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5.6 商业支撑之商品域
一、基础介绍 当业务在线化后，用于内部管理的产品主数据，叠加一堆销售属性变成了商品被推倒了前台，成为导购链路中最最重要的信息载体。看似最基础和最简单的商品模块也有很多门道。主要集中在以下几个方面： 商品的属性如何管理、呈现、参与导购（类目、搜索的过滤条件） 如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾 在多渠道情况渠道商品，如何映射到实际sku进行履约 二、模型介绍 图5-6-1 模型介绍 类目属性，解决“商品的属性如何管理、呈现、参与导购（类目、搜索的过滤条件）” 前后台类目设计，解决“如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾” 销售Sku和库存Sku设计，解决“在多渠道情况渠道商品，如何映射到实际sku进行履约” 要把这些问题搞清楚，得先把名词统一下： 领域 名称 oinone的定义 说明 举例 平台运营视角 Spu Product –>Spu2.1.9 –> 3.0.0 SPU(Standard Product Unit)：标准化产品单元。SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性 iPhone X可以确定一个产品 后台类目 后台类目(Category) 商品分类分级管理，以及规范该类目下公共属性可以分为普通属性、销售属性 比如类目：3c数码/手机销售属性：内存大小、颜色等普通属性：分辨率 前台类目 前台类目(FrontCategory) 平台导购类目 通过前台类目关联后台类目或后台类目属性，用于满足运营需求 大体上SPU处于最上层、Item属于下一级，而SKU属于最低一层。SPU是平台层面，Item是商家层面，SKU是商家的Item确定销售属性SPU非必须，在平台类交易中，平台方为了规范商家发布商品信息，进行统一运营时需要 商家销售视角 Item 渠道商品(Item) 简单来说是：SPU加上归属商家、以及商家自有的价格与描述 商家A的iPhone X Sku 销售Sku(SaleSku) SKU=Stock Keeping Unit（库存保有单位）。是对每一个产品和服务的唯一标示符，该系统的使用SKU的值根于数据管理，使公司能够跟踪系统，如仓库和零售商店或产品的库存情况。 iPhone X 64G 银色 则是一个SKU。 店铺类目 ShopCategory 商家店铺导购类目 在平台类电商，商家都会有自己独立的店铺主页，商家类目跟前台类目作用类似，只是局限影响范围为商家店铺内 销售SKU中会有一个InvSkuCode来关联InventorySku，比如：品牌上在不同渠道（淘宝、京东、自建电商）中会有不同的销售SKU，在从渠道同步销售SKU会根据外部code 商家管理视角 产品或库存Sku InventorySku 跟销售领域的sku的定义类似，但销售领域是为了规范购买行为，这里规范企业内部管理。 iPhone X 64G 银色 组合Sku InventorySkuComposition 空调有内外机组合而成，这就是一个组合sku 产品分类 ProductKind 企业内部管理划分 商品系列 ItemSeries 指互相关联或相似的产品，是按照一定的分类标准对企业生产经营的全部产品进行划分的结果。一个产品系列内往往包括多个产品项目。产品系列的划分标准有产品功能、消费上的连带性、面向的顾客群、分销渠道、价格范围等 存货类别 StorageKind 为了反映存货的组成内容，正确计算产品的生产成本以及销售成本，会计上必须对存货进行科学地分类，按存货的不同类别进行核算 表5-6-1 各领域名称说明
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【后端】项目开发后端知识要点地图
大类 明细 文档链接 平台基础 如何开发Action，理解前后端协议 如何开发Action，理解前后端协议 CDN配置及文件操作相关 OSS(CDN)配置和文件系统的一些操作 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 分库分表与自定义分表规则 分库分表与自定义分表规则 Oinone引入搜索引擎(增强模型) Oinone引入搜索引擎(增强模型) 引入搜索/增强模型Channel)常见问题解决办法 引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法 框架之MessageHub(信息提示) 框架之MessageHub(信息提示) DsHint和BatchSizeHint的使用 DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(查询批次数量) Oinone连接外部数据源方案 Oinone连接外部数据源方案 如何自定义SQL(Mapper)语句 如何自定义SQL(Mapper)语句 IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 如何在代码中使用自增ID、手动方式获取CODE 如何在代码中使用自增ID、手动方式获取CODE 函数之触发与定时配置和示例 函数之触发与定时配置和示例 函数之异步执行 函数之异步执行 查询时自定义排序字段和排序规则 查询时自定义排序字段和排序规则 非存储字段搜索 非存储字段搜索，适应灵活的搜索场景 枚举/二进制枚举/多值枚举 如何使用位运算的数据字典 全局首页及应用首页配置方法（homepage） 全局首页及应用首页配置方法(homepage) 缓存连接由Jedis切换为Lettuce 缓存连接由Jedis切换为Lettuce GraphQL请求：后端接口实现逻辑解析 GraphQL请求：后端接口实现逻辑解析 Nacos支持 Nacos作为注册中心 Oinone项目引入Nacos作为注册中心 Nacos作为配置中心 Oinone项目引入Nacos作为配置中心 Nacos做为注册中心调用SpringCloud服务 Nacos做为注册中心调用SpringCloud服务 分布式相关 如何构建分布式项目 Oinone如何支持构建分布式项目 构建分布式项目一些要点(dubbo日志关闭等) Oinone构建分布式项目一些注意点 信创支持 后端部署使用达梦数据库 【达梦】后端使用达梦数据库 后端部署使用PostgreSQL数据库 【PostgreSQL】后端使用PostgreSQL数据库 后端部署使用OpenGauss数据库 【OpenGauss】后端使用OpenGauss数据库 后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer） 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer） 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 常见扩展 如何增加用户中心的菜单 如何增加用户中心的菜单 导入导出 如何批量导入 如何批量导入 如何支持多Excel多个Sheet导入功能 如何支持多Excel多个Sheet导入功能 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导出功能 如何自定义Excel导出功能 如何自定义表达式 如何自定义表达式 登录扩展 对接外部SSO Oinone登录扩展：对接SSO(4.7.8及之后的版本) 自定义占位符 自定义RSQL占位符及在权限中使用 自定义RSQL占位符(placeholder)及在权限中使用 自定义数据权限拦截处理 自定义数据权限拦截处理 设计器公共 后端无代码设计器Jar包启动方法 后端无代码设计器Jar包启动方法 界面设计器 页面跳转时增加跳转参数 页面跳转时增加跳转参数 界面设计器的导入导出 界面设计器的导入导出 流程设计器 项目中工作流引入和流程触发 项目中工作流引入和流程触发 流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程代办等页面自定义 工作流-流程代办等页面自定义 审核撤回/回退/拒绝钩子使用 工作流审核撤回/回退/拒绝钩子使用 流程设计器的导入导出 流程设计器的导入导出 如何添加工作流运行时依赖 如何添加工作流运行时依赖 数据可视化 项目中图表设计器引入 数据可视化-项目中数据可视化的实现引入 自定义图表模版 数据可视化中图表的低无一体 图表设计器数据获取示例 数据可视化-数据可视化数据获取示例 如何添加数据可视化运行时依赖 如何添加数据可视化运行时依赖 图表设计器的设计数据导入导出 图表设计器的设计数据导入导出
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5.0.4版本bugfix：修复工作流日期/时间相关类型转换异常的问题，请升级对应版本
版本号： 5.0.19 版本发布日期：2024.08.24更新要点： 修复工作流日期/时间相关类型转换异常的问题 5.0.19 版本 升级说明及步骤（已升级为5.0.0版本忽略） 此版本与4.7.8版本的兼容方案如下，请严格参照升级说明及步骤进行1、【重要】升级前备份base库和用户权限模块所在的库 2、【重要】升级过程执行SQL严格按照升级文档中的步骤执行。特别注意：部分SQL是要求【发布前执行】，部分SQL是要求【发布后执行】 5.0.0升级详细说明及步骤 升级内容（5.0.0） 修复工作流日期/时间相关类型转换异常的问题 修复全量标记自动判断在多应用部署场景异常的问题 修复dsKey没有配置的错误日志 修复远程调用异常未正确提示在前端的问题 请尽可能保证业务工程前后端服务以及设计器同步升级前端服务仅需重新执行npm install即可自动升级到最新版本 版本包信息 Oinone平台部署及依赖说明（v5.0） 未使用到的版本号请忽略，按项目中使用到的进行替换。 <!– 平台基础 –> <pamirs.middleware.version>5.0.2</pamirs.middleware.version> <pamirs.k2.version>5.0.10</pamirs.k2.version> <pamirs.framework.version>5.0.29</pamirs.framework.version> <pamirs.boot.version>5.0.21</pamirs.boot.version> <pamirs.distribution.version>5.0.11</pamirs.distribution.version> <!– 平台功能 –> <pamirs.metadata.manager>5.0.1</pamirs.metadata.manager> <pamirs.core.version>5.0.41</pamirs.core.version> <pamirs.workflow.version>5.0.11</pamirs.workflow.version> <pamirs.workbench.version>5.0.3</pamirs.workbench.version> <pamirs.data.visualization.version>5.0.4</pamirs.data.visualization.version> <!– 设计器 –> <pamirs.designer.common.version>5.0.5</pamirs.designer.common.version> <pamirs.flow.designer.base.version>5.0.3</pamirs.flow.designer.base.version> <pamirs.workflow.designer.version>5.0.2</pamirs.workflow.designer.version> <pamirs.model.designer.version>5.0.2</pamirs.model.designer.version> <pamirs.ui.designer.version>5.0.16</pamirs.ui.designer.version> <pamirs.data.designer.version>5.0.2</pamirs.data.designer.version> <pamirs.dataflow.designer.version>5.0.3</pamirs.dataflow.designer.version> <pamirs.eip.designer.version>5.0.4</pamirs.eip.designer.version> 注意镜像名称变化 镜像说明 所有镜像均使用docker manifest支持amd64和arm64架构。如镜像拉取过慢，可在对应镜像Tag添加-amd64、-arm64后缀获取单一架构镜像。 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.0:5.0.19-amd64 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.0:5.0.19-arm64 镜像拉取 镜像或JAR版本：5.0.19 体验镜像：（所有中间件及前后端服务，包含全部设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.0:5.0.19 部署镜像：（包含前后端服务，包含全部设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-mini-v5.0:5.0.19 流程设计器镜像：（包含前后端服务，仅包含流程设计器） PS：原workflow-designer-standard-v5.0镜像不再提供，请更换为该镜像。 docker pull harbor.oinone.top/oinone/workflow-designer-v5.0:5.0.19 后端镜像：（仅包含后端服务，包含全部设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0:5.0.19 前端镜像：（仅包含前端服务，包含全部设计器） PS：前端镜像版本为独立版本，与其他镜像版本不同。原基础镜像为nginx-1.21.0版本，从5.0.8版本开始使用nginx-1.24.0版为基础镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer-frontend-v5.0:5.0.30 独立部署所有设计器JAR：（后端服务，包含所有设计器）pamirs-designer-boot-v5.0-5.0.19.jarpamirs-designer-boot-v5.0-latest.jar 独立部署流程设计器JAR：（后端服务，仅包含流程设计器）pamirs-workflow-designer-boot-v5.0-5.0.19.jarpamirs-workflow-designer-boot-v5.0-latest.jar 后端无代码设计器Jar包启动方法 如果您有任何问题、建议或反馈，请随时联系我们。为了获得最佳体验，请及时更新至最新版本。我们将继续努力改进产品，提供更好的服务。谢谢！
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5.1.0版本bugfix：优化sql_record可以无需配置存储路径，请升级对应版本
版本号： 5.1.16 版本发布日期：2024.10.23更新要点：优化sql_record可以无需配置存储路径 5.1.16 版本 升级说明及步骤（已升级为5.0.0版本忽略） 此版本与4.7.8版本的兼容方案如下，请严格参照升级说明及步骤进行1、【重要】升级前备份base库和用户权限模块所在的库 2、【重要】升级过程执行SQL严格按照升级文档中的步骤执行。特别注意：部分SQL是要求【发布前执行】，部分SQL是要求【发布后执行】 5.0.0升级详细说明及步骤 升级内容（5.1.0） 优化sql_record可以无需配置存储路径。默认使用当前运行时路径。 请尽可能保证业务工程前后端服务以及设计器同步升级前端服务仅需重新执行npm install即可自动升级到最新版本 版本包信息 Oinone平台部署及依赖说明（v5.0） 未使用到的版本号请忽略，按项目中使用到的进行替换。 <!– 平台基础 –> <pamirs.middleware.version>5.0.3</pamirs.middleware.version> <pamirs.k2.version>5.1.8</pamirs.k2.version> <pamirs.framework.version>5.1.15</pamirs.framework.version> <pamirs.boot.version>5.1.9</pamirs.boot.version> <pamirs.distribution.version>5.1.9</pamirs.distribution.version> <!– 平台功能 –> <pamirs.metadata.manager>5.1.2</pamirs.metadata.manager> <pamirs.designer.metadata.version>5.1.3</pamirs.designer.metadata.version> <pamirs.core.version>5.1.24</pamirs.core.version> <pamirs.workflow.version>5.1.9</pamirs.workflow.version> <pamirs.workbench.version>5.1.0</pamirs.workbench.version> <pamirs.data.visualization.version>5.1.4</pamirs.data.visualization.version> <!– 设计器 –> <pamirs.designer.common.version>5.1.3</pamirs.designer.common.version> <pamirs.flow.designer.base.version>5.1.4</pamirs.flow.designer.base.version> <pamirs.workflow.designer.version>5.1.3</pamirs.workflow.designer.version> <pamirs.model.designer.version>5.1.4</pamirs.model.designer.version> <pamirs.ui.designer.version>5.1.9</pamirs.ui.designer.version> <pamirs.data.designer.version>5.1.2</pamirs.data.designer.version> <pamirs.dataflow.designer.version>5.1.1</pamirs.dataflow.designer.version> <pamirs.eip.designer.version>5.1.3</pamirs.eip.designer.version> 注意镜像名称变化 镜像说明 所有镜像均使用docker manifest支持amd64和arm64架构。如镜像拉取过慢，可在对应镜像Tag添加-amd64、-arm64后缀获取单一架构镜像。 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.1:5.1.16-amd64 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.1:5.1.16-arm64 镜像拉取 镜像或JAR版本：5.1.16 体验镜像：（所有中间件及前后端服务，包含全部设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.1:5.1.16 部署镜像：（包含前后端服务，包含全部设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-mini-v5.1:5.1.16 流程设计器镜像：（包含前后端服务，仅包含流程设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/workflow-designer-v5.1:5.1.16 后端镜像：（仅包含后端服务，包含全部设计器） docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.1:5.1.16 前端镜像：（仅包含前端服务，包含全部设计器） PS：前端镜像版本为独立版本，与其他镜像版本不同。原基础镜像为nginx-1.21.0版本，从5.0.7版本开始使用nginx-1.24.0版为基础镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer-frontend-v5.1:5.1.23 独立部署所有设计器JAR：（后端服务，包含所有设计器）pamirs-designer-boot-v5.1-5.1.16.jarpamirs-designer-boot-v5.1-latest.jar 独立部署流程设计器JAR：（后端服务，仅包含流程设计器）pamirs-workflow-designer-boot-v5.1-5.1.16.jarpamirs-workflow-designer-boot-v5.1-latest.jar 后端无代码设计器Jar包启动方法 如果您有任何问题、建议或反馈，请随时联系我们。为了获得最佳体验，请及时更新至最新版本。我们将继续努力改进产品，提供更好的服务。谢谢！
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深度分页问题优化方案
问题原因 Mysql使用select * from table limit offset, rows分页在深度分页的情况下, 性能急剧下降。 例如：select * 的情况下直接⽤limit 600000，10 扫描的是约60万条数据，并且是需要回表 60W次，也就是说⼤部分性能都耗在随机访问上，到头来只⽤到10条数据(总共取600010条数据只留10条记录) 优化方案 前端方案：业务层面限制跨度比较大的跳页 提供2种风格分页器供用户选择 标准分页器，展示最后一页和跳转指定页输入框 简单分页器 参考百度方案: 不展示最后一页和直接跳转指定分页的输入框Google方案：只展示查看下一页的按钮 界面设计器选表格/画廊的属性面板提供分页器风格的属性下拉选择 xml示例 <!– 表格使用的标准分页器 –> <view type=”TABLE” paginationStyle=”SIMPLE”> <!– fields –> </view> <!– 画廊使用默认的标准分页器 –> <view type=”GALLERY” paginationStyle=”STANDARD”> <!– fields –> </view> 后端方案 使用索引：确保数据库表中的相关字段上创建了适当的索引。索引可以加快查询速度，特别是在处理大数据量时。 分批查询：将大数据分成多个较小的批次进行查询，而不是一次性查询全部数据。可以通过限制每次查询的数据量和使用合适的偏移量来实现分批查询，例如使用LIMIT和OFFSET子句。 基于游标的分页：使用基于游标的分页技术，而不是传统的偏移分页。游标分页是通过记录上一次查询的游标位置，在下一次查询时从该位置开始获取新的数据，避免了大偏移量的影响。这可以通过数据库自身的功能（例如MySQL的CURSOR）或使用第三方库来实现。 缓存数据：如果数据变化较少，可以考虑将查询结果缓存到内存中，以避免频繁地查询数据库。这样可以提高页面相应速度，并减轻数据库负担。缓存的数据应该根据业务需要及时更新。 数据预处理：如果查询结果经常需要进行复杂的计算或处理，可以考虑提前对数据进行预处理并缓存结果，以减少每次查询的计算负担。 数据库优化：针对具体数据库系统，可以根据实际情况进行数据库调优。例如，合理设置数据库连接池大小、调整数据库参数等。 分布式存储和计算：对于非关系型数据库或分布式存储系统，可以考虑使用分布式存储和计算方案，将数据分散存储在多个节点上，并通过计算节点并行处理查询请求，以提高性能和可伸缩性。 参考链接 MySQL深分页场景下的性能优化
