1.1 Oinone的萌芽

在信息化时代,中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面,给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者,而最优秀的追随者是金蝶和用友,它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是,追随者始终只是追随者,没有真正的突破。

我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门,大家都在创业。我认为这是一个时代的机会,就像国家改革开放一样。于是,我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前,我加入并创办了三家公司:500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示,帮助我找到了最终想要的方向。

在500mi公司时,我从技术岗位转型为业务经营,起步并不顺利。然而,我从这份经历中获得了一堂重要的课:做自己擅长的事情,有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时,市场调研为我提供了一个信号:传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂,激励我继续前行。

2016年,我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列,我们决定专注于我们最擅长的领域,即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下,我们第一年就完成了1000多万的合同,这相较之前是一个非常成功的开端。然而,对于公司未来的发展方向,我们花费了长达大半年的时间进行思考:应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品?我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧,但凭借着多年的革命友情,最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信:在数字化时代,软件需求将会有井喷式的增长,数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域,专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。

提到数字化,就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出,当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念,是因为他们的核心需求已经从内部转向外部:从关注管理、流程、效率的提升,转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本,而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道,而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道,以及海外市场,这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新,正好解决了企业主的核心焦虑。

企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线(协同)转变,这种转变带来了一系列新的需求(如下图1-1所示)。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展,也为企业未来的业务发展和创新提供了支持,并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。

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图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求

在2017年下半年,阿里云收购了端点科技,打算重启阿里软件。那个时候,市场上涌现出一批中台厂商,整个行业也比较混乱,很多人对互联网架构本身的理解不够深入,快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发,但最终的效果无法达到预期。因此,阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来,软件市场一直被国外厂商掌控,中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点,承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下,我回到了阿里体系,加入了端点科技。后来,我参与了许多中台项目,深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力,为上层应用场景落地并不难。但是,当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时,效果往往不尽如人意,这并不是中台架构理念的问题,而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱,这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略,长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台,我们不去评论这些方法论的对错,从技术角度回到初衷,我们只关注一个问题:技术是为商业服务的,中台如何快速满足企业业务多变的需求?

我们经历了多个行业的中台建设,每次都向客户强调第一阶段是打好基础,因此需要较长的周期,并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点,降低对组织的要求,实现中台架构的标准化输出?这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而,随着阿里云对端点战略发展思路的变化,阿里不再提供SaaS服务,而只愿意做平台被其他企业集成。因此,我离开了端点,并决定把自己的技术思考转化为现实,于是数式科技诞生了。

在数字化时代,无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践,都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信,中国一定会崛起一家世界级的软件公司,而Oinone将始终以此为愿景。

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  • 3.6 问题排查工具

    当前端发起对应用的访问时,如果出现错误,那么我们可以通过以下方式进行简易排查,如果排查不出来,则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息,来介绍排查工具,提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面,假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800,那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求,如图可以看到调试工具展示的信息,可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后,打开(在原页面)浏览器的调试工具,切换到“网络”的标签页,在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求,右键会弹出菜单,点击菜单中的 “复制”,再次展开该菜单,点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”,这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内,点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息,我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求,我们可以看到,调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置,此时再切换到“全部堆栈”下,可以看到是业务类的233行导致的空指针异常,查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误,异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”,可以看到具体异常信息,提示core_demo_item表出现了重复的主键,该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页,可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候,可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮,可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮,可以下载接口调试数据 四、排查工具细节

    2024年5月23日
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  • 4.1.23 框架之信息传递

    在4.1.13【Action之校验】、3.4.1【构建第一个Function】等文章中,都用到PamirsSession.getMessageHub()来设置返回消息,基本上都是在传递后端逻辑判断的异常信息,而且在系统报错时也会通过它来返回错误信息,前端接收到错误信息则会以提示框的方式进行错误提示。其实后端除了可以返回错误信息以外,还可以返回调试、告警、成功、信息等级别的信息给前端。但是默认情况下前端只提示错误信息,可以通过前端的统一配置放开提示级别,有点类似后端的日志级别。 一、不同信息类型的举例 Step1 新建PetTypeAction 借用PetType模型的表格页做为信息传递的测试入口,为PetType模型新增一个ServerAction,在代码中对信息的所有类型进行模拟 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.common.Message; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.InformationLevelEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Model.model(PetType.MODEL_MODEL) @Component public class PetTypeAction { @Action(displayName = "消息",bindingType = ViewTypeEnum.TABLE,contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE) public PetType message(PetType data){ PamirsSession.getMessageHub().info("info1"); PamirsSession.getMessageHub().info("info2"); PamirsSession.getMessageHub().error("error1"); PamirsSession.getMessageHub().error("error2"); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success1").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success2").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug1").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug2").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn1").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn2").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); return data; } } 图4-1-23-1 为PetType模型新增一个ServerAction Step2 (前端)修改提示级别 在项目初始化时使用CLI构建初始化前端工程,在src/middleware有拦截器的默认实现,修改信息提示的默认级别为【ILevel.SUCCESS】 图4-1-23-2(前端)修改提示级别 const DEFAULT_MESSAGE_LEVEL = ILevel.SUCCESS; 图4-1-23-3(前端)修改提示级别 Step3 重启系统看效果 从页面效果中看到已经不在是只提示错误信息。从协议端看错误级别的信息是在errors下,其他级别的信息是在extensions下。 图4-1-23-4 示例效果 图4-1-23-5 系统提示的返回结果 二、MessageHub的其他说明 是实现上看MessageHub是基于GQL协议,前后端都有配套实现。同时前端还提供了订阅MessageHub的信息功能,以满足前端更多交互要求,前端MessageHub提供的订阅能力使用教程详见4.2.2前端高级特性之【框架之MessageHub】一文。

    2024年5月23日
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  • 4.5.2 研发辅助之SQL优化

    Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的,默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下,也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改 限制问题SQL执行:对应一些不规范的SQL系统上直接做限制,如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中,需要业务自行写插件,插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如: 堆栈入口,例子中只是放了pamirs,可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s,根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为:" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为:" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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  • 1.3 Oinone的生态思考

    以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程(如下图1-3所示),我们可以发现,企业真正需要的是一站式的软件产品。然而,一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始,这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代,以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成;而在数字化时代,中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发,探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入,企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下,“敏捷响应,低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是,互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离,建立一站式商业智能软件的技术概念之一,并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下,则会适得其反,导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念,抓住了企业数字化转型的核心诉求,即“敏捷响应,低成本快速创新”。然而,阿里作为一家生态公司,在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付,但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制,基本上都做得不好,甚至失败。在2017年,阿里成立了原生交付团队,希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后,我发现阿里也做不好,但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线,而是上线以后预期的效果没有达到,其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候,所谓的目标“敏捷响应,快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题: 不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不但时间更长,付出的成本也更高了?是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用,就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机,他也不能驾驭它们,更不用说是手动挡的。 不是说能力中心吗?当引入新供应商或有新场景开发的时候,为什么前期做的能力中心不能支撑了?是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式,它将不同的业务能力抽象出来,以服务的形式对内提供。然而,由于业务场景的差异,不同的业务需要的能力也会不同,因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发,需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化,但谁来负责呢?新项目的供应商还是客户自己? 不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了?是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题,提高系统性能和可用性,但是在初始阶段,投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性,因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前,我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案(如下图1-4所示): 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式,看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而,绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去,只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径,他们必须接受目前分散的情况,并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此,在数字化时代中,真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说,这两种方案都非常艰难,但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外,我们还能清晰看到以下几点: "敏捷响应,低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景,也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商,而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此,我的思考是: 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力,而是降低互联网架构的门槛,让更多企业真正拥有“敏捷响应,低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论,而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业,而是真正赋能不同IT组织能力的企业,让它们都具备持续创新的能力。 今天,许多中台软件公司告诉企业:“中台是持续演进和快速迭代的过程,因此企业需要组建中台架构团队来实现,而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的,因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力,即应变能力,因为应变是不断变化的。然而,后半部分是不正确的,因为今天的企业已经有能力组建团队,那么这些中台软件公司到底有什么用呢?企业真的缺少方法论吗?在19年,我就提出了自己的看法:没有低代码能力的中台公司都在收取智商税,都在欺诈,因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗?这些流氓公司赚了很多钱,最后责怪企业无法招到人才,这是企业的责任。因此,仍然认为“最好的赋能是降低门槛,而不是让客户提高技术水平”。 最终,我们得出了一个服务模式的想法:构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是:通过开放的方式,让企业本身以及不同的软件供应商共同参与,遵循相同的技术和数据规范,打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态,我们列出了六个要点(如下图1-5所示)。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式,为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势(如下图1-6所示)。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍,它大致分为4部分: 以低代码开发平台为基础,输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序,从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础,满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性,避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上,企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台,以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器,用于满足项目开展中,超出业务标品范围之外的需求,或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下,自主解决业务需求,并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统,通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家,为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案,解决所有商业需求,让不同技术之间的合作变得简单易行,摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域,我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业,我们专注于树立标杆,而对于大、中、小型企业,则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中,我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域,我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景,因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域

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  • 3.3.3 模型的数据管理器

    数据管理器和数据构造器是Oinone为模型自动赋予的Function是内在数据管理能力,数据管理器针对存储模型是方便在大家编程模式下可以利用数据管理器Function快速达到相关数据操作的目的。数据构造器则主要用于模型进行初始化时字段默认值计算和页面交互 数据管理器 只有存储模型才有数据管理器。如果@Model.Advanced注解设置了dataManager属性为false,则表示在UI层不开放默认数据管理器。开放级别为API则表示UI层可以通过HTTP请求利用4.1.15【Pamirs标准网关协议】进行数据交互。 模型默认数据读管理器 函数编码 描述 开放级别 queryByPk 根据主键查询单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote queryByEntity 根据实体查询单条记录 Local、Remote、Api queryByWrapper 根据查询类查询单条记录 Local、Remote queryListByEntity 根据实体查询返回记录列表 Local、Remote queryListByWrapper 根据查询类查询记录列表 Local、Remote queryListByPage 根据实体分页查询返回记录列表 Local、Remote queryListByPageAndWrapper 根据查询类分页查询记录列表 Local、Remote queryPage 分页查询返回分页对象,分页对象中包含记录列表 Local、Remote、Api countByEntity 按实体条件获取记录数量 Local、Remote countByWrapper 按查询类条件获取记录数量 Local、Remote 表3-3-3-1 模型默认数据读管理器 模型默认数据写管理器 函数编码 描述 开放级别 createOne 提交新增单条记录 Local、Remote createOrUpdate 新增或更新,需要为模型设置唯一索引,如果数据库检测到索引冲突,会更新数据,若未冲突则新增数据 Local、Remote updateByPk 根据主键更新单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote updateByUniqueField 条件更新,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote updateByEntity 按实体条件更新记录 Local、Remote、Api updateByWrapper 按查询类条件更新记录 Local、Remote createBatch 批量新增记录 Local、Remote createOrUpdateBatch 批量新增或更新记录 Local、Remote updateBatch 根据主键批量更新记录,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPk 根据主键删除单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPks 根据主键批量删除,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByUniqueField 按条件删除记录,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote deleteByEntity 根据实体条件删除 Local、Remote、Api deleteByWrapper 根据查询类条件删除 Local、Remote createWithField 新增实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api updateWithField 更新实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api deleteWithFieldBatch 批量删除实体记录并删除关联关系 Local、Remote、Api 表3-3-3-2 模型默认数据写管理器 如果模型继承IdModel,模型会自动设置主键设置为id,则会继承queryById、updateById和deleteById函数。 queryById(详情,根据ID查询单条记录,开放级别为Remote) updateById(提交更新单条记录,根据ID更新单条记录,开放级别为Remote) deleteById(提交删除单条记录,根据ID删除单条记录,开放级别为Remote) 如果模型继承CodeModel,模型也会继承IdModel的数据管理器,编码字段code为唯一索引字段。在新增数据时会根据编码生成规则自动设置编码字段code的值,继承queryByCode、updateByCode和deleteByCode函数。 queryByCode(详情,根据code查询单条记录,开放级别为Remote) updateByCode(提交更新单条记录,根据code更新单条记录,开放级别为Remote) deleteByCode(提交删除单条记录,根据code删除单条记录,开放级别为Remote) 没有主键或唯一索引的模型,在UI层不会开放默认数据写管理器。 #### 使用场景 图3-3-3-1 数据管理器使用场景 数据构造器 模型数据构造器 construct:供前端新开页面构造默认数据使用。所有模型都拥有construct构造器,默认会将字段上配置的默认值返回给前端,另外可以在子类中覆盖construct方法。数据构造器 construct函数的开放级别为API,函数类型为QUERY查询函数,系统将识别模型中的以construct命名的函数强制设置为API开放级别和QUERY查询类型。 可以使用@Field的defaultValue属性配置字段的默认值。注意,枚举的默认值为枚举的name。

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