本章主要介绍如何快速入门，了解如何在Oinone上进行开发。我们将通过准备环境、构建自己的第一个Oinone模块、完成一些小功能等方式来全面了解Oinone，这将是一个很好的开始。
具体来说，本章包括以下几个方面：
环境搭建：准备Windows或Mac版环境。
Oinone以模块为组织：了解Oinone模块的概念和如何创建和使用模块。
Oinone以模型为驱动：了解Oinone模型的概念和如何使用模型来构建应用。
Oinone以函数为内在：了解Oinone函数的概念和如何使用函数来实现应用逻辑。
Oinone以交互为外在：了解Oinone交互的概念和如何使用交互来设计和实现应用界面。
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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。
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： 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。 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。 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
枚举是大家在系统开发中经常用的一种类型，在oinone中也对枚举类型进行了支持，同时也做了相应的加强。希望通过本文能让大家对枚举的使用，有更全面的认知 一、枚举系统与数据字典 枚举是列举出一个有穷序列集的所有成员的程序。在元数据中，我们使用数据字典进行描述。 协议约定 枚举需要实现IEnum接口和使用@Dict注解进行配置，通过配置@Dict注解的dictionary属性来设置数据字典的唯一编码。前端使用枚举的displayName来展示，枚举的name来进行交互；后端使用枚举的value来进行交互（包括默认值设置也使用枚举的value）。 枚举会存储在元数据的数据字典表中。枚举分为两类：1.异常类；2.业务类。异常类枚举用于定义程序中的错误提示，业务类枚举用于定义业务中某个字段值的有穷有序集。 编程式用法 图3-3-6-1 编程式用法 如果一个字段的类型被定义为枚举，则该字段就可以使用该枚举来进行可选项约束（options）。该字段的可选项为枚举所对应数据字典的子集。 可继承枚举 继承BaseEnum可以实现java不支持的继承枚举。同时可继承枚举也可以用编程式动态创建枚举项。 可继承枚举也可以兼容无代码枚举。 图3-3-6-2 可继承枚举 二进制枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。 二、enum不可继承枚举（举例） 我们在介绍抽象基类中AbstractDemoCodeModel和AbstractDemoIdModel就引入了数据状态(DataStatusEnum)字段，并设置了必填和默认值为DISABLED。DataStatusEnum实现了IEnum接口,并用@Dict(dictionary = DataStatusEnum.dictionary, displayName = "数据状态")进行了注解。为什么不能继承呢？因为JAVA语言的限制导致enum是不可继承的 package pro.shushi.pamirs.core.common.enmu; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.IEnum; @Dict(dictionary = DataStatusEnum.dictionary, displayName = "数据状态") public enum DataStatusEnum implements IEnum<String> { DRAFT("DRAFT", "草稿", "草稿"), NOT_ENABLED("NOT_ENABLED", "未启用", "未启用"), ENABLED("ENABLED", "已启用", "已启用"), DISABLED("DISABLED", "已禁用", "已禁用"); public static final String dictionary = "partner.DataStatusEnum"; private String value; private String displayName; private String help; DataStatusEnum(String value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } public String getValue() { return value; } public String getDisplayName() { return displayName; } public String getHelp() { return help; } } 图3-3-6-3 不可继承枚举 三、BaseEnum可继承枚举（举例） Step1 新增CatShapeExEnum继承CatShapeEnum枚举 package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; @Dict(dictionary = CatShapeExEnum.DICTIONARY,displayName = "萌猫体型Ex") public class CatShapeExEnum extends CatShapeEnum { public static final String DICTIONARY ="demo.CatShapeExEnum"; public final static CatShapeExEnum MID =create("MID",3,"中","中"); } 图3-3-6-4 新增CatShapeExEnum继承CatShapeEnum枚举 Step2 修改PetCatType的shape字段类型为CatShapeExEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.CatShapeExEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.MultiTableInherited(type = PetCatType.KIND_CAT) @Model.model(PetCatType.MODEL_MODEL) @Model(displayName="萌猫品种",labelFields = {"name"}) public class PetCatType extends PetType { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetCatType"; public static final String KIND_CAT="CAT"; @Field(displayName = "宠物分类",defaultValue…
GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/
1. 整体介绍 应用审计是基于模型字段记录用户操作留痕记录，通过定义审计规则，平台基于审计规则订阅的字段记录形成日志。平台名词概念： 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。 操作入口：应用中心——业务审计应用。 2. 审计规则 审计规则是指定义审计过程订阅数据变化的信息，根据模型、订阅到具体字段内容变化形成应用日志。如订阅销售订单的备注，销售订单S20231001888，订单备注【尽快发货】，备注修改为【需易碎品包装】，审计规则为：销售订单模型，订阅【备注】。 操作包括：新增、编辑、删除。 2.1. 新增 新增时，定义审计规则名称，选择需要审计的模型，指定需要订阅的字段信息，同时可以指定关联关系的字段。 需要注意：每个模型仅限定义单条审计规则。 2.2. 编辑 编辑同新增操作，不做赘述。 2.3. 删除 删除规则后，平台将不再监听对应数据的变更日志，请慎重删除。 3. 应用日志 应用日志是针对已订阅的审计规则记录用户操作信息。记录操作用户、IP、登录设备、位置、订阅的字段变化内容。 应用日志详情 4. 业务表达 4.1. 展示效果 表格-行操作—日志记录 详情—日志记录 4.2. 操作步骤 Step1：在应用中心，需要维护业务应用依赖业务审计应用； 操作入口：应用中心，找到业务应用——编辑，依赖模块选择业务审计。 Step2：配置审计规则； 操作入口：业务审计应用——审计规则——新增规则。 Step2：界面设计器配置日志记录； 操作入口：界面设计器，找到需要配置的页面——模型组件，将动作区的日志记录拖动到页面中。
