【HighGo】后端部署使用HighGo数据库

HighGo数据库配置

驱动配置

jdbc仓库

https://mvnrepository.com/artifact/com.highgo/HgdbJdbc

Maven配置(6.0.1版本可用)
<highgo.version>6.0.1.jre8</highgo.version>

<dependency>
  <groupId>com.highgo</groupId>
  <artifactId>HgdbJdbc</artifactId>
  <version>${highgo.version}</version>
</dependency>

JDBC连接配置

pamirs:
  datasource:
    base:
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      driverClassName: com.highgo.jdbc.Driver
      url: jdbc:highgo://127.0.0.1:5866/oio_base?currentSchema=base,utl_file
      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

官方文档

https://www.highgo.com/document/zh-cn/application/jdbc.html

url格式
jdbc:highgo://ip:端口号/数据库名?currentSchema=schema1,schema2

在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须完整配置,不可缺省。

jdbc指定schema时可以在currentSchema后指定多个schema,中间用,分隔,第一个schema为业务库表存放的主schema。

highgo数据库6.0版本里每个数据库默认会带一个utl_file的schema,该模式与文件访问功能有关,需要带在jdbc的schema中,但不能放在第一个。


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: HighGoDB
        version: 6
        major-version: 6.0.1
      biz_data:
        type: HighGoDB
        version: 6
        major-version: 6.0.1
数据库版本 type version majorVersion
6.0.x HighGo 6 6.0.1

PS:由于方言开发环境为6.0.1版本,其他类似版本(6.0.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: HighGoDB
        version: 6
        major-version: 6.0.1

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
Highgo数据库用户初始化及授权
-- init oio_base user (user name can be modified by oneself)
CREATE USER oio_base WITH PASSWORD 'Test@12345678';
-- if using automatic database and schema creation, this is very important.
ALTER USER oio_base CREATEDB;
SELECT * FROM pg_roles;
-- if using highgo database, this authorization is required.
GRANT CREATE ON DATABASE highgo TO oio_base;

Oinone社区 作者:Gesi原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/install/21374.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
Gesi的头像Gesi
上一篇 2025年7月8日 pm5:58
下一篇 2025年7月10日 pm3:39

相关推荐

  • 后端无代码设计器Jar包启动方法

    下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip Mac OS平台启动 # 直接运行 ./darwin-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./darwin-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Mac OS(arm64架构)平台启动 # 直接运行 ./darwin-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./darwin-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Linux平台启动 # 直接运行 ./linux-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./linux-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Linux(arm64架构)平台启动 # 直接运行 ./linux-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./linux-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Windows平台启动 .\win-boot.exe java -jar .\pamirs-designer-boot-4.7.0.jar 说明 上述命令使用的java -jar与常规使用方式完全相同。 Oinone无代码设计器不支持使用javaagent参数。 常用启动脚本 #!/bin/bash # 脚本所在目录 home=$(cd "$(dirname "$0")" && pwd) # 启动jar路径 jarPath=$home/pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # 配置路径 applicationPath=$home/application.yml # 许可证信息 subject= licensePath= nohup $home/linux-boot java -Duser.timezone=GMT+08:00 -Dhttps.protocols=TLSv1.2 -Dfile.encoding=UTF-8 \ -jar $jarPath \ –spring.config.location=$applicationPath \ -Psubject=$subject \ -Plicense=$licensePath \ -Plifecycle=INSTALL > $home/out.log 2>&1 & sleep 1 tail -200f $home/out.log 出现cannot execute binary file异常该如何处理? 问题原因 Oinone专属启动器是通过go语言进行编译并执行,对于不同的操作系统架构需要分别编译。 解决方案 物理机安装go语言环境。 下载boot.go文件,放在run目录下。(需询问Oinone客服获取最新boot.go文件) 进入run目录,执行go build -o "boot-starter" "boot.go"命令。 在startup.sh命令中添加-v $home/run/boot-starter:/opt/pamirs/run/boot-starter \将文件挂载到容器。 删除docker容器后再执行startup.sh脚本重启镜像即可。 出现failed to open elf at /lib64/ld-linux-x86-64.so.2异常该如何处理? 问题原因 部分arm64架构的宿主机无法兼容amd64环境中编译的linux-boot启动器,需要将启动器换为linux-boot-arm64。 解决方案 下载oinone-boot-starter.zip并解压,获取linux-boot-arm64启动器。 将启动器放在run目录下。 在startup.sh命令中添加-v $home/run/linux-boot-arm64:/opt/pamirs/run/boot-starter替换镜像中的启动器。 删除docker容器后再执行startup.sh脚本重启镜像即可。

    2024年5月17日
    1.2K00
  • 自定义审批方式、自定义审批节点名称

    @Model.model(审批模型.MODEL_MODEL) @Component public class 审批模型Action { @Function @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批类型") public WorkflowSignTypeEnum signType(String json) { // json为业务数据,可用JsonUtils转换 return WorkflowSignTypeEnum.COUNTERSIGN_ONEAGREE_ONEREJUST; } @Function @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批名称") public String customApprovalName() { return UUID.randomUUID().toString(); } }

    2023年12月5日
    1.4K00
  • 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); }

    2024年5月18日
    1.2K00
  • 字段类型之关系描述的特殊场景(常量关联)

    场景概述 【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法,还有一些特殊场景如:关系映射中存在常量,或者M2M中间表是大于两个字段构成。 场景描述 1、PetTalent模型增加talentType字段2、PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType(达人类型),3、PetItemRelPetTalent中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType,PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents字段,关系中增加常量描述。示意图如下: 实际操作步骤 Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段,在关系描述中增加talentType(达人类型) @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#1#"}, domain = " talentType == DOG") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 PetCatItem增加petTalents字段,many2one关系示例 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Model.model(PetPet.MODEL_MODEL) @Model(displayName…

    2024年5月25日
    1.5K00
  • 工作流审核撤回/回退/拒绝/同意/反悔钩子使用

    目录 1. 流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数1.1 工作流【撤销】回调钩子1.2 撤销【回退】回调钩子1.3 工作流【拒绝】回调钩子1.4 工作流【同意】回调钩子1.4 工作流【反悔】回调钩子1.4 回调钩子在业务系统中的调用示例2. 自定义审批方式、自定义审批节点名称 1.流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数 1.1工作流【撤销】回调钩子 使用方式:把该方法放置到XXX模型的Action下面,或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式:当流程实例被撤销时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.impl.WorkflowInstanceServiceImpl#undoInstance /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型、 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据,数据的JsonString * @return */ @Function public XXX recall(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.2撤销【回退】回调钩子 使用方式:把该方法放置到XXX模型的Action下面,或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式:流程待办进行回退操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据,数据的JsonString * @return */ @Function public XXX fallBack(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.3工作流【拒绝】回调钩子 使用方式:把该方法放置到XXX模型的Action下面,或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式:流程待办进行拒绝操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据,数据的JsonString * @return */ @Function public XXX reject(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.4 工作流【同意】回调钩子 使用方式:把该方法放置到XXX模型的Action下面,或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式:流程待办进行同意操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.util.ArtificialTaskUtils @Function(summary = "发起的审批同意时会自动调用此方法") @Function.Advanced(displayName = "审批同意") public Teacher agree(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 // WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new Teacher(); } 1.4 工作流【反悔】回调钩子 使用方式:把该方法放置到XXX模型的Action下面,或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式:流程待办进行反悔操作时使用场景:流程待办进行反悔操作时,需要额外更改其他的业务数据逻辑时可用该回调钩子。 注意:该函数的namespace需要设置为流程触发模型。 调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ArtificialRetractOperatorService @Function @Function.fun(WorkflowBizCallConstants.retract) public void retract(WorkflowUserTask workflowUserTask) { // 获取流程实例 workflowUserTask.fieldQuery(WorkflowUserTask::getInstance); WorkflowInstance instance = workflowUserTask.getInstance(); // 获取用户任务实例 WorkflowUserInstance userInstance = new WorkflowUserInstance() .setId(workflowUserTask.getWorkflowUserInstanceId()) .queryById(); // 反悔的用户id…

    2023年11月15日
    1.1K00

Leave a Reply

登录后才能评论