2.4.3 Oinone独特性之低无一体

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  3.3.7 字段之序列化方式

  本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 一、数据存储的序列化 (举例) 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式，最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 ### Step1 新建PetItemDetail模型、并为PetItem添加两个字段 PetItemDetail继承TransientModel，增加两个字段，分别为备注和备注人 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetItemDetail.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品详情",summary = "商品详情",labelFields = {"remark"}) public class PetItemDetail extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemDetail"; @Field.String(min = "2",max = "20") @Field(displayName = "备注",required = true) private String remark; @Field(displayName = "备注人",required = true) private PamirsUser user; } 图3-3-7-1 PetItemDetail继承TransientModel 修改PetItem，增加两个字段petItemDetails类型为List和tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = varchar(1024))，防止序列化后存储过长 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.NullableBoolEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "商品名称",required = true) private String itemName; @Field(displayName = "商品价格",required = true) private BigDecimal price; @Field(displayName = "店铺",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"shopId"},referenceFields = {"id"}) private PetShop shop; @Field(displayName = "店铺Id",invisible = true) private Long shopId; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private…

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  2024年5月23日

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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

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  2024年5月23日

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  7.3.2 原业务加审批流程

  场景说明 场景描述：全员营销标准产品的功能并未有任务发放的审批流，在实际执行中，当营销专员配置好任务后，需部门领导对整个活动如该任务内容、形式、参与人员进行审批。 业务需求：在发布任务这个流程中增加审批节点。 实战训练 Step1 原业务分析 点击菜单【任务中心】通过URL上的model参数找到对应模型编码为【gemini.biz.GeminiTaskProxy】 进入模型设计器主页面，应用选择【全员营销】、选择【系统模型】、通过搜索关键字【任务】选择【Gemini任务代理】，展示方式从图模式切换到表单模式，对比【模型编码】 但目前模型为代理模型，代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力，同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。因为在代理模型中新增的字段都是非存储字段，所以如果要增加【审核状态】的字段一定以要在存储模型增加。其父模型的查看有两种方式 表单模式下可以直接看父模型 在图模式和表单模式下点击继承关系 点击【Gemini任务】，进入【Gemini任务】的模型设计界面，可以看出该模型所在模块为【全员营销核心业务】，从【系统字段】中找到【任务状态】字段，点击查看字段详情，我们可以看到【业务类型】为数据字典，字典类型为【任务状态】。 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡，模块选择为【全员营销核心业务】，选择【系统字典】就可以查看到【任务状态】数字字典 总结如下： 给【Gemini任务】模型增加一个【任务审批状态】，记录审批状态 在任务创建的时候，修改【任务状态】为【关闭】确保任务未审批通过的时，用户无法操作该任务。 审批通过后，恢复【任务状态】为【初始化】 我们先来整理下核心流程即：任务审批流程。 Step2 利用模型设计器设计模型 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡，模块选择为【全员营销核心业务】，点击添加【数据字典】按钮，设置对应数据项 设置【字典名称】为【审批状态】 设置【字典项类型】为【文本】 通过【添加数据字典项】按钮增加对应数据字典项，如审核中、审核失败、审核成功 在模型设计器的管理页面上方点击【模型】选项卡，模块选择为【全员营销核心业务】，选择【系统模型】、搜索任务选择【Gemini任务】，点击添加字段 为模型【Gemini任务】添加字段 设置【字段名称】为【任务审批状态】 设置【字段业务类型】为数据字典，并选择关联数据字典为【任务审批状态】 最后点击【创建】按钮完成操作 回到【Gemini任务】设计区，我们可以看到在模型的【自定义字段】选项卡下方多了一个【任务审批状态】字段 Step3 利用界面设计器，设计出必要的审核页面 进入界面设计器，应用选择全员营销，模型选择【Gemini任务】，点击添加页面下的直接创建 设置页面标题、模型（自动带上可切换）、业务类型（运营管理后续会扩展其他类型）、视图类型（表单）后点击确认按钮进入【Gemini任务】表单设计页面 进入页面设计器，对【Gemini任务】表单页面进行设计（更多细节介绍，请参考界面设计产品使用手册） 左侧为物料区：分为组件、模型。 【组件】选项卡下为通用物料区，我们可以为页面增加对应布局、字段（如同在模型设计器增加字段）、动作、数据、多媒体等等 【模型】选项卡下为页面对应模型的自定义字段、系统字段、以及模型已有动作 中间是设计区域 右侧为属性面板，在设计区域选择中组件会显示对应组件的可配置参数 在左侧【组件】选项卡下，拖入布局组件【分组】，并设置组件【标题属性】为基础信息 在左侧【模型】选项卡下，分别系统字段中的【任务标题】、【任务开始时间】、【任务结束时间】、【视频标题】、【视频风格】、【任务描述】拖入【基础信息】分组，并点击【任务描述】，在右侧属性面板的【交互】分组中设置宽度为1。最后别忘了点击【发布】按钮完成页面的发布 Step4 通过流程设计器，设计对应业务流程 进入流程设计器，点击【创建】按钮 注意：流程中需要获取【关系字段】的除关联字段(一般为ID)以外的字段需要通过【数据获取】节点单独获取【关系字段】的对象数据。所以在流程设计中经常会用到【数据获取】节点 左上角编辑流程名称为【任务审批流程】，点击第一个【触发】节点，触发方式选择模型触发，模型选择【Gemini任务】，触发场景选择【新增或更新数据时】，【筛选条件】设置为【任务审批状态】为空或【任务审批状态】等于【审核中】，点击该节点的【保存】按钮 点击流程图节点间的【+】图标选择增加【获取数据】节点，或者拖动左侧物料区【获取数据】到特定的【+】图标 点击【获取数据】，在右侧属性面板中设置【获取数据条数】为多条，选择模型为【Gemini用户任务实例】，点击【筛选条件】的【{X}】图标，进行数据获取的条件设置 选择条件字段为【任务ID】条件操作符为【等于】，条件为变量的导购字段的ID。当上下文只有一个变量时默认不需要选择，这里默认的是【模型触发：[Gemini任务]】，设置好以后点击确认，回到属性面板设置【未获取到数据时执行方式】为【终止流程】，并点击节点【保持】按钮 增加【更新数据】节点，在右侧属性面板中 【更新模型】选择【模型触发：[Gemini任务]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为：【已关闭】。 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务审核状态】字段 表达式设置为：【审核中】。 最终完成的【模型触发：[Gemini任务]】更新设置 a. 【模型触发：[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】，任务审核状态为【审核中】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 再增加【更新数据】节点，在右侧属性面板中 【更新模型】选择【获取数据[Gemini用户任务实例]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为：【已关闭】。 最终完成的【获取数据[Gemini用户任务实例]】更新设置 a. 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 增加【审批】节点，在右侧属性面板中 【审批模型】选择模型为【模型触发：[Gemini任务]】 【选择视图】选择前面新建的页面【流程中的任务编辑页】 【审批人】选择角色为【超级管理员】 【数据】权限全部设置为【查看】 其他配置项默认，需要了解更多请查看产品使用手册 最后点击节点【保持】按钮。 新增【审核分支】，在【通过】分支中增加两个数据更新节点，跟审核前的两个数据更新节点对应 【模型触发：[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】，任务审核状态为【审核通过】 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】 流程确保保持并发布过，点击右上角【发布流程】完成流程的保存与发布 Step5 检验效果 创建任务后，任务状态为【关闭】状态，任务列表中的任务状态为多个状态的计算值 审核通过后，任务状态为【进行中】状态，任务列表中的任务状态为多个状态的计算值

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  2024年5月23日

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  3.3.8 字段类型之基础与复合

  模型字段是描述实体的特征属性，本文介绍重点介绍字段的基础类型与复合类型 使用@Field注解来描述模型的字段。如果未配置字段类型，系统会根据Java代码的字段声明类型来自动获取业务类型。建议配置displayName属性来描述字段在前端的显示名称。可以使用defaultValue配置字段的默认值。 一、安装与更新 使用@Field.field来配置字段的不可变更编码。字段一旦安装，无法在对该字段编码值进行修改，之后的字段配置更新会依据该编码进行查找并更新；如果仍然修改该注解的配置值，则系统会将该字段识别为新字段，存储模型会创建新的数据库表字段，而原字段将会rename为废弃字段。 二、字段类型 类型系统由基本类型、复合（组件）类型、引用类型和关系类型四种类型系统构成。通过类型系统描述应用程序、数据库和前端视觉视图如何进行交互，数据及数据间关系如何处理的协议。其中引用类型和关系类型介绍详见3.3.9【字段类型之关系与引用】一文,字段命名规范参见3.3.1【构建第一个Model】一文，这里不再赘述。 基本类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 BINARY ByteByte[] TINYINTBLOB 二进制类型，不推荐使用 INTEGER ShortIntegerLongBigInteger smallintintbigintdecimal(size,0) 整数, 包括整数（10-11位有效数字）、长整数（19-20位有效数字）和大整数（超过19位）。【数据库规则】：默认使用int；如果size小于6则使用smallint；如果size超过6则使用int；如果size超过10位数字，即大于11（包含符号位），则使用长整数bigint；如果size超过19位数字，即大于20（包含符号位），则使用大数decimal。若未配置size，则按Java类型推测。【前端交互规则】：整数使用Number类型，长整数和大整数前后端协议使用字符串类型。 FLOAT FloatDoubleBigDecimal float(M,D)double(M,D)decimal(M,D) 浮点数,?包括单精度浮点数（7-8位有效数字）、双精度浮点数（15-16位有效数字）和大数（超过15位）。【数据库规则】：默认使用单精度浮点数float；如果size超过7位数字，即大于等于8，则使用双精度浮点数double；如果size超过15位数字，即大于等于16，则使用大数decimal。若未配置size，则按Java类型推测。【前端交互规则】：单精度浮点数float和双精度浮点数double使用Number类型（因为都使用IEEE754协议64位进行存储），大数前后端协议使用字符串类型。 BOOLEAN Boolean tinyint(1) 布尔类型，值为1,true(真)或0,false(假) ENUM Enum 与数据字典指定基本类型一致 【前端交互规则】：可选项从ModelField的options字段获取，options字段值为字段指定数据字典子集的JSON序列化字符串。前后端传递的是可选项的name，数据库存储使用可选项的value。multi属性为true，则使用多选控件；multi属性为false，则使用单元控件 STRING String varchar(size) 字符串，size为长度限制默认值参考，前端可以view中覆盖该配置 TEXT String text 多行文本，编辑态组件为多行文本框，长度限制为配置项size值 HTML String text 富文本编辑器 DATETIME java.util.Datejava.sql.Timestamp datetime(fraction)timestamp(fraction) 日期时间类型【数据库规则】：日期和时间的组合，时间格式为?YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction]，默认精确到秒，在默认的秒精确度上，可以带小数，最多带6位小数，即可以精确到?microseconds (6 digits) precision。可以通过设置fraction来设置精确小数位数，最终存储在字段的decimal属性上。【前端交互规则】：前端默认使用日期时间控件，根据日期时间类型格式化格式format格式化日期时间 YEAR java.util.Date year 年份类型日期类型【数据库规则】：默认“YYYY”格式表示的日期值【前端交互规则】：前端默认使用年份控件，根据日期类型格式化格式format格式化日期 DATE java.util.Datejava.sql.Date datedate 日期类型【数据库规则】：默认“YYYY-MM-DD”格式表示的日期值【前端交互规则】：前端默认使用日期控件，根据日期类型格式化格式format格式化日期 TIME java.util.Datejava.sql.Time time(fraction)time(fraction) 时间类型【数据库规则】：默认“HH:MM:SS”格式表示的时间值【前端交互规则】：前端默认使用时间控件，根据日期类型格式化格式format格式化日期 表3-3-8-1 字段基本类型 复合类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 MONEY BigDecimal decimal(M,D) 金额，前端使用金额控件，可以使用currency设置币种字段 表3-3-8-2 字段复合类型 不可变更字段 使用immutable属性来描述该字段前后端都无法进行更新操作，系统会忽略不可变更字段的更新操作。 自动生成编码的字段 详见3.3.5【模型编码生成器】一文。 字段的序列化与反序列化 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式，最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 详见3.3.7【字段之序列化方式】一文 前端默认配置 可以使用@Field注解中的以下属性来配置前端的默认视觉与交互规则，也可以在前端设置覆盖以下配置。 @Field(required)，是否必填 @Field(invisible)，是否不可见 @Field(priority)，字段优先级，列表的列使用该属性进行排序 更多前端默认视图配置详见：3.5.4【Ux注解详解】一文，如：readonly是否只读等。 举例 回顾我们前面学习例子 现有PetShop代码如下 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.PetShopOptionEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import java.sql.Time; import java.util.List; @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = 宠物店铺,summary=宠物店铺,labelFields ={shopName} ) @Model.Code(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = P,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL=demo.PetShop; @Field(displayName = 店铺编码) private String code; @Field(displayName = 店铺编码2) @Field.Sequence(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = C,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) private String codeTwo; @Field(displayName = 店铺名称,required = true) private String shopName; @Field(displayName = 开店时间,required = true) private Time openTime; @Field(displayName = 闭店时间,required = true) private Time closeTime; @Field(displayName =…

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  2024年5月23日

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  3.3.9 字段类型之关系与引用

  有关系与引用类型才让oinone具备完整的描述模型与模型间关系的能力 在PetShop以及其代理模型中已经上用到了O2M、M2O字段，分别如petItems(PetItem)和create(PamrisUser)字段，但是没有过多的讲解。本文重点举例RELATED、M2M、O2M，至于M2O留给大家自行尝试。 一、引用类型(举例) 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 RELATED 基本类型或关系类型 不存储或varchar、text 引用字段【数据库规则】：点表达式最后一级对应的字段类型；数据库字段值默认为Java字段的序列化值，默认使用JSON序列化【前端交互规则】：点表达式最后一级对应的字段控件类型 表3-3-9-1 字段引用类型 Step1 修改PetShopProxy类 为PetShopProxy类新增一个引用字段relatedShopName，并加上@Field.Related("shopName")注解 为PetShopProxy类新增一个引用字段createrId，并加上@Field.Related({"creater","id"})注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api.proxy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY) @Model(displayName = "宠物店铺代理模型",summary="宠物店铺代理模型") public class PetShopProxy extends PetShop { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShopProxy"; @Field.many2one @Field(displayName = "创建者",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"createUid"},referenceFields = {"id"}) private PamirsUser creater; @Field.Related("shopName") @Field(displayName = "引用字段shopName") private String relatedShopName; @Field.Related({"creater","id"}) @Field(displayName = "引用创建者Id") private String createrId; } 图3-3-9-1 修改PetShopProxy类 Step2 重启系统查看效果 我们发现商店管理-列表页面多出了两个有值字段：引用字段shopName和引用创建者Id 图3-3-9-2 商店管理-列表页面新增两个有值字段 二、关系类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 O2O 模型/DataMap 不存储或varchar、text 一对一关系 M2O 模型/DataMap 不存储或varchar、text 多对一关系 O2M List<模型/DataMap> 不存储或varchar、text 一对多关系 M2M List<模型/DataMap> 不存储或varchar、text 多对多关系 表3-3-9-2 字段关系类型 多值字段或者关系字段需要存储，默认使用JSON格式序列化。多值字段数据库字段类型默认为varchar(1024)；关系字段数据库字段类型默认为text。 关系字段 关联关系用于描述模型间的关联方式： 多对一关系，主要用于明确从属关系 一对多关系，主要用于明确从属关系 多对多关系，主要用于弱依赖关系的处理，提供中间模型进行关联关系的操作 一对一关系，主要用于多表继承和行内合并数据 图3-3-9-3 字段关联关系 名词解释 关联关系比较重要的名词解释如下： 关联关系：使用relation表示，模型间的关联方式的一种描述，包括关联关系类型、关联关系双边的模型和关联关系的读写 关联关系字段：业务类型ttype为O2O、O2M、M2O或M2M的字段 关联模型：使用references表示，自身模型关联的模型 关联字段：使用referenceFields表示，关联模型的字段，表示关联模型的哪些字段与自身模型的哪些字段建立关系 关系模型：自身模型 关系字段：使用relationFields表示，自身模型的字段，表示自身模型的哪些字段与关联模型的哪些字段建立关系 中间模型，使用through表示，只有多对多存在中间模型，模型的relationship=true 举例M2M关系类型 多对多关系，主要用于弱依赖关系的处理，提供中间模型进行关联关系的操作。这也是在业务开发中很常见用于描述单据间关系，该例子会举例两种方式描述多对多关系中间表，一是中间表没有在系统显示定义模型，二种是中间表显示定义模型。第一种往往仅是维护多对多关系，第二种往往用于多对多关系中间表自身也需要管理有业务含义，中间表模型还经常额外增加其他字段。 一是中间表没有在系统显示定义模型：如果出现跨模块的场景，在分布式环境下两个模块独立启动，有可能会导致系统关系表被删除的情况发生，因为没有显示定义中间表模型，中间表的模型所属模块会根据两边模型的名称计算，如果刚好被计算到非关系字段所属模型的模块。那么单独启动非关系字段所属模型的模块，则会导致删除关系表。 为什么不直接把中间表的模型所属模块设置为关系字段所属模型的模块？因为如果这样做，当模型两边都定义了多对多关系字段则会导致M2M关系表的所属模块出现混乱。 所以这里建议大家都选用：第二种中间表显示定义模型，不论扩展性还是适应性都会好很多。请用：through=XXXRelationModel.MODEL_MODEL 或者 throughClass=XXXRelationModel.class Step1 新建宠物达人模型，并分别为宠物商品和宠物商店增加 到宠物达人模型的字段 新建宠物达人模型PetTalent package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; 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; } 图3-3-9-4 新建宠物达人模型PetTalent 修改宠物商品模型，新增many2many字段petTalents，类型为List ，并加上注解@Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL)，through为指定关联中间表。 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import…

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