2.4.3 Oinone独特性之低无一体

当今企业软件开发行业,低代码和无代码已经成为热门话题。它们的优势很明显:加速软件开发周期、减少代码开发时间、降低开发成本、易于维护等等。而 Oinone 作为一个低无一体的开发平台,更是在这些优势上做出了巨大的创新。

技术亮点

低代码-在不改变研发习惯的前提下,提升效率降低难度(如下图2-15所示)

一、提高专业开发人员效率

低代码开发模式大大降低了繁琐、重复的工作,模型定义完后,数据 API、数据管理器、基础管理的界面都不需要再进行开发。同时,低代码模式让分布式微服务架构的系统开发变得简单,研发人员不需要考虑分布式部署能力和大数据能力,也不需要去关心一些业务无关的通用能力,如权限、导入导出、国际化翻译、消息、审计等。这样,开发人员可以专注于业务研发,从而大幅提高开发效率。

二、提升系统扩展性

在研发标品的时候,低代码模式让开发人员不再需要关心系统的扩展性。与传统模式不同,低代码模式更加注重元数据的管理,这样就可以更好地保障系统扩展性。

三、保留研发人员习惯

Oinone 平台非常开放,满足开发人员的各种习惯,比如原有的 IDE 环境、熟悉的 Spring Boot 工程结构等。而且在 Oinone 的低代码模式下,研发人员还可以通过无代码方式,在线可视化地修改应用。这样,即使在使用低代码模式的情况下,开发人员也可以保留原有的习惯,提升开发效率。

四、提供更加开放的解决方案

Oinone 提供了非常开放的解决方案,让开发人员可以自由定制和组合各种功能。当行业出现特殊的功能需求时,开发人员可以整合成平台组件,并集成到应用中。Oinone的低代码模式具有高度的开放性和灵活性,这使得它在与其他低代码平台的比较中具有明显的优势。相比其他低代码平台,Oinone不会在无法满足特定需求的情况下限制开发人员的创造力(如下图2-16所示)。

2.4.3 Oinone独特性之低无一体

图2-15 Oinone低代码特性介绍

2.4.3 Oinone独特性之低无一体

图2-16 Oinone低代码的被集成特性示意图

无代码-五大设计器覆盖研发方方面面,让业务、实施也能参与

它是LCDP的产品化呈现,是冰山露在外面大家看得到的,核心还是在LCDP本身。这部分实时在演进迭代,如您有想体验最新版本,可以在Oinone官网:https://www.oinone.top注册。

设计器 说明 产品展示
模型设计器 1.以模型为驱动,当有模型、数据字典、数据编码等设计功能,我们就可以完整地定义产品数据模型,模型设计器默认整体呈现区别于普通ER图,以当前模型为核心视角展开,可以点击关联模型切换主视角。2.多种模式可切换:专家与经典切换,图与表模式的切换 2.4.3 Oinone独特性之低无一体
界面设计器 1.界面设计器旨在帮助用户快速搭建页面;2.所见即所得和根据不同视图类型设计契合的搭建交互就变得尤为重要;3.多端页面设计能力。 2.4.3 Oinone独特性之低无一体
流程设计器 1.为业务流程和审批流程提供可自动执行的流程模型,通过定义流转过程中的各个动作、规则,以此实现流程自动化;2.流程可以跨应用设计,不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。 2.4.3 Oinone独特性之低无一体
逻辑设计器 1.组件化、可视化逻辑编排,逻辑动态变更、动态管理,实施验证。 2.4.3 Oinone独特性之低无一体
数据可视化 1.从内部系统模型获取数据内容后,根据业务需求自定义图表,目的是为企业提供更高效的数据分析工具;2.可以智取业务系统模型,系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析;3.降低对数据分析人员的研发能力要求,提升数据分析的效率 2.4.3 Oinone独特性之低无一体

表2-3 Oinone无代码-五大设计器简述

真正的低无一体,体现在一体化的融合能力上

在开发核心产品时,我们主要采用低代码开发,辅以无代码的开发方式。你可以参考我们的低代码开发基础入门教程中3.5.5【设计器的结合】的文章。

而在实施或者处理临时需求时,我们主要采用无代码的开发方式,低代码作为辅助。这种模式比较特殊,只在SaaS模式下提供。如果你发现某个客户个性化部分无法通过无代码设计器完成,我们提供了一个“低无一体”模块,可以反向生成API代码,生成对应的扩展工程和API依赖包,再由专业研发人员基于扩展工程,利用API包进行开发并上传至平台,可以参考关于7.4【Oinone的低无一体】的文章。

场景 融合形式 具体操作
标准产品以低代码开发为主,以无代码为辅助 标品开发时结合无代码设计器来完成页面开发,可以把设计后的页面元数据装载为标准产品的一部分。详细教程见:3.5.5【设计器的结合】一文 2.4.3 Oinone独特性之低无一体
项目交付以无代码为主,以低代码为辅助 当有特殊需求设计器无法支持时,则可以通过低无一体应用的代码模式来完成。支持了两种使用模式:上传jar包模式、源码托管模式。详细教程见:7.4【Oinone的低无一体】一文 2.4.3 Oinone独特性之低无一体

表2-4 不同场景适配方式说明

实现原理

本章节我们将从以下三个方面来解读Oinone的低无一体。

一:低无一体的设计原则及好处:真正的低无一体平台应该确保标准产品迭代与个性化保持独立,让软件企业具备为客户提供在线化的快速响应、个性化定制、持续更新等服务的能力,让企业客户能够真正自主做到敏捷响应和快速创新。所以Oinone的元数据融合方案跟其他平台有所区别(如下图2-17所示)。

2.4.3 Oinone独特性之低无一体

图2-17 Oinone与其他平台的元数据融合对比图

二:低无一体中低与无的关系:无代码是低代码平台的图形化呈现,是低代码的一个子集,它将无限接近低代码的能力,同时也将成为低代码平台的必备特征,是通过低代码开发的标准产品的二开配套工具。

三:低无一体中低与无的定位:通过表2-3可以看出,低代码和无代码在Oinone的体系中相互融合,共同构成了一个完整的低无一体模式,提供更加开放、灵活和可扩展的解决方案,让用户能够更加轻松地完成开发和实施。

低代码模式 无代码模式
用户群体 专业研发 产品经理、需求分析师、直接业务人员
支撑场景 企业全场景软件以及二开 企业全场景软件以及二开,专业化场景比较高的则需低代码支持
核心能力 不改变研发习惯,提升研发效率 可视化编程无需专业编程语言知识
核心定位 开发标准模块 标准模块的二开无标品支撑场景的新模块开发

表2-3 Oinone低代码开发平台的两种开发模式对比

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9222.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Like (0)
史, 昂's avatar史, 昂数式管理员
Previous 2024年5月23日
Next 2024年5月23日

相关推荐

  • 业务审计

    整体介绍 业务审计是指通过跟踪用户在平台业务应用中的各类行为操作以及关联的数据变化,支撑企业业务审计所需。平台提供可视化审计规则配置,根据审计规则记录行为日志,其中日志包括登录日志、应用日志; 登录日志:记录平台用户登录行为。 应用日志:针对已订阅的审计规则记录用户操作信息,是用户在各应用中操作行为留痕记录。 审计规则:业务审计中,数据变化订阅记录的规则,是记录应用日志的规则。 操作入口:应用中心——业务审计应用。

    Oinone 7天入门到精通 2024年6月20日
    2.5K00
  • 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 =…

    2024年5月23日
    1.9K00
  • 4.5.2 研发辅助之SQL优化

    Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的,默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下,也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改 限制问题SQL执行:对应一些不规范的SQL系统上直接做限制,如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中,需要业务自行写插件,插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如: 堆栈入口,例子中只是放了pamirs,可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s,根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为:" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为:" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    2.1K00
  • 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, {…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    2.4K00
  • 5.4 基础支撑之商业关系域

    PamirsPartner作为商业关系与商业行为的主体,那么PamirsPartner间的关系如何描述,本文将介绍两种常见的设计思路,从思维和实现两方面进行对比,给出oinone为啥选择关系设计模式的原因。 一、两种设计模式对比 设计模式思路介绍 角色设计模式思路介绍 从产品角度枚举所有商业角色,每个商业角色对应一个派生的商业主体,并把主体间的关系类型进行整理。 图5-4-1 角色设计模式 关系设计模式思路介绍 从产品角度枚举所有商业角色,每个商业角色对应一个派生的主体间商业关系 图5-4-2 关系设计模式 设计模式对应实现介绍 角色设计模式实现介绍 不单商业主体需要扩展,关系也要额外维护,可以是字段或是关系表。一般M2O和O2M字段维护,M2M关系表维护。 创建合同场景中甲方选择【商业主体A】,乙方必须是【商业主体A】有关联的经销商、分销商、零售商、供应商等,则在角色设计模式下就非常麻烦,因为关系都是独立维护的 图5-4-3 角色设计模式实现介绍 关系设计模式实现介绍 只需维护商业关系扩展 同时在设计上收敛了商业关系,统一管理应对不同场景都比较从容 图5-4-4 关系设计模式实现介绍 二、oinone商业关系的默认实现 首先oinone的商业关系选择关系设计模式 其次模型上采用多表继承模式,父模型上维护核心字段,子模型维护个性化字段。

    2024年5月23日
    2.4K00

Leave a Reply

Please Login to Comment