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:

  1. 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。

  2. 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。

image.png

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

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9214.html

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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

    2024年5月23日
    2.6K00
  • 开发者

    1.开发者 1.1 Webhook 通过webhook流程节点可以向第三方系统发送请求。 1.1.1 请求方式 支持GET、POST两种请求方式。 1.1.2 URL 在Webhook URL中填写发送请求的HTTP地址。 1.1.3 Headers&Body Headers的value支持通过表达式配置变量 Body的数据类型支持KEY_VALUE和APPLICATION_JSON两种。

    2024年6月20日
    2.4K00
  • 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;…

    2024年6月20日
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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…

    2024年5月23日
    1.6K00
  • 3.5.5.1 设计器数据导出

    简介 通过调用导出接口,将设计器的设计数据与运动数据打包导出到文件中。 提供了download/export两类接口。 export 导出到OSS。导出的文件会上传到文件服务,通过返回的url下载导出文件。 请求示例: mutation { uiDesignerExportReqMutation { export( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: true } ) { jsonUrl } } } 响应示例: { "data": { "uiDesignerExportReqMutation": { "export": { "jsonUrl": "https://xxx/meta.json" } } }, "errors": [], "extensions": {} } download 直接返回导出数据。适用于通过浏览器直接下载文件。 请求示例: mutation { uiDesignerExportReqMutation { download( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: true } ) { jsonUrl } } } 如何构造url protocol :// hostname[:port] / path ? query=URLEncode(GraphQL) 例: http://127.0.0.1:8080/pamirs/base?query=mutation%20%7B%0A%09uiDesignerExportReqMutation%20%7B%0A%09%09download(%0A%09%09%09data%3A%20%7B%20module%3A%20%22gemini_core%22%2C%20fileName%3A%20%22meta%22%2C%20moduleBasics%3A%20true%20%7D%0A%09%09)%20%7B%0A%09%09%09jsonUrl%0A%09%09%7D%0A%09%7D%0A%7D 在浏览器中访问构造后的url,可直接下载文件 接口列表 模型设计器 指定模块导出 query { modelMetaDataExporterQuery { export/download(query: { module: "模块编码" }) { module url } } } module参数:指定导出的模块编码 url返回结果:export方式导出的文件url 页面设计器 导出页面 指定模块导出 mmutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: false } ) { jsonUrl } } } module参数:模块编码 fileName参数:指定生成的json文件名称 moduleBasics参数:指定是否只导出模块基础数据,如果为true,只导出内置布局、模块菜单、菜单关联的动作。 如果为false,还会导出模块内的所有页面,以及页面关联的动作元数据、页面设计数据 等等。 默认值为false。 指定菜单导出 mutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { menu: { name: "uiMenu0000000000048001" } fileName: "meta" relationViews: true } ) { jsonUrl } } } menu参数:菜单对象,指定菜单的name。只会导出该菜单及其绑定页面,不会递归查询子菜单 fileName参数:指定生成的json文件名称 relationViews参数:指定是否导出关联页面,默认为false,只导出菜单关联的页面。如果为true,还会导出该页面通过跳转动作关联的自定义页面。 指定页面导出 mutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { view: { name: "xx_TABLE_0000000000119001" model: "ui.designer.TestUiDesigner" } fileName: "meta" relationViews: true } ) { jsonUrl } } }…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    2.1K00

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Comments(2)

  • xinf's avatar
    xinf 2024年6月14日 am9:52

    bug反馈:采用无一体设计 -> 采用低无一体设计