; import java.util.Map; @Slf4j @Component public class DemoAppMetaInstall implements MetaDataEditor, LifecycleCompletedAllInit { @Autowired private ApplicationContext applicationContext; @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务元数据导⼊]"); InitializationUtil bizInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE/ ***改成⾃⼰的Module*/, DemoModule.MODULE_NAME/***改成⾃⼰的 Module*/); DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/meta.json"); log.info("[⾃定义组件元数据导⼊]"); // 写法1: 将组件元数据导⼊到⻚⾯设计器. 只有在安装设计器的服务中执⾏才有效果 WidgetInstallHelper.mateInitialization(metaMap, "install/widget.json"); // 写法2: 与写法1相同效果 InitializationUtil uiInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, "ui_designer", "uiDesigner"); if (uiInitializationUtil != null) { DesignerInstallHelper.mateInitialization(uiInitialization Util, "install/widget.json"); } // 写法3: 业务⼯程和设计器分布式部署,且希望通过业务⼯程导⼊⾃定义组件元数据. 业务模块需要依赖⻚⾯设计器模块,然后指定业务模块导⼊ DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/widget.json"); } @Override public void process(AppLifecycleCommand command, Map<String, ModuleDefinition> runModuleMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务数据导⼊]"); // ⽀持远程调⽤,但是执⾏的⽣命周期必须是 LifecycleCompletedAllInit或之后. 本地如果安装了设计器,则没有要求 DesignerInstallHelper.bizInitialization("install/ meta.json"); log.info("[⾃定义组件业务数据导⼊]"); // 当开发环境和导⼊环境的⽂件服务不互通时, 可通过指定js和 css的⽂件压缩包,⾃动上传到导⼊环境,并替换导⼊组件数据中的⽂件url // WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json", "install/widget.zip"); WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json"); return; } private boolean doImport() { // ⾃定义导⼊判断. 避免⽤于设计的开发环境执⾏导⼊逻辑 String[] envs = applicationContext.getEnvironment().getActiveProfiles(); List<String> envList = Lists.newArrayList(envs); return…

数式-海波
2024年2月27日
2.7K002
后端

Oinone配置详解（v5）

张博昊
2024年10月23日
1.7K001
开发实践

灵活敏捷开发，高效交付项目的6个关键

项目工程管理项目工程顶层分层项目分层设计，划分出 CDM层、标准业务层、定制业务层；沉淀领域业务模型至CDM层；沉底业内通用功能至标准业务层；客户定制化功能在定制业务层；项目内部的层级划分项目包结构管理及规范 pamirs-demo-api constant【常量的包路径】 enums【枚举类的包路径】 model【该领域核⼼模型的包路径】 pmodel【该领域代理模型的包路径】 tmodel【该领域传输模型的包路径】 service【存放该领域的⾮存储模型如：⽤于传输的临时模型】 utils【工具类】 XXModule【该类是Demo模块的定义】 pamirs-demo-core service【接口实现类】 init【模块初始化⼯作的包路径】 manager 【manager是 service的⼀些公共逻辑，不会定义为独⽴的function的类】 pamirs-demo-view（可选） action【模型对外交互的⾏为的包路径】项目中模块间依赖禁止出现api模块依赖core模块的情况，api模块只允许依赖api模块；根据当前项目结构进行模块划分，避免循环依赖；规划项目模块项目阶段，代码开发前，业务架构师需充分的理解需求和蓝图，对系统进行业务域, 功能域的划分；例如：对一个电商系统：提高系统的可维护性：通过将系统拆分为不同的业务域，每个业务域都有清晰的边界和职责，可以独立开发、测试和维护；提升开发效率：业务域划分可以使开发团队更加专注于自己负责的业务，减少不必要的沟通和协调，提升开发效率；促进团队合作：通过业务域划分，每个团队可以负责一个或多个业务域，团队成员之间可以有更高效的合作和协同。支持系统的扩展和演化：业务域划分可以使系统更加灵活和可扩展。当需要新增一个新的业务功能或调整现有的业务逻辑时，只需要修改对应的业务域，而不需要对整个系统进行改动。项目文档管理项目文档管理对于项目的实施,项目进度管理，项目后期维护等都是至关重要的。系统详细的产品文档，测试文档，运维文档，开发文档，项目管理文档等。协同合作：团队成员可以共享和访问项目文档，促进协同合作和信息共享，避免信息孤岛和重复工作。知识管理：项目中所获得的知识，对项目的成功和后续的知识积累至关重要。通过良好的文档管理，可以确保项目知识的保存和传承，提高组织的知识管理能力。问题解决：项目文档中记录了项目的需求、决策、问题和解决方案等信息。当出现问题或需要做决策时，可以通过查阅文档来获取相关信息，加快问题解决的速度，并减少错误和重复。项目追踪：通过文档管理，可以跟踪项目的进展和状态。可以记录项目的里程碑、任务分配、进度更新等信息，帮助团队了解项目的整体情况，及时发现和解决问题。知识共享：好的文档管理可以促进知识共享和传播。通过将项目文档进行分类、索引和存档，可以使团队成员更容易找到所需的信息，并从中学习和借鉴经验，提高工作效率和质量。数据库和事务多表联合查询减少需要join的操作出现用多次查询替代索引相关核心业务访问DB的Sql 要命中或者覆盖索引，保存核心业务的响应时间；控制单表的索引数量，注意联合索引数据一致性：乐观锁控制，unique�等事务代码示例事务相关注意点参考【Oinone如何支持构建分布式项目】：https://doc.oinone.top/kai-fa-shi-jian/5572.html

shao
2024年2月20日
1.4K000

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shao 2024年11月25日

支持其他的国家的语言，需要在资源里面创建，如果有其他的疑问，也可以群内联系我们哈

Comment on 6.4 国际化之多语言
xiao3 2024年11月25日

只支持英语吗？如何添加其他语种？

Comment on 6.4 国际化之多语言
psyy 2024年8月21日

1.4 Oinone对软件特性的思考，技术原理一段，几余（几->冗） 1.4 Oinone对软件特性的思考，协同演进一段，新特生（生->性）

Comment on 1.4 Oinone对软件特性的思考
望闲 2024年6月21日

感谢反馈，已修正

Comment on 1.5 Oinone与行业对比
xinf 2024年6月14日

bug反馈：采用无一体设计 -> 采用低无一体设计

Comment on 1.5 Oinone与行业对比

DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

概述和使用场景

API定义

DsHintApi

BatchSizeHintApi

使用示例

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