1.5 Oinone与行业对比

相关推荐

• 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

  GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• 4.1.12 函数之内置函数与表达式

  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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• 4.1.16 框架之网关协议-RQSL及扩展

  一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言，用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL（Feed Item Query Language）——一种URI友好的语法，用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用，没有不安全的字符，因此不需要URL编码。另一方面，FIQL的语法不太直观，URL编码也不总是那么重要，因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如，您可以像这样查询资源：/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例： 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集，所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法（ISO 14977）编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成，通过逻辑运算符相互关联： Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下，AND运算符优先（即，在任何OR运算符之前对其求值）。但是，可以使用带括号的表达式来更改优先级，从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数； 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段（或属性、元素…）。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串（见下文）或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str； 比较运算符采用FIQL表示法，其中一些运算符还具有另一种语法： · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器（请参阅下一节）。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值，也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号，其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…

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  4.1.24 框架之分库分表

  随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等，业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆，谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单，连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢？因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题，但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低，能给的方案都还有一定的局限性，或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表，也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表（举例） 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码，为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表（举例） Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

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• Oinone 7天入门到精通

  2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

  企业数字化转型需要处理分布式带来的复杂性和成本问题。尽管这些问题令人望而却步，但分布式架构对于大部分企业仍然是必须的选择。如果一个低代码平台缺乏分布式能力，那么它的性能就无法满足客户的要求。相比之下，Oinone平台通过对部署的创新（如图2-6所示），成功实现了分布式架构的支持，而且能够按照客户的业务发展需求，灵活选择不同的部署模式，同时节约企业成本，提升创新效率。这一创新是Oinone平台与其他低代码平台的重要区别，能够满足客户预期发展并兼顾成本效益。 图2-6 传统部署方式VS Oinone部署方式 实现原理 要实现灵活部署的特性，必须满足两个基本要求： 开发过程中不需要过多关注分布式技术，就像开发单体应用一样简单。代码在运行时应该能够根据模块是否在运行容器中，来决定路由走本地还是远程。这样可以大大减少研发人员的工作量和技术复杂度。 研发与部署要分离，即"开发单体应用一样开发分布式应用，而部署形式由后期决定"。为此，我们的工程结构支持多种启动模式，并逐一介绍了针对不同场景的工程结构类型（如下图2-7所示）。这样可以让客户在后期根据业务发展情况和需求，选择最适合的部署模式，从而达到灵活部署的目的。 图2-7 Oinone工程结构梳理 在整个工程结构上，我们秉承了Spring Boot的规范，不会改变大家的工程习惯。而Oinone的部署能力则可以让我们更灵活地应对各种情况。现在，我们来逐一介绍几种常规的工程结构以及它们适用的场景： 单模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的Spring Boot工程，适用于简单的应用场景开发以及入门学习。 多模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的多Spring Boot工程，可以实现分布式独立启动，适用于常规的分布式应用场景开发。 多模块工程结构-独立boot工程模式 a. 这种工程结构在多模块工程的基础上，通过独立的boot工程来支撑多部署方式。适用于中大型分布式应用场景开发。 b. 然而，随着工程越来越多，我们也会面临一些问题： ⅰ研发：环境准备非常困难，每个模块都要单独启动，研发调试跟踪困难。 ⅱ部署：分布式的高可靠性保证需要每个模块至少有两个部署节点，但在模块较多的情况下，起步成本非常高。同时，企业初期业务不稳定且规模较小，使用多模块工程的第二种模式会增加问题排查难度和成本。 c. 此时，Oinone的多模块工程下的独立boot工程模式部署就可以发挥其灵活性，让研发和业务起步阶段可以选择all-in-one模式，等到业务发展到一定规模的时候，只需要把线上部署模式切换成模块独立部署，而研发还可以保留all-in-one模式的优势。 d. 值得注意的是，分分合合的部署模式在传统互联网架构和低代码或无代码平台上都是有代价的，但是Oinone却可以灵活适配，只需要在boot工程的yml文件中写入需要加载的模块就可以解决。此处我们仅介绍多模块加载配置，选择性忽略其他无关配置，具体配置（如下图2-8所示）。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – resource – sequence – user – auth – web tenants: – pamirs 图2-8 Oinone yml配置图大型多场景工程结构-独立boot工程模式： a. 在多模块工程结构基础上的加强版，增加CDM层设计，让不同场景即保持数据统一，又保持逻辑独立。这种工程结构特别适用于大型企业软件开发，其中涉及到多个场景的情况，例如B端和C端的应用，或者跨不同业务线的应用，能够保证数据的一致性，同时也能够保持逻辑独立，避免不同场景间的代码冲突。 b. 这种工程结构是我们Oinone支撑“企业级软件生态”的核心，我们可以把场景A当作我们官方应用，场景B当作其他第三方伙伴应用。在这个工程结构下，我们的客户可以定制化开发自己的应用，同时我们也可以通过这种模式来支持我们的伙伴们进行开发，实现多方共赢。 c. 基于独立boot工程模式，我们同样对应多种部署模式应对不同情况，并统一管理所有伙伴应用。这种工程结构的优点是扩展性好，可以支持不同规模的应用，并且可以根据需要进行快速扩展或缩小规模，具有很高的灵活性。 基于标准产品的二开工程结构，是指基于标准产品进行二次开发，满足客户特定需求的工程结构。这种模式下，Oinone提供标准产品，客户可以根据自己的需求进行二次开发，实现定制化需求，同时可以利用我们的模块化开发特性，将每一个需求作为一个模块进行开发和管理。这种工程结构的优点是能够快速满足客户特定需求，同时也具有很好的可维护性和可扩展性，因为每个需求都是一个独立的模块，可以方便地进行维护和扩展。在下一篇“Oinone独特性之每一个需求都是一个模块”文章中有详细介绍。

  史, 昂

  2024年5月23日

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