序篇

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相关推荐

  • 5.8 商业支撑之执行域

    一、基础介绍 执行域包括两个核心一是订单的产生,二是订单的履约。往往品牌商既有自营渠道(包括2c、2b)、又有第三方渠道。那么有两种设计思路: 把第三方渠道的订单当作自有渠道的订单产生一种特殊方式,开放订单创建接口,并统一履约。 好处:简单,在3方渠道不多、且自有渠道单一,并且逻辑相识时系统结构会简单 坏处: 当3方渠道的履约方式、库存分配方式、逆向逻辑等有差异时,会让自有渠道参杂很多不相干的逻辑引入不必要的复杂度 自有渠道不够独立和纯粹,自有渠道多样化时难以支撑 把商家自营渠道假设为特殊的第三方渠道,再建立统一的订单管理系统来对接渠道订单,并完成履约 好处:交易与履约逻辑分离,对未来发展有扩展性 坏处:引入一定复杂度 我们采用的是第二套方案,整体结构简易图如下 图5-8-1 方案整体结构简易图 二、模型介绍 图5-8-2 模型介绍 核心设计逻辑 首先我们看到上图交易域和履约域有很多相同父模型的子模型,交易域和履约域的父模型在CDM的在himalaya-trade里。履约域看oms(libra)对himalaya-trade扩展,交易域看b2c(leo)和b2b(aries)对对himalaya-trade扩展。libra、leo、aries是我们对上层业务产品的命名,取自黄道十二星座 交易域是多商家平台视角设计,有自身渠道必要的履约相关信息,完成自闭环。 履约域是从单一商家对接多渠道视角设计,有渠道交易订单同步后完成履约发货相关设计,完成自闭环。 履约域的合单拆单发货设计,渠道订单只能合单为履约单不可拆,履约单可以拆单发货不可合。用m2o和o2m的组合设计来降低难度,而非采用两个m2m的设计。

    2024年5月23日
    1.1K00
  • 4.1.18 框架之网关协议-Variables变量

    我们在应用开发过程有一种特殊情况在后端逻辑编写的时候需要知道请求的发起入口,平台利用GQL协议中的Variables属性来传递信息,本文就介绍如何获取。 一、前端附带额外变量 属性名 类型 说明 scene String 菜单入口 表4-1-18-1 前端附带额外变量 图4-1-18-1 variables信息中的scene 二、后端如何接收variables信息 通过PamirsSession.getRequestVariables()可以得到PamirsRequestVariables对象。 三、第一个variable(举例) Step1 修改PetTalentAction,获取得到前端传递的Variables package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……类引用 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ String scene = (String)PamirsSession.getRequestVariables().getVariables().get("scene"); System.out.println("scene: "+ scene); ……其他代码 } ……其他代码 } 图4-1-18-2 修改PetTalentAction Step2 重启验证 点击宠物达人不同菜单入口,查看效果 图4-1-18-3 示例效果(一) 图4-1-18-4 示例效果(二)

    2024年5月23日
    1.3K00
  • 数据字典

    1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合,可作为多选或单选的选项,例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块,可以查看其中包含的自定义字典(自建的数据字典)和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除:系统字典不支持删除,无法批量删除自定义数据字典,若数据字典已经被字段、页面等引用时,也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见:自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见,隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系:点击查看引用关系,展开弹窗,展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改:若数据字典已经被引用,无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮,弹出窗口,可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下,导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下,数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”,若导入的字典编码不存在则会新建数据字典,若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置,新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式(低代码模式) 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选,选择二进制时,字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称,因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填,部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填,api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式(无代码模式) 经典模式下只需要填写字典名称,添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”,并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。

    2024年6月20日
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  • 4.1.6 模型之元数据详解

    介绍Model相关元数据,以及对应代码注解方式。大家还是可以通读并练习每种不同的使用方式,这个是oinone的设计精华所在。当您不知道如何配置模型、字段、模型间的关系、以及枚举都可以到这里找到。 一、模型元数据 安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装,无法在对该模型编码值进行修改,之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新;如果仍然修改该注解的配置值,则系统会将该模型识别为新模型,存储模型会创建新的数据库表,而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解,表明在studio中该模型配置不可变更;如果字段配置了@Base注解,表明在studio中该字段配置不可变更。 注解配置 模型类必需使用@Model注解来标识当前类为模型类。 可以使用@Model.model、@Fun注解模型的模型编码(也表示命名空间),先取@Model.model注解值,若为空则取@Fun注解值,若皆为空则取全限定类名。 模型元信息 模型的priority,当展示模型定义列表时,使用priority配置来对模型进行排序。 模型的ordering,使用ordering属性来配置该模型的数据列表的默认排序。 模型元信息继承形式: 不继承(N) 同编码以子模型为准(C) 同编码以父模型为准(P) 父子需保持一致,子模型可缺省(P=C) 注意:模型上配置的索引和唯一索引不会继承,所以需要在子模型重新定义。数据表的表名、表备注和表编码最终以父模型配置为准;扩展继承父子模型字段编码一致时,数据表字段定义以父模型配置为准。 名称 描述 抽象继承 同表继承 代理继承 多表继承 基本信息 displayName 显示名称 N N N N summary 描述摘要 N N N N label 数据标题 N N N N check 模型校验方法 N N N N rule 模型校验表达式 N N N N 模型编码 model 模型编码 N N N N 高级特性 name 技术名称 N N N N table 逻辑数据表名 N P=C P=C N type 模型类型 N N N N chain 是否是链式模型 N N N N index 索引 N N N N unique 唯一索引 N N N N managed 需要数据管理器 N N N N priority 优先级,默认100 N N N N ordering 模型查询数据排序 N N N N relationship 是否是多对多关系模型 N N N N inherited 多重继承 N N N N unInheritedFields 不从父类继承的字段 N N N N unInheritedFunctions 不从父类继承的函数 N N N N 高级特性-数据源 dsKey 数据源 N P=C P=C N 高级特性-持久化 logicDelete 是否逻辑删除 P P P N logicDeleteColumn 逻辑删除字段 P P P N logicDeleteValue 逻辑删除状态值 P P P N logicNotDeleteValue 非逻辑删除状态值 P P P N underCamel 字段是否驼峰下划线映射 P P P N capitalMode 字段是否大小写映射…

    2024年5月23日
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  • 1.5 Oinone与行业对比

    随着企业数字化转型的推进,软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈,但由于需求旺盛,各种模式仍在不断涌现。因此,当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案,围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较,帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。 1.4.1 整体视角对比 一、与对标公司Odoo的对比 Odoo Oinone 定位 一站式全业务链管理平台:赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台:赋能企业数字化升级 需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争,围绕外部协同、运营、数据、商业展开 技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外,更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化 表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比 二、与国内低代码或无代码公司对比 低代码或无代码公司 Oinone 定位 低代码开发工具:提供各类系统模版,基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS:提供各类系统产品,产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整,同时产品永远在线可升级 场景差异 只能支持企业内部人员使用,以完成部门级边缘系统为主,一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发,关注企业核心业务场景,适应【企业业务在线化后,所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游】的时代背景,以敏捷响应业务的变化与创新为目标 技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿,无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署,为不同大小公司提供不同技术支撑 表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比 1.4.2 从技术角度对比 我们不会与其他无代码平台进行比较,因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反,我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式(如下图1-8所示)。 第一种模式是最基础的低代码平台,也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码,简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合,但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率,也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。 第二种模式是经典的低代码平台,以元数据为基础,以模型为驱动。当无法满足需要时,通过特定方式将代码以插件的形式注入平台,作为低代码平台的内置逻辑,供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛,当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑,但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务,而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一,因为研发人员变成了辅助角色,而软件工程是一门需要技术能力的学科,让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说,产品需要迭代规划,需要多人协作,需要工程化管理。 第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台,它采用低无一体的设计。首先,oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次,同样以元数据为基础,以模型为驱动,但是元数据的生成方式有两种:一种是使用无代码设计器(与经典低代码相同),另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据,可以无缝地与代码衔接,并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率,并进行工程化管理。 最后总结来说:低无一体不仅仅是指两种模式的结合,还包括两种模式的融合应用方式。具体来说,这种融合应用方式可以分为两种情况: 当开发核心产品时,主要采用低代码开发,无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量,同时保证产品的快速迭代和升级。 当需要满足个性化或非产品支持的需求时,主要采用无代码设计器,低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求,并且避免对产品的核心代码产生影响。 简单来说,低代码模式适用于产品的迭代升级,而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值,在不同场景下可以相互融合,发挥最大的优势。 图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比 1.4.3 从产品角度对比 产品上的对比,从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比 一、Oinone vs 数字化软件服务商 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件,更高性价比、用户体验客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求,并联合伙伴一起满足企业所有需求,无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求,无法输出技术标准,无法解决多供应商一起开发的问题,只能通过集成实现对接 OP模式进行销售,通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售 表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商 二、Oinone vs 低代码或无代码行业 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求,以表单流程为主客户范围:5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求,无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费,新的模块进行二次销售 表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业 三、Oinone vs 国外对标公司Odoo 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖:采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业:零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 Odoo 一站式企业管理软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发,逐渐拥有互联网相关应用组件,但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖:业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业:建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式相同:按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售 表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo

    2024年5月23日
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