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。
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9219.html
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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 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。 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。 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）。 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！
一、多端协议 协议内容格式 请求头 头信息 headerMap "sec-fetch-mode" -> "cors" "content-length" -> "482" "sec-fetch-site" -> "none" "accept-language" -> "zh-CN,zh;q=0.9" "cookie" -> "pamirs_uc_session_id=241af6a1dbba41a4b35afc96ddf15915" "origin" -> "chrome-extension://flnheeellpciglgpaodhkhmapeljopja" "accept" -> "application/json" "host" -> "127.0.0.1:8090" "connection" -> "keep-alive" "content-type" -> "application/json" "accept-encoding" -> "gzip, deflate, br" "user-agent" -> "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.192 Safari/537.36" "sec-fetch-dest" -> "empty" 图4-1-15-1 头信息 headerMap 请求地址 requestUrl 例如 http://127.0.0.1:8090/pamirs/DemoCore?scene=redirectListPage HTTP参数键值对 parameterMap url中queryString在服务端最终会转化为参数键值对。 请求体格式 请求体格式采用GraphQL协议。请求体格式分为API请求和上下文变量。以商品的test接口为例，请求格式如下。 API请求格式 query{ petShopProxyQuery { queryPage(page: {currentPage: 1, size: 1}, queryWrapper: {rsql: "(1==1)"}) { content { income id code creater { id nickname } relatedShopName shopName petTalents { id name } items { id itemName } } size totalPages totalElements } } } 图4-1-15-2 API请求格式 上下文变量 variables 请求策略requestStrategy 名称 类型 说明 checkStrategy CheckStrategyEnum 校验策略：RETURN_WHEN_COMPLETED -?全部校验完成再返回结果RETURN_WHEN_ERROR -?校验错误即返回结果 msgLevel InformationLevelEnum 消息级别：DEBUG("debug", "调试", "调试"),INFO("info", "信息", "信息"),WARN("warn", "警告", "警告"),SUCCESS("success", "成功", "成功"),ERROR("error", "错误", "错误")不设置，则只返回错误消息；上方消息级别清单，越往下级别越高。只有消息的级别高于或等于该设定级别才返回，否则会被过滤。 onlyValidate Boolean 只校验不提交数据 表4-1-15-1 请求策略requestStrategy 上下文变量式例如下。 { "requestStrategy": { "checkStrategy": "RETURN_WHEN_COMPLETED", "msgLevel":"INFO" } } 图4-1-15-3 上下文变量式例 响应体格式 协议响应内容包括data、extensions和errors三部分，extensions和errors是可缺省的。data部分为业务数据返回值。应用业务层可以在extensions中添加API返回值之外的扩展信息。extensions中包含success、messages和extra三部分，success标识请求是否成功。如果业务正确处理并返回，则errors部分为空；如果业务处理返回失败，则将错误信息添加到errors中。 正确响应格式示例如下。 { "data": { "petShopProxyQuery": { "queryPage": { "content": [ { "id": "246675081504233477", "creater": { "id": "10001" }, "relatedShopName": "oinone宠物店铺001", "shopName": "oinone宠物店铺001", "petTalents": […
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
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。
