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相关推荐

• 3.4.2 函数的开放级别与类型

  一、函数开放级别 我们在日常开发中通常会因为安全性，为方法定义不同的开放层级，或者通过应用分层把需要对web开放的接口统一定义在一个独立的应用中。oinone也提供类似的策略，所有逻辑都通过Function来归口统一管理，所以在Function是可以定义其开放级别有API、REMOTE、LOCAL三种类型，配置可多选。 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 函数 本地调用(LOCAL) 远程调用(REMOTE) 开放(API) 伴随模型新增函数 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数绑定到模型 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数只作公共逻辑单元 支持 支持【默认】 伴随ServerAction新增函数 必选 表3-4-2-1 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 远程调用（REMOTE） 如果函数的开放级别为本地调用，则不会发布远程服务和注册远程服务消费者 非数据管理器函数 提供者：如果函数定义在当前部署包的启动应用中，则主动发布远程服务提供者。 消费者：如果函数定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会默认注册远程消费者。发布注册的远程服务使用命名空间和函数编码进行路由。 所以非数据管理器函数的消费者并不需要感知该服务是否是本地提供还是远程提供。而服务提供者也不需要手动注册远程服务。 数据管理器类函数 提供者：如果数据管理器函数所在模型定义在当前部署包的启动应用中，则系统会主动发布数据管理器的远程服务作为数据管理器的远程服务提供者； 消费者：如果模型定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会主动注册数据管理器的远程服务消费者。 所以数据管理器类函数的消费者与服务提供者并不需要感知函数的远程调用。 二、函数类型 函数的类型语义分为：增、删、改、查，在编程模式下目前用于Function为API级别，生成GraphQL的Schema时放在query还是mutation。查放在query，其余放mutation。 三、函数分类 TBD 在无代码编辑器中，函数分类主要用函数选择的分类管理。

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  4.1.2 模块之启动指令

  针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式，它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求，为op（本地化部署）、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项：无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO；upgrade为FORCE打包-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数，可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感。 场景一：DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的，不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的，任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景，特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一：用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出，交由客户公司DBA审批，并执行 二：用RELOAD模式，进行正常的应用重启工作，不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二：PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题： 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时，如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL，会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE，其他机器采用RELOAD模式，做到合理规避问题，提升应用发布效率 场景三：INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的，把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意，要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数，你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数，则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置，则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时，在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数，则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为： NEVER – 不自动构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false，rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为： NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false，reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline参数用于设置元数据在线的方式，如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmetaOnline参数可选项为： NEVER – 不持久化元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息，会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true，reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多，会延长系统启动时长，所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务，所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务，可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表，你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置，默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置，默认为true…

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  3.4.3.3 SPI机制-扩展点

  扩展点结合拦截器的设计，oinone可以点、线、面一体化管理Function 扩展点用于扩展函数逻辑。扩展点类似于SPI机制（Service Provider Interface），是一种服务发现机制。这一机制为函数逻辑的扩展提供了可能。 一、构建第一个扩展点 自定义扩展点（举例） 在我们日常开发中，随着对业务理解的深入，往往还在一些逻辑中会预留扩展点，以便日后应对不同需求时可以灵活替换某一小块逻辑。 在3.3.4【模型的继承】一文中的PetCatItemQueryService,是独立新增函数只作公共逻辑单元。现在我们给它的实现类增加一个扩展点。在PetCatItemQueryServiceImpl的queryPage方法中原本会先查询PetCatType列表，我们这里假设这个逻辑随着业务发展未来会发生变化，我们可以预先预留【查询萌猫类型扩展点】 Step1 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点命名空间：在接口上用@Ext声明扩展点命名空间。会优先在本类查找@Ext，若为空则往接口向上做遍历查找，返回第一个查找到的@Ext.value注解值，使用该值再获取函数的命名空间；如果未找到，则返回扩展点全限定类名。所以我们这里扩展点命名空间为：pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点技术名称：先取@ExtPoint.name，若为空则取扩展点接口方法名。所以我们这里技术名为queryCatType package pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.List; @Ext public interface PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @ExtPoint(displayName = "查询萌猫类型扩展点") List<PetCatType> queryCatType(); } 图3-4-3-11 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint Step2 修改PetCatItemQueryServiceImpl（用Ext.run模式调用） 修改queryPage，增加扩展点的使用代码。扩展点的使用有两种方式 方法一，使用命名空间和扩展点名称调用Ext.run(namespace, fun, 参数); 方法二，使用函数式接口调用Ext.run(函数式接口, 参数); 我们这里用了第二种方式 用PetCatItemQueryCatTypeExtpoint的全限定类名作为扩展点的命名空间(namespace) 用queryCatType的方法名作为扩展点的技术名称(name) 根据namespace+name去找到匹配扩展点实现，并根据规则是否匹配，以及优先级唯一确定一个扩展点实现去执行逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; ……省略依赖包 @Model.model(PetCatItem.MODEL_MODEL) @Component public class PetCatItemAction extends DataStatusBehavior<PetCatItem> { @Override protected PetCatItem fetchData(PetCatItem data) { return data.queryById(); } @Action(displayName = "启用") public PetCatItem dataStatusEnable(PetCatItem data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function.Advanced(displayName = "查询模型数据的默认过滤条件", type = FunctionTypeEnum.QUERY, managed = true) @Function(openLevel = {LOCAL}) public String queryFilters() { StringBuilder sqlWhereCondition = new StringBuilder(); // List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); List<PetCatType> typeList = Ext.run(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint::queryCatType, new Object[]{}); if(!CollectionUtils.isEmpty(typeList)){ // sqlWhereCondition.append("type_id"); sqlWhereCondition.append(PStringUtils.fieldName2Column(LambdaUtil.fetchFieldName(PetCatItem::getTypeId))); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(SqlConstants.IN).append(CharacterConstants.LEFT_BRACKET); for(PetCatType petCatType: typeList){ sqlWhereCondition.append(petCatType.getId()).append(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA); } sqlWhereCondition.deleteCharAt(sqlWhereCondition.lastIndexOf(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA)); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(CharacterConstants.RIGHT_BRACKET); } return sqlWhereCondition.toString(); } ……省略其他函数 } 图3-4-3-12 修改PetCatItemQueryServiceImpl Step3 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne 扩展点命名空间要与扩展点定义一致，用@Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) @ExtPoint.Implement声明这是在@Ext声明的命名空间下，且技术名为queryCatType的扩展点实现 package pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import java.util.List; @Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) public class PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne implements PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @Override @ExtPoint.Implement(displayName = "查询萌猫类型扩展点的默认实现") public List<PetCatType> queryCatType() { PamirsSession.getMessageHub().info("走的是第一个扩展点"); List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); return typeList; } } 图3-4-3-13 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne Step4…

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  2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

  如果把互联网架构比作社会主义，Oinone就是也要做有中国特色的社会主义，才能符合国情。 随着业务和生态的发展，企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高，但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题，这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时，互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统，但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢？显然，这是不合适的，因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展，分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展，是如何一步步到今天提的中台架构概念的，每一步又解决了什么具体问题，我们以阿里架构变迁史为例来看下（如下图2-2所示）： 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年，淘宝上线了五彩石项目，这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么，淘宝为什么要开发五彩石项目呢？因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题，一个是性能问题，数据库连接不足，数据库成为了瓶颈；另一个是效率问题，当时淘宝有百余个研发人员，但核心系统只有一套测试、预发、线上环境，导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前，淘宝还做了千岛湖项目，用来验证服务化架构的可行性，将用户中心独立出来。随后，淘宝开启了五彩石项目，目标是通过增加人力来提升效率，通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展，他们又面临了一个问题：各个服务之间有很多重复的建设，效率低下。为了解决这个问题，淘宝开始从服务化转向平台化，并创立了“共享业务事业部”，将重复建设的公共业务分配给这个事业部，以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展，淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业，而这带来了新的问题：效率问题。例如，如果需要在一个业务线上做出改动，需要与十几个平台进行沟通，这是非常低效的。同时，对于一个平台来说，需要面对来自不同事业部的需求，这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力，这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代，所有的需求都要排队，即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题，淘宝提出了中台的概念，中台是在一套规范下建立的，让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性，提供通用能力。简而言之，就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉，只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话： 从单体到服务：通过增加人员和机器来提高效率和性能； 从服务化到平台化：解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题； 平台化到中台化：在一套规范下，让各业务团队自行决定业务系统发展，适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地，在企业数字化转型过程中，也面临着类似的问题： 随着企业业务在线化，对系统性能和稳定性提出了更高的要求，但由于内部系统之间的割裂，导致很多重复建设。因此，我们需要进行服务化和平台化； 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题，所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线，在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而，阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式，即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式，对企业来说历史包袱较大。在企业中，让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂，再加上共建会导致企业架构的负载过重，这对企业来说就不再是赋能，而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中，《与中台的渊源》部分提到，在阿里云为企业提供数字化项目时，客户经常会对以下三个问题提出质疑，这些问题非常突出： 1我们听说你们具备敏捷响应能力，但为什么改动需求如此缓慢？不仅所需时间更长，而且成本更高？ 2我们听说你们有能力中心，但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时，前期建立的能力中心无法支持我们？ 3我们听说你们的性能很好，但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目？ 在探讨互联网架构的适用性时，我想提出以下两个问题： 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同？ 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同？ 通过比较企业和互联网之间的差异，我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配，缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率，企业需要寻找工具和技术来降低开发难度，同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才，需要解决团队协作和知识共享的问题，即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范，这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本，企业需要建立统一的技术规范和标准，以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范，因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小，期望数字化建设能打动业务发展，对业务发展的预期比较高，所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高，通常会忽略资源起步门槛的问题，当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比，看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此，在提供数字化服务时，Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配，并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样，Oinone也需要有适合中国企业的特色。

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  图表

  1. 业务场景 进入数据可视化后，默认处于图表列表页面，点击报表/数据大屏图标则可切换至对应列表；支持从模型获取数据后，过滤数据后创建可视化图表，维护的图表信息可以被报表、数据大屏、以及业务系统引用。 2. 操作流程 1）进入数据可视化，进入图表tab，维护分组信息； 2）在二级分组名称后点击“+”【添加图表】，对图表进行编辑设计； 3）创建完成后可以【编辑】图表； 4）图表完善后，可以点击【发布】图表，则图表此时可以被引用； 5）如果图表有更新，则可以点击【更新发布】，使业务系统引用对图表变为最新的图表信息； 6）如果图表数据不再可以公开使用，则需要通过【隐藏】功能将图表的引用权限收起，此时报表、数据大屏、前端业务系统均不可再引用该图表，但不影响已被引用的图表； 7）隐藏后可以【取消隐藏】，图表恢复隐藏前的状态和功能，可以被引用。 3. 操作流程图解 3.1 创建分组 1）操作流程：创建分组 2）操作路径：数据可视化-图表-创建分组 3）点击搜索框后的「+」创建一级分组，输入一级分组名称后，点击一级分组后的「+」创建二级分组，输入二级分组名称后，此时分组创建完成，可以在二级分组下创建图表 3.2 编辑分组名称 1）操作流程：选择分组-编辑分组名称 2）操作路径：数据可视化-图表-编辑分组名称 3）鼠标移动至需要修改的分组上，点击出现的「编辑图标」，可以修改分组名称，修改后分组名称实时更新 3.3 删除分组 1）操作流程：选择分组-删除分组 2）操作路径：数据可视化-图表-删除分组 3）鼠标移动至需要删除的分组上，当分组下无图表时出现「删除图标」，可以点击图标后删除分组，删除一级分组时对应所有的二级分组也会被删除，删除后消失，只有分组下没有图表的分组才能直接删除成功 3.4 创建图表 1）操作流程：选择二级分组-创建图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-创建图表 3）鼠标移动至需要创建图表的二级分组上，出现「+」，点击图标后弹出“创建图表”弹窗，需要填写图表标题、模型、方法； a图表标题：最大支持20个字，支持汉字、数字、大小写字母、-；同个一级分组下不允许重复； b模型：需要选择来源数据对应的模型； c方法：选择模型后需要选择方法，方法是用来提取模型数据的逻辑； 4）选择成功后进入图表设计页面 3.5 编辑图表 1）操作流程：选择图表-编辑图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-编辑图表 3）只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的图表，且存在三种编辑情况 a第一种：点击图表标题后的编辑图标，仅能编辑图表标题； b第二种：点击图表中的图表标题、图表副标题、图表描述后的编辑图标，可以直接编辑图表标题、图表副标题、图表描述； c第三种：点击【编辑】按钮，进入图表设计页面，带出已有的数据字段、样式、图表内容，编辑时的规则与创建时一致，编辑后可以点击保存进行更新，如果未保存直接返回，则编辑无效； 4）编辑后实时生效，图表信息保持展示最新效果 3.6 删除图表 1）操作流程：选择图表-删除图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-删除图表 3）未发布或者已发布但没有被隐藏的图表，并且没被前端或者报表引用，才展示图表菜单名称后的删除图标 4）删除后图表消失 3.7 复制 1）操作流程：选择图表-复制图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-复制图表 3）点击【复制】按钮，复制成功，名称为copy of 原图表标题，展示在原图表分组的最后一个 3.8 发布 1）操作流程：选择图表-发布图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-发布 3）选择单个未发布且没有被隐藏的图表，点击【发布】按钮，图表发布后可以被前端引用，图表状态变为已发布，展示最近发布时间； 4）如果图表发布后有更新内容，会展示的更新类型：更新图表信息/更新图表内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1）操作流程：选择图表-查看最近一次发布的版本 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-查看最近一次发布的版本 3）当图表发布后有更新，在最近发布时间左侧展示【查看】，在最近发布时间下展示更新的类型，点击查看可以查看最近发布的版本 3.10 更新发布 1）操作流程：选择图表-更新发布图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更新发布图表 3）选择单个已发布且没有被隐藏的图表，并且该图表在上次发布后有所更新，可以点击【更新发布】按钮，将最新的图表内容发布至业务系统，业务系统引用的图表为最新内容； 4）如果更新了内容，但未点击更新发布，则前端业务系统查看的图表仍为最近发布的图表 3.11 隐藏 1）操作流程：选择图表-隐藏图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-隐藏图表 3）图表默认不隐藏，点击图表左侧的是否隐藏可以切换，切换是否隐藏=是 a未发布的图表，较隐藏前，不可以操作【发布】，可以【取消隐藏】； b已发布的图表，较隐藏前，只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】； 4）隐藏后的图表不可以被引用，但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1）操作流程：选择图表-取消隐藏图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-取消隐藏图表 3）隐藏后的图表可以取消隐藏，切换是否隐藏=否，取消隐藏后，图表恢复隐藏前的状态和功能，可以被引用 3.13 查看引用 1）流程：选择图表-查看被哪些报表/数据大屏/页面引用 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-查看引用 3）选择具体的图表，查看当前图表被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1）流程：选择图表-不允许别人编辑 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-不允许别人编辑 3）选择自己创建的图表，对图表是否允许其他人编辑进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法编辑图表 3.15 不允许别人引用 1）流程：选择图表-更多-不允许别人引用 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-不允许别人引用 3）选择自己创建的图表，对图表是否允许他人引用进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法在报表、数据大屏、界面设计器引用到该图表 3.16 导出图片 1）操作流程：选择图表-导出图片 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-图表导出图片 3）选择图表后，点击【导出图片】按钮可以将当前图表导出为图片 3.17 导出EXCEL 1）操作流程：选择图表-导出EXCEL 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-图表导出EXCEL 3）选择图表后，点击【导出EXCEL】按钮可以将当前图表导出为EXCEL 4. 图表设计页面 4.1 修改模型、方法 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）在“创建图表”弹窗中选择了模型和方法后，可以在进入图表设计页面修改 4）图表设计页面，点击模型后的设置图标后，右侧弹出弹窗，可以修改模型和获取模型数据的方法，需要注意的是：修改模型后，图表信息会清空 4.2 维度 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）维度字段：布尔、文本、枚举、日期时间、年份、日期、时间、用户ID、手机号、邮箱 4.2.1 维度的添加 1）图表设计页面，点击维度后的「+」，右侧弹出弹窗，展示所有的维度字段，可以选择对应的字段进行分析 a拖动字段进入维度列表 b点击字段，则字段进入维度列表 2）不同的图表支持的维度个数不同，当维度字段个数已达上限后不可再添加；此时拖动新字段到旧字段上后，新字段会代替旧字段进行数据分析，且会保留相同的样式 4.2.2 维度的删除 1）维度选择后，鼠标放到维度字段上，显示「删除图标」 2）点击则字段删除成功，维度字段的效果消失 4.2.3 修改维度展示名称 1）维度选择后，鼠标放到维度字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出「修改展示名称」的设置选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改，在输入框下方可以查看原字段名称 4.3 数值 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）数值字段：整数、浮点数、金额、（连续的日期时间、年份、日期、时间） 4.3.1 数值的添加 1）图表设计页面，点击数值后的「+」，右侧弹出弹窗，展示所有的数值字段，可以选择对应的字段进行分析 a拖动字段进入数值列表 b点击字段，则字段进入数值列表 2）不同的图表支持的数值个数不同，当数值字段个数已达上限后不可再添加；此时拖动新字段到旧字段上后，新字段会代替旧字段进行数据分析，且会保留相同的样式 3）拖入的数值字段中，可以同时拖入整数、浮点数、金额；但是拖入字段类型=年份/日期时间/日期/时间后，不可以拖入其他字段类型的数值字段 4）饼图、漏斗图不可以在数值列表中拖入字段类型=年份/日期时间/日期/时间的字段 4.3.2 数值的删除 1）数值选择后，鼠标放到数值字段上，显示「删除图标」 2）点击则字段删除成功，数值字段的效果消失 4.3.3 修改数值展示名称 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「修改展示名称」选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改，在输入框下方可以查看原字段名称 4.3.4 修改数值聚合方式 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「聚合方式」选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改 3）默认是求和，可以修改为「无处理、最小值、最大值、平均值、计数」 a求和：将维度值对应的所有数值进行加和 b无处理：取维度值对应数值中的最近一条不为空的值 c最小值：取维度值对应数值中的最小值 d最大值：取维度值对应数值中的最大值 e平均值：取维度值对应数值的平均值 f计数：计算维度值对应的数值个数 4）修改后实时更新图表信息，会影响辅助线取数值字段时的值 4.3.5 修改数值数据格式 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「数据格式」选项，点击后右侧出现修改数据格式的弹窗，可以进行修改 3）可以设置字段的数据类型、单位；…

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  2024年6月20日

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