模块(module):是按业务领域划分和管理的最小单元，是一组功能、界面的集合。
带大家快速认识下如何构建一个oinone的模块并启动它。我会从以下几个维度去介绍模块的构建与启动方式、模块详解。让大家直观且全方位地了解oinone的模块所包含的内容
构建第一个Module
启动前端工程
应用中心
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9227.html
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一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction（默认为false），事务传播行为propagationBehavior（默认PROPAGATION_SUPPORTS），事务隔离级别isolationLevel（默认使用数据库默认的事务隔离级别），所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务，支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务，不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作，不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务，请使用PamirsTransational分布式事务管理方案（@PamirsTransational(enableXa=true)）。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务，使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下，与@Transactional注解功能一致。 编程式事务，使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下，与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务，使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 （isolation）:一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性（durability） :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度，当多个事务同时访问相同数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就可能发生以下问题： 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据，所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务–>取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句，期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句，但先后得到的结果不一致，这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs（Spring）支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE（读已提交） MySQL（可重复读） READ_UNCOMITTED 读未提交（脏读）最低的隔离级别，一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交，ORACLE默认隔离级别，有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读，解决不可重复读的隔离级别，但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务，如果不存在，就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务，如果不存在，抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在，挂起当前事务，创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行，如果有事务存在，挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行，如果有事务存在，抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在，则嵌套事务执行 A中嵌套B事务，嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW （两个独立事务） PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚，B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常，并没有继续向上抛异常，则B先回滚，A再正常提交； 2.如果A未捕获B的异常，默认则会将B的异常向上抛，则B先回滚，A再回滚 B先回滚，A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚，A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交，A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务（举例） Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务，PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务，但此多库事务为非严格的分布式多库事务，之所以选择这个方案，原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证，特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文，自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页，选择记录点击【批量更新数据状态】按钮，修改记录的数据状态为【未启用】，提交看效果。期望效果为：提示系统异常，数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…
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。
工欲善其事，必先利其器。 在进行学习前，大家务必先检查环境。为了降低大家环境准备难度，基础环境全程用安装包无脑模式进行环境配置，安装请从附件下载（提供mac版本安装包，其他操作系统请自行网上下载与安装）。 后端相关 基础环境准备 安装 jdk 1.8 （下载地址见书籍【附件一】） 安装 mysql 8.0.26 （下载地址见书籍【附件一】） 安装mysql，并配置环境变量详见本文中的【环境变量设置】部分 如果mysql启动失败则，在命令行加执行以下命令 Shell mysqld –initalize-insecure sudo chmod -R a+rwx /usr/local/mysql/data/ 图3-1-1 mysql启动失败需执行的命令 安装 idea社区版 （官方下载链接见书籍【附件一】） 根据不同版本下载不同的idea插件 (联系Oinone官方客服) b. 点击Preferences菜单（快捷键 comand+,） c. 选择Plugins，进入插件管理页面，接下来按图操作就可以了 d. 图3-1-3 插件管理页面操作示意 e. 选择.zip文件，不需要解压 如果安装了Lombok，请禁用 idea的Java Complier，不然java反射获取方法入参名会变成arg*，导致元数据默认取值出错。或者pom中加入Complier插件，此方法为正解，不然上线也会有问题，我们学习的工程都会选用mvn插件方式 图3-1-4 界面操作示意图 图3-1-5 界面操作示意图 图3-1-6 界面操作示意图 <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <configuration> <compilerArgument>-parameters</compilerArgument> <source>${maven.compiler.source}</source> <target>${maven.compiler.source}</target> <encoding>${project.build.sourceEncoding}</encoding> </configuration> </plugin> 图3-1-7 pom文件代码 安装 dataGrip 最新版本的 过期就去删“ ~/Library/Application\ Support/JetBrains/DataGrip202xxxx”相关的目录，无限期试用，或者安装其他mysql GUI 工具 安装 git 2.2.0（下载地址见书籍【附件一】） 安装 GraphQL的客户端工具 Insomnia 第一次使用可以参考3.2.1【构建第一个Module】一文中在模块启动后如何用该工具验证后端启动成功，更多使用技巧自行百度，Insomnia.Core-2022.4.2.dmg.txt(186.9 MB)（下载地址见书籍【附件一】）,下载文件后修改文件名去除.txt后缀 安装 maven ，并配置环境变量（下载地址见书籍【附件一】） 配置mvn的settings，下载附件settings-open.xml，并重命名为settings.xml,建议直接放在~/.m2/下面。下载地址见oinone开源社区群公告，也可以联系oinone合作伙伴或服务人员 把settings.xml拷贝一份到maven安装目录conf目录下 环境变量设置 vi ~/.bash_profile ，并执行 source ～/.bash_profile ##按实际情况设置 export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/support-files export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_0221.jdk/Contents/Home ##替换掉${mavenHome}，为你的实际maven的安装路径 export M2_HOME=${mavenHome} export PATH=$PATH:$M2_HOME/bin 图3-1-8 环境变量设置 查看主机名 #查看主机名 echo $HOSTNAME 图3-1-9 查看主机名 根据主机名，配置/etc/hosts文件。此步如果没有配置，可能导致mac机器在启动模块时出现dubbo超时,从而导致系统启动巨慢，记得把oinonedeMacBook-Pro.local换成自己的主机名 #oinonedeMacBook-Pro.local 需要换成自己对应的主机名，自己的主机名用 echo $HOSMNAME 127.0.0.1 oinonedeMacBook-Pro.local ::1 oinonedeMacBook-Pro.local 图3-1-10 配置/etc/hosts文件 必备中间件安装脚本（rocketmq、zk、redis） zk 下载并解压（下载地址见书籍【附件一】） vi ～/.bash_profile ，追加以下两行，并执行 source ～/.bash_profile #### 替换掉${basePath}，为你的实际安装路径 export ZOOKEEPER_HOME=${basePath}/apache-zookeeper-3.5.8-bin export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin 图3-1-11 配置zk环境变量 启动zk ##启动 zkServer.sh start ##停止 zkServer.sh stop 图3-1-12 启停zk rocketmq （下载地址见书籍【附件一】） vi ～/.bash_profile ，追加以下两行，并执行 source ～/.bash_profile #### 替换掉${basePath}，为你的实际安装路径 export ROECET_MQ_HOME=${basePath}/rocketmq-all-4.7.1-bin-release export PATH=$PATH:$ROECET_MQ_HOME:$ROECET_MQ_HOME/bin 图3-1-13 配置rocketmq环境变量 到bin目录下修改配置文件 runserver.sh 和 runbroker.sh ##注释掉下面一行 ##choose_gc_log_directory ##修改java启动所需内存，按自己实际情况改，1g或者512m JAVA_OPT = "${JAVA_OPT} -server -Xms1g -Xmx1g -Xmn1g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m" 图3-1-14 bin目录下修改配置文件 启停rocketmq ##启动 nameserver nohup…
1. 业务场景 进入数据可视化后，默认处于图表列表页面，点击报表/数据大屏图标则可切换至对应列表；支持从模型获取数据后，过滤数据后创建可视化图表，维护的图表信息可以被报表、数据大屏、以及业务系统引用。 2. 操作流程 1）进入数据可视化，进入图表tab，维护分组信息； 2）在二级分组名称后点击“+”【添加图表】，对图表进行编辑设计； 3）创建完成后可以【编辑】图表； 4）图表完善后，可以点击【发布】图表，则图表此时可以被引用； 5）如果图表有更新，则可以点击【更新发布】，使业务系统引用对图表变为最新的图表信息； 6）如果图表数据不再可以公开使用，则需要通过【隐藏】功能将图表的引用权限收起，此时报表、数据大屏、前端业务系统均不可再引用该图表，但不影响已被引用的图表； 7）隐藏后可以【取消隐藏】，图表恢复隐藏前的状态和功能，可以被引用。 3. 操作流程图解 3.1 创建分组 1）操作流程：创建分组 2）操作路径：数据可视化-图表-创建分组 3）点击搜索框后的「+」创建一级分组，输入一级分组名称后，点击一级分组后的「+」创建二级分组，输入二级分组名称后，此时分组创建完成，可以在二级分组下创建图表 3.2 编辑分组名称 1）操作流程：选择分组-编辑分组名称 2）操作路径：数据可视化-图表-编辑分组名称 3）鼠标移动至需要修改的分组上，点击出现的「编辑图标」，可以修改分组名称，修改后分组名称实时更新 3.3 删除分组 1）操作流程：选择分组-删除分组 2）操作路径：数据可视化-图表-删除分组 3）鼠标移动至需要删除的分组上，当分组下无图表时出现「删除图标」，可以点击图标后删除分组，删除一级分组时对应所有的二级分组也会被删除，删除后消失，只有分组下没有图表的分组才能直接删除成功 3.4 创建图表 1）操作流程：选择二级分组-创建图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-创建图表 3）鼠标移动至需要创建图表的二级分组上，出现「+」，点击图标后弹出“创建图表”弹窗，需要填写图表标题、模型、方法； a图表标题：最大支持20个字，支持汉字、数字、大小写字母、-；同个一级分组下不允许重复； b模型：需要选择来源数据对应的模型； c方法：选择模型后需要选择方法，方法是用来提取模型数据的逻辑； 4）选择成功后进入图表设计页面 3.5 编辑图表 1）操作流程：选择图表-编辑图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-编辑图表 3）只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的图表，且存在三种编辑情况 a第一种：点击图表标题后的编辑图标，仅能编辑图表标题； b第二种：点击图表中的图表标题、图表副标题、图表描述后的编辑图标，可以直接编辑图表标题、图表副标题、图表描述； c第三种：点击【编辑】按钮，进入图表设计页面，带出已有的数据字段、样式、图表内容，编辑时的规则与创建时一致，编辑后可以点击保存进行更新，如果未保存直接返回，则编辑无效； 4）编辑后实时生效，图表信息保持展示最新效果 3.6 删除图表 1）操作流程：选择图表-删除图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-删除图表 3）未发布或者已发布但没有被隐藏的图表，并且没被前端或者报表引用，才展示图表菜单名称后的删除图标 4）删除后图表消失 3.7 复制 1）操作流程：选择图表-复制图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-复制图表 3）点击【复制】按钮，复制成功，名称为copy of 原图表标题，展示在原图表分组的最后一个 3.8 发布 1）操作流程：选择图表-发布图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-发布 3）选择单个未发布且没有被隐藏的图表，点击【发布】按钮，图表发布后可以被前端引用，图表状态变为已发布，展示最近发布时间； 4）如果图表发布后有更新内容，会展示的更新类型：更新图表信息/更新图表内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1）操作流程：选择图表-查看最近一次发布的版本 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-查看最近一次发布的版本 3）当图表发布后有更新，在最近发布时间左侧展示【查看】，在最近发布时间下展示更新的类型，点击查看可以查看最近发布的版本 3.10 更新发布 1）操作流程：选择图表-更新发布图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更新发布图表 3）选择单个已发布且没有被隐藏的图表，并且该图表在上次发布后有所更新，可以点击【更新发布】按钮，将最新的图表内容发布至业务系统，业务系统引用的图表为最新内容； 4）如果更新了内容，但未点击更新发布，则前端业务系统查看的图表仍为最近发布的图表 3.11 隐藏 1）操作流程：选择图表-隐藏图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-隐藏图表 3）图表默认不隐藏，点击图表左侧的是否隐藏可以切换，切换是否隐藏=是 a未发布的图表，较隐藏前，不可以操作【发布】，可以【取消隐藏】； b已发布的图表，较隐藏前，只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】； 4）隐藏后的图表不可以被引用，但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1）操作流程：选择图表-取消隐藏图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-取消隐藏图表 3）隐藏后的图表可以取消隐藏，切换是否隐藏=否，取消隐藏后，图表恢复隐藏前的状态和功能，可以被引用 3.13 查看引用 1）流程：选择图表-查看被哪些报表/数据大屏/页面引用 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-查看引用 3）选择具体的图表，查看当前图表被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1）流程：选择图表-不允许别人编辑 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-不允许别人编辑 3）选择自己创建的图表，对图表是否允许其他人编辑进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法编辑图表 3.15 不允许别人引用 1）流程：选择图表-更多-不允许别人引用 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-不允许别人引用 3）选择自己创建的图表，对图表是否允许他人引用进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法在报表、数据大屏、界面设计器引用到该图表 3.16 导出图片 1）操作流程：选择图表-导出图片 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-图表导出图片 3）选择图表后，点击【导出图片】按钮可以将当前图表导出为图片 3.17 导出EXCEL 1）操作流程：选择图表-导出EXCEL 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-图表导出EXCEL 3）选择图表后，点击【导出EXCEL】按钮可以将当前图表导出为EXCEL 4. 图表设计页面 4.1 修改模型、方法 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）在“创建图表”弹窗中选择了模型和方法后，可以在进入图表设计页面修改 4）图表设计页面，点击模型后的设置图标后，右侧弹出弹窗，可以修改模型和获取模型数据的方法，需要注意的是：修改模型后，图表信息会清空 4.2 维度 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）维度字段：布尔、文本、枚举、日期时间、年份、日期、时间、用户ID、手机号、邮箱 4.2.1 维度的添加 1）图表设计页面，点击维度后的「+」，右侧弹出弹窗，展示所有的维度字段，可以选择对应的字段进行分析 a拖动字段进入维度列表 b点击字段，则字段进入维度列表 2）不同的图表支持的维度个数不同，当维度字段个数已达上限后不可再添加；此时拖动新字段到旧字段上后，新字段会代替旧字段进行数据分析，且会保留相同的样式 4.2.2 维度的删除 1）维度选择后，鼠标放到维度字段上，显示「删除图标」 2）点击则字段删除成功，维度字段的效果消失 4.2.3 修改维度展示名称 1）维度选择后，鼠标放到维度字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出「修改展示名称」的设置选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改，在输入框下方可以查看原字段名称 4.3 数值 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）数值字段：整数、浮点数、金额、（连续的日期时间、年份、日期、时间） 4.3.1 数值的添加 1）图表设计页面，点击数值后的「+」，右侧弹出弹窗，展示所有的数值字段，可以选择对应的字段进行分析 a拖动字段进入数值列表 b点击字段，则字段进入数值列表 2）不同的图表支持的数值个数不同，当数值字段个数已达上限后不可再添加；此时拖动新字段到旧字段上后，新字段会代替旧字段进行数据分析，且会保留相同的样式 3）拖入的数值字段中，可以同时拖入整数、浮点数、金额；但是拖入字段类型=年份/日期时间/日期/时间后，不可以拖入其他字段类型的数值字段 4）饼图、漏斗图不可以在数值列表中拖入字段类型=年份/日期时间/日期/时间的字段 4.3.2 数值的删除 1）数值选择后，鼠标放到数值字段上，显示「删除图标」 2）点击则字段删除成功，数值字段的效果消失 4.3.3 修改数值展示名称 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「修改展示名称」选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改，在输入框下方可以查看原字段名称 4.3.4 修改数值聚合方式 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「聚合方式」选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改 3）默认是求和，可以修改为「无处理、最小值、最大值、平均值、计数」 a求和：将维度值对应的所有数值进行加和 b无处理：取维度值对应数值中的最近一条不为空的值 c最小值：取维度值对应数值中的最小值 d最大值：取维度值对应数值中的最大值 e平均值：取维度值对应数值的平均值 f计数：计算维度值对应的数值个数 4）修改后实时更新图表信息，会影响辅助线取数值字段时的值 4.3.5 修改数值数据格式 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「数据格式」选项，点击后右侧出现修改数据格式的弹窗，可以进行修改 3）可以设置字段的数据类型、单位；…
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
