1.2 Oinone的致敬

占在巨人的肩膀上,天地孤影任我行

1.2.1 数字化时代Oinone接棒Odoo

在数字化时代,中国在互联网化的应用、技术的领先毋庸置疑,但在软件的工程化、产品化输出方面仍有许多改进的空间。这时,我了解到了Odoo——一个国外非常优秀的开源ERP厂商,全球ERP用户数量排名第一,百级别员工服务全球客户。Odoo的工程化能力和商业模式深深吸引了我,它是软件行业典型的产品制胜和长期主义者的胜利之一。

在2019年,也就是数式刚成立的时候,我们跟很多投资人聊起公司的对标是谁,我不是要成为数字化时代的SAP,而是要成为Odoo。然而,当时大部分国内投资人并不了解Odoo,尽管它已经是全球最大的ERP厂商之一,因为当时Odoo还没有明确的估值。直到2021年7月份获得Summit Partners的2.15亿美元投资后,Odoo才正式成为IT独角兽企业。

Odoo对我们提供了极大的启示,因此我们致敬Odoo,同样选择开源,每年对产品进行升级发布。如今,Odoo15已经发布,而Oinone也已推出第三版,恰好相隔12年,这是一个时代的接棒,从信息化升迁至数字化。

1.2.2Oinone与Odoo的不同之处

  1. 技术方面的不同

在技术上,Oinone和Odoo有相同之处,也有不同之处。它们都基于元数据驱动的软件系统,但是它们在如何让元数据运作的机制上存在巨大差异。Odoo是企业管理场景的单体应用,而Oinone则致力于企业商业场景的云原生应用。因此,它们在技术栈的选择、前后端协议设计、架构设计等方面存在差异。

  1. 场景方面的不同

在场景上,Oinone和Odoo呈现许多差异。相对于SAP这些老牌ERP厂商,Odoo算是西方在企业级软件领域的后起之秀,其软件构建方式、开源模式和管理理念在国外取得了非凡的成就。然而,在国内,Odoo并没有那么成功或者并没有那么知名。国内做Odoo的伙伴普遍认为,Odoo与中国用户的交互风格不符,收费模式设计以及外汇管制使商业活动受到限制,本地化服务不到位,国内生态没有形成合力,伙伴们交流合作都非常少。另外,Odoo在场景方面主要围绕内部流程管理,与国内老牌ERP如用友、金蝶重叠,市场竞争激烈。相比之下,Oinone看准了企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来的新变化,聚焦新场景,利用云、端等新技术的发展,从企业内外部协同入手,以业务在线驱动企业管理流程升级。它先立足于国内,做好国内生态服务,再着眼未来的国际化。

  1. 无代码设计器的定位

在无代码设计器的定位上,Odoo的无代码设计器是一个非常轻量的辅助工具,因为ERP场景下,一个企业实施完以后基本几年不会变,流程稳定度非常高。相反,Oinone为适应"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,从而敏捷响应快速创新"的时代背景,重点打造出五大设计器。(如下图1-2所示)。

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图1-2 Oinone五大设计器

在数字化时代中国软件将接棒世界,而Oinone也要接棒Odoo,把数字化业务与技术的最佳实践赋能给企业,帮助企业数字化转型不走弯路!

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    本文意在列全所有内置函数与表达式,方便大家查阅。 一、内置函数 内置函数是系统预先定义好的函数,并且提供表达式调用支持。 通用函数 数学函数 表达式 名称 说明 ABS 绝对值 函数场景: 表达式函数示例: ABS(number)函数说明: 获取number的绝对值 FLOOR 向下取整 函数场景: 表达式函数示例: FLOOR(number)函数说明: 对number向下取整 CEIL 向上取整 函数场景: 表达式函数示例: CEIL(number)函数说明: 对number向上取整 ROUND 四舍五入 函数场景: 表达式函数示例: ROUND(number)函数说明: 对number四舍五入 MOD 取余 函数场景: 表达式函数示例: MOD(A,B)函数说明: A对B取余 SQRT 平方根 函数场景: 表达式函数示例: SQRT(number) 函数说明: 对number平方根 SIN 正弦 函数场景: 表达式函数示例: SIN(number)函数说明: 对number取正弦 COS 余弦 函数场景: 表达式函数示例: COS(number)函数说明: 对number取余弦 PI 圆周率 函数场景: 表达式函数示例: PI() 函数说明: 圆周率 ADD 相加 函数场景: 表达式函数示例: ADD(A,B)函数说明: A与B相加 SUBTRACT 相减 函数场景: 表达式函数示例: SUBTRACT(A,B)函数说明: A与B相减 MULTIPLY 乘积 函数场景: 表达式函数示例: MULTIPLY(A,B)函数说明: A与B相乘 DIVIDE 相除 函数场景: 表达式函数示例: DIVIDE(A,B)函数说明: A与B相除 MAX 取最大值 函数场景: 表达式函数示例: MAX(collection) 函数说明: 返回集合中的最大值,参数collection为集合或数组 MIN 取最小值 函数场景: 表达式函数示例: MIN(collection) 函数说明: 返回集合中的最小值,参数collection为集合或数组 SUM 求和 函数场景: 表达式函数示例: SUM(collection)函数说明: 返回对集合的求和,参数collection为集合或数组 AVG 取平均值 函数场景: 表达式函数示例: AVG(collection)函数说明: 返回集合的平均值,参数collection为集合或数组 COUNT 计数 函数场景: 表达式函数示例: COUNT(collection)函数说明: 返回集合的总数,参数collection为集合或数组 UPPER_MONEY 大写金额 函数场景: 表达式函数示例: UPPER_MONEY(number)函数说明: 返回金额的大写,参数number为数值或数值类型的字符串 表4-1-12-1 数学函数 文本函数 表达式 名称 说明 TRIM 空字符串过滤 函数场景: 表达式函数示例: TRIM(text)函数说明: 去掉文本字符串text中的首尾空格,文本为空时,返回空字符串 IS_BLANK 是否为空字符串 函数场景: 表达式函数示例: IS_BLANK(text)函数说明: 判断文本字符串text是否为空 STARTS_WITH 是否以指定字符串开始 函数场景: 表达式函数示例: STARTS_WITH(text,start)函数说明: 判断文本字符串text是否以文本字符串start开始,文本为空时,按照空字符串处理 ENDS_WITH 是否以指定字符串结束 函数场景: 表达式函数示例: ENDS_WITH(text,start)函数说明: 判断文本字符串text是否以文本字符串end结束,文本为空时,按照空字符串处理 CONTAINS 包含 函数场景: 表达式函数示例: CONTAINS(text,subtext)函数说明: 判断文本字符串text是否包含文本字符串subtext,文本text为空时,按照空字符串处理 LOWER 小写 函数场景: 表达式函数示例: LOWER(text)函数说明: 小写文本字符串text,文本为空时,按照空字符串处理 UPPER 大写 函数场景: 表达式函数示例: UPPER(text)函数说明: 大写文本字符串text,文本为空时,按照空字符串处理 REPLACE 替换字符串 函数场景: 表达式函数示例: REPLACE(text,oldtext,newtext)函数说明: 使用文本字符串newtext替换文本字符串text中的文本字符串oldtext…

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  • 4.1.5 模型之持久层配置

    一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型: useAffectRows,循环单次单条脚本提交,返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows,循环单次单条脚本提交,返回实际影响行数,若实际影响行数与输入不一致,抛出异常 collectionCommit,将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交,不能返回实际影响行数 batchCommit,使用单条更新脚本批量提交,不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作;乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键,而批量新增的批量提交类型为batchCommit,则系统将批量提交类型变更为collectionCommit(如果使用batchCommit,则需要单条提交以获得正确的主键返回值,性能有所损失)。 如果模型配置了乐观锁,而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit,则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁,让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁(举例) 在一些会碰到并发修改的数据,往往需要进行并发控制,一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式: 通过快捷继承VersionModel,构建带有乐观锁,唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致,则会抛出异常,错误码为10150024。如果是批量更新数据,为了返回准确的实际影响行数,批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新,性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据,而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据,则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可,这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑,返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型,继承快捷模型VersionModel package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu,增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一:页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二:同时打两个页面,依次点击,您会发现一个改成功,一个没有改成功。但页面都没有报错,只是update返回影响行数一个为1,另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注:增加了乐观锁,我们在写代码的时候一定要注意,单记录更新操作的时候要去判断返回结果(影响行数),不然没改成功,程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务:重写PetItemInventroy的update函数 留个任务,请各位小伙伴自行测试玩玩,这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); //批量更新会,自动抛错 int i =…

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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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  • 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。

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