Oinone在技术方面通过整合互联网架构和低代码技术，实现了三个独特的关键创新点（如图2-5所示）：
独立模块化的个性化定制：每个需求都可以被视为一个独立的模块，从而实现个性化定制，提高软件生产效率。此外，这些独立模块也不会影响产品的迭代和升级，为客户带来无忧的体验。
灵活的部署方式：单体部署和分布式部署的灵活切换，为企业业务的发展提供了便利，同时适用于不同规模的公司，有助于有效地节约企业成本，提升创新效率，并让互联网技术更加亲民。
低代码和无代码的结合：低无一体为不同的IT组织和业务用户提供了有效的协同工作方式，能够快速部署安全、可扩展的应用程序和解决方案，帮助企业/组织更好地管理业务流程并不断优化。
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在3.3.9【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法，还有一些特殊场景如：关系映射中存在常量，或者M2M中间表是大于两个字段构成。 举例说明关系字段-高级用法 场景描述 PetTalent模型增加talentType字段，PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType（达人类型），PetItemRelPetTalent 中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType，PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents 字段，关系中增加常量描述。示意图如下 实际操作步骤： Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段，在关系描述中增加talentType（达人类型） @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 清除中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 清除PetItem与PetTalent的多对多中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 Step7 重启看效果 修改达人记录，选择不同达人类型 PetItem、PetCatItem、PetDogItem不同的交互页面
一、函数开放级别 我们在日常开发中通常会因为安全性，为方法定义不同的开放层级，或者通过应用分层把需要对web开放的接口统一定义在一个独立的应用中。oinone也提供类似的策略，所有逻辑都通过Function来归口统一管理，所以在Function是可以定义其开放级别有API、REMOTE、LOCAL三种类型，配置可多选。 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 函数 本地调用(LOCAL) 远程调用(REMOTE) 开放(API) 伴随模型新增函数 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数绑定到模型 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数只作公共逻辑单元 支持 支持【默认】 伴随ServerAction新增函数 必选 表3-4-2-1 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 远程调用（REMOTE） 如果函数的开放级别为本地调用，则不会发布远程服务和注册远程服务消费者 非数据管理器函数 提供者：如果函数定义在当前部署包的启动应用中，则主动发布远程服务提供者。 消费者：如果函数定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会默认注册远程消费者。发布注册的远程服务使用命名空间和函数编码进行路由。 所以非数据管理器函数的消费者并不需要感知该服务是否是本地提供还是远程提供。而服务提供者也不需要手动注册远程服务。 数据管理器类函数 提供者：如果数据管理器函数所在模型定义在当前部署包的启动应用中，则系统会主动发布数据管理器的远程服务作为数据管理器的远程服务提供者； 消费者：如果模型定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会主动注册数据管理器的远程服务消费者。 所以数据管理器类函数的消费者与服务提供者并不需要感知函数的远程调用。 二、函数类型 函数的类型语义分为：增、删、改、查，在编程模式下目前用于Function为API级别，生成GraphQL的Schema时放在query还是mutation。查放在query，其余放mutation。 三、函数分类 TBD 在无代码编辑器中，函数分类主要用函数选择的分类管理。
在中后台业务场景中，大部分的请求时候是可以被枚举的，比如创建、删除、更新、查询。在上文中，我们讲了httpClient如何自定义请求，来实现自己的业务诉求。本文中讲到的Request是离业务更近一步的封装，他提供了开箱即用的API，比如insertOne、updateOne，它是基于HttpClient做的二次封装，当你熟悉Request时，在中后台的业务场景中，所有的业务接口自定义将事半功倍。 一、Request详细介绍 元数据-model 获取模型实例 import { getModel } from '@kunlun/dependencies' getModel('modelName'); 图4-2-5-1 获取模型实例 清除所有缓存的模型 import { cleanModelCache } from '@kunlun/dependencies' cleanModelCache(); 图4-2-5-2 清除所有缓存的模型 元数据-module 获取应用实例，包含应用入口和菜单 import { queryModuleByName } from '@kunlun/dependencies' queryModuleByName('moduleName') 图4-2-5-3 获取应用实例 查询当前用户所有的应用 import { loadModules } from '@kunlun/dependencies' loadModules() 图4-2-5-4 查询当前用户所有的应用 query 分页查询 import { queryPage } from '@kunlun/dependencies' queryPage(modelName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-5 分页查询 自定义分页查询-可自定义后端接口查询数据 import { customQueryPage } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, methodName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-6 自定义分页查询 查询一条-根据params匹配出一条数据 import { queryOne } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, params, fields, variables, context) 图4-2-5-7 根据params匹配出一条数据 自定义查询 import { customQuery } from '@kunlun/dependencies' customQuery(methodName, modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-8 自定义查询 update import { updateOne } from '@kunlun/dependencies' updateOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-9 update insert import { insertOne } from '@kunlun/dependencies' insertOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-10 insert delete import { deleteOne } from '@kunlun/dependencies'…
SPI(Service Provider Interface)服务提供接口，是一套用来被第三方实现或者扩展的API，它可以用来启用框架扩展和替换组件，简单来说就是用来解耦，实现组件的自由插拔，这样我们就能在平台提供的基础组件外扩展新组件或覆盖平台组件。 目前定义SPI组件 ViewWidget 视图组件 FieldWidget 字段组件 ActionWidget 动作组件 表4-2-3-1 目前定义SPI组件 前提知识点 使用 TypeScript 装饰器(注解)装饰你的代码 1. 通过注解定义一种SPI接口(Interface) @SPI.Base<IViewFilterOptions, IView>('View', ['id', 'name', 'type', 'model', 'widget']) export abstract class ViewWidget<ViewData = any> extends DslNodeWidget { } 图4-2-3-1 代码示意 2. 通过注解注册提供View类型接口的一个或多个实现 @SPI.Base<IViewFilterOptions, IView>('View', ['id', 'name', 'type', 'model', 'widget']) export abstract class ViewWidget<ViewData = any> extends DslNodeWidget { } 图4-2-3-2 代码示意 3. 视图的xml内通过配置来调用已定义的一种SPI组件 <view widget="form" model="demo.shop"> <field name="id" /> </view> 图4-2-3-3 代码示意 图4-2-3-4 组件继承示意图 当有多个服务提供方时，按以下规则匹配出最符合条件的服务提供方 SPI匹配规则 SPI组件没有严格的按匹配选项属性限定，而是一个匹配规则 按widget最优先匹配，配置了widget等于是指定了需要调用哪个widget，此时其他属性直接忽略 按最大匹配原则（匹配到的属性越多优先级越高） 按后注册优先原则
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。
