3.3.3 模型的数据管理器

数据管理器和数据构造器是Oinone为模型自动赋予的Function是内在数据管理能力,数据管理器针对存储模型是方便在大家编程模式下可以利用数据管理器Function快速达到相关数据操作的目的。数据构造器则主要用于模型进行初始化时字段默认值计算和页面交互

数据管理器

只有存储模型才有数据管理器。如果@Model.Advanced注解设置了dataManager属性为false,则表示在UI层不开放默认数据管理器。开放级别为API则表示UI层可以通过HTTP请求利用4.1.15【Pamirs标准网关协议】进行数据交互。

模型默认数据读管理器

函数编码 描述 开放级别
queryByPk 根据主键查询单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote
queryByEntity 根据实体查询单条记录 Local、Remote、Api
queryByWrapper 根据查询类查询单条记录 Local、Remote
queryListByEntity 根据实体查询返回记录列表 Local、Remote
queryListByWrapper 根据查询类查询记录列表 Local、Remote
queryListByPage 根据实体分页查询返回记录列表 Local、Remote
queryListByPageAndWrapper 根据查询类分页查询记录列表 Local、Remote
queryPage 分页查询返回分页对象,分页对象中包含记录列表 Local、Remote、Api
countByEntity 按实体条件获取记录数量 Local、Remote
countByWrapper 按查询类条件获取记录数量 Local、Remote

表3-3-3-1 模型默认数据读管理器

模型默认数据写管理器

函数编码 描述 开放级别
createOne 提交新增单条记录 Local、Remote
createOrUpdate 新增或更新,需要为模型设置唯一索引,如果数据库检测到索引冲突,会更新数据,若未冲突则新增数据 Local、Remote
updateByPk 根据主键更新单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote
updateByUniqueField 条件更新,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote
updateByEntity 按实体条件更新记录 Local、Remote、Api
updateByWrapper 按查询类条件更新记录 Local、Remote
createBatch 批量新增记录 Local、Remote
createOrUpdateBatch 批量新增或更新记录 Local、Remote
updateBatch 根据主键批量更新记录,会进行主键值检查 Local、Remote
deleteByPk 根据主键删除单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote
deleteByPks 根据主键批量删除,会进行主键值检查 Local、Remote
deleteByUniqueField 按条件删除记录,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote
deleteByEntity 根据实体条件删除 Local、Remote、Api
deleteByWrapper 根据查询类条件删除 Local、Remote
createWithField 新增实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api
updateWithField 更新实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api
deleteWithFieldBatch 批量删除实体记录并删除关联关系 Local、Remote、Api

表3-3-3-2 模型默认数据写管理器

如果模型继承IdModel,模型会自动设置主键设置为id,则会继承queryById、updateById和deleteById函数。

  • queryById(详情,根据ID查询单条记录,开放级别为Remote)

  • updateById(提交更新单条记录,根据ID更新单条记录,开放级别为Remote)

  • deleteById(提交删除单条记录,根据ID删除单条记录,开放级别为Remote)

如果模型继承CodeModel,模型也会继承IdModel的数据管理器,编码字段code为唯一索引字段。在新增数据时会根据编码生成规则自动设置编码字段code的值,继承queryByCode、updateByCode和deleteByCode函数。

  • queryByCode(详情,根据code查询单条记录,开放级别为Remote)

  • updateByCode(提交更新单条记录,根据code更新单条记录,开放级别为Remote)

  • deleteByCode(提交删除单条记录,根据code删除单条记录,开放级别为Remote)

没有主键或唯一索引的模型,在UI层不会开放默认数据写管理器。 #### 使用场景

3.3.3 模型的数据管理器

图3-3-3-1 数据管理器使用场景

数据构造器

模型数据构造器 construct:供前端新开页面构造默认数据使用。所有模型都拥有construct构造器,默认会将字段上配置的默认值返回给前端,另外可以在子类中覆盖construct方法。数据构造器 construct函数的开放级别为API,函数类型为QUERY查询函数,系统将识别模型中的以construct命名的函数强制设置为API开放级别和QUERY查询类型。

可以使用@Field的defaultValue属性配置字段的默认值。注意,枚举的默认值为枚举的name。

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9234.html

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

(1)
史, 昂的头像史, 昂数式管理员
上一篇 2024年5月23日 am9:48
下一篇 2024年5月23日 am9:50

相关推荐

  • 3.3.2 模型的类型

    本文会介绍不同类型模型以及其简单的应用场景,方便大家理解不同类型模型的用途 模型分为元模型和业务模型。元数据是指描述应用程序运行所必需的数据、规则和逻辑的数据集;元模型是指用于描述内核元数据的一套模式集合;业务模型是指用于描述业务应用元数据的一套模式集合。 元模型分为模块域、模型域和函数域三个域。域的划分规则是根据元模型定义数据关联关系的离散性来判断,离散程度越小越聚集到一个域。在4.1.4【模块元数据详解】一文中介绍的ModuleDefinition就是元模型。而我们在开发中涉及的就是业务模型 一、模型类型 抽象模型:往往是提供公共能力和字段的模型,它本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等)。 传输模型:用于表现层和应用层之间的数据交互,本身不会存储,没有默认的数据管理器,只有数据构造器。 存储模型:存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查(数据管理器)功能,是直接与连接器进行交互的数据容器。 代理模型:用于代理存储模型的数据管理器能力的同时,扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 二、模型定义种类 模型定义就是模型描述,不同定义类型,代表计算描述模型的元数据的规则不同 静态模型定义:模型元数据不持久化、不进行模型定义的计算(默认值、主键、继承、关联关系) 静态计算模型定义:模型元数据不持久化但初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 动态模型定义:模型元数据持久化且初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 静态模型定义需要使用@Model.Static进行注解;静态计算模型定义使用@Model.Static(compute=true)进行注解;动态模型定义不注解@Model.Static注解。 三、安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装,无法在对该模型编码值进行修改,之后的模型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,则系统会将该模型识别为新模型,存储模型会创建新的数据库表,而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解,表明在【oinone的设计器】中该模型配置不可变更;如果字段配置了@Base注解,表明在【oinone的设计器】中该字段配置不可变更。 四、基础配置 模型基类 所有的模型都需要继承以下模型中的一种,来表明模型的类型,同时继承以下模型的默认数据管理器(详见3.3.3模型的数据管理器一节)。 继承BaseModel,构建存储模型,默认无id属性。 继承BaseRelation,构建多对多关系模型,默认无id属性。 继承TransientModel,构建临时模型(传输模型),临时模型没有数据管理器,也没有id属性。 继承EnhanceModel,构建数据源为ElasticSearch的增强模型。 快捷继承 继承IdModel,构建主键为id的模型。继承IdModel的模型会数据管理器会增加queryById方法(根据id查询单条记录) 继承CodeModel,构建带有唯一编码code的主键为id的模型。可以使用@Model.Code注解配置编码生成规则。也可以直接覆盖CodeModel的generateCode方法或者自定义新增的前置扩展点自定义编码生成逻辑。继承CodeModel的模型会数据管理器会增加queryByCode方法(根据唯一编码查询单条记录) 继承VersionModel,构建带有乐观锁,唯一编码code且主键为id的模型。 继承IdRelation,构建主键为id的多对多关系模型。 模型继承关系图 图3-3-2-1 模型继承关系图 AbstractModel抽象基类是包含createDate创建时间、writeDate更新时间、createUid创建用户ID、writeUid更新用户ID、aggs聚合结果和activePks批量主键列表等基础字段的抽象模型。 TransientModel传输模型抽象基类是所有传输模型的基类,传输模型不存储,没有数据管理器。 TransientRelation传输关系模型是所有传输关系模型的基类,传输关系模型不存储,用于承载多对多关系,没有数据管理器。 BaseModel存储模型基类提供数据管理器功能,数据模型主键可以不是ID。 IdModel带id模型抽象基类,在BaseModel数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 BaseRelation关系模型抽象基类用于承载多对多关系,是多对多关系的中间模型,数据模型主键可以不是ID。 IdRelation带id关系模型抽象基类,在BaseRelation数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 CodeModel带code模型抽象基类,提供按配置生成业务唯一编码功能,根据code查询、更新、删除数据的功能。 EnhanceModel增强模型,提供全文检索能力。此模型会在4.1.25【框架之搜索引擎】一文中展开介绍。 五、抽象模型(举例) 抽象模型本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等),而是通过继承的机制供子模型复用其字段和函数。子模型可以是所有类型的模型。 比如demo模块要管理的一些公共模型字段,我们可以建一个AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel,demo模块中的实体模型就可以继承它们。我们来为demo模块的模型统一增加一个数据状态这么一个字段,用做数据的生效与失效管理。 Step1 引入DataStatusEnum类 pamirs-demo-api的pom.xml包增加依赖,便于引入DataStatusEnum类,当然也可以自己建,这里只是oinone提供了统一的数据记录状态的枚举,以及相应的通用方法,这边就直接引入 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-core-common</artifactId> </dependency> 图3-3-2-2 引入通用类库 Step2 修改DemoModule DataStatusEnum枚举类本身也会做为数据字典,以元数据的方式被管理起来,当一个模块依赖另一个模块的元数据相关对象,则需要改模块的模块依赖定义。为DemoModule增加CommonModule的依赖注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.action.UxRoute; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.navigator.UxHomepage; import pro.shushi.pamirs.core.common.CommonModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Module; import pro.shushi.pamirs.meta.base.PamirsModule; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.ModuleConstants; @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(@UxRoute(PetShop.MODEL_MODEL)) public class DemoModule implements PamirsModule { public static final String MODULE_MODULE = "demo_core"; public static final String MODULE_NAME = "DemoCore"; @Override public String[] packagePrefix() { return new String[]{ "pro.shushi.pamirs.demo"}; } } 图3-3-2-3 定义模块依赖 Step3 新建AbstractDemoCodeModel和AbstractDemoIdModel 并新增AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel分别继承IdModel和CodeModel,实现IDataStatus接口不是必须的,刚好DataStatus有配套的通用逻辑,暂时也先加进去,具体使用会在本文的【代理模型】这段介绍 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.behavior.IDataStatus; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.CodeModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractDemoCodeModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "AbstractDemoCodeModel") public abstract class AbstractDemoCodeModel extends CodeModel implements IDataStatus { public static final String MODEL_MODEL="demo.AbstractDemoCodeModel"; @Base @Field.Enum @Field(displayName = "数据状态",defaultValue = "DISABLED",required =…

    2024年5月23日
    1.5K00
  • 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
    99700
  • 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
    1.0K00
  • 2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块

    我们的Oinone平台采用模型驱动的方式,并符合面向对象设计原则,每个需求都可以是一个独立模块,可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建,具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是,它们的应用市场上的应用往往是模板式的,也就是说,这是一个拷贝,个性化只能在应用上直接修改,而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能,而软件公司在服务大量客户时,也会面临不同版本的维护问题,成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题,让客户和软件公司都可以从中受益(如下图2-9、2-10所示)。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时,传统的方法通常是直接修改标准产品源码,但这样做会带来一个问题:标准产品无法持续升级。相反,无论是在OP模式还是SaaS模式下,Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发,保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时,Oinone采用了面向对象的设计原则,实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态,而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子,说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征,并带来了什么好处: 继承:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装:外部无需关心模型内部如何实现,只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续,同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中,万物皆对象,一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点,作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法,并覆盖了A对象的属性1和方法1,同时新增了属性3和方法3。 此外,Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面,我们基于Java编码规范收集相关元数据,以保持不改变Java编程习惯。另一方面,方法和对象的挂载是松耦合的,只要按照元数据规范进行挂载,就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下,我们可以直接增加方法和属性(如下图2-12所示)。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性,还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点,以应对方法逻辑的覆盖和扩展,以及系统层面的逻辑扩展(如下图2-13所示)。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中,拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下,根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制,用于扩展函数的逻辑。通过这一机制,可以对函数逻辑进行灵活的扩展,以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法,都可以以独立的模块方式来扩展,这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块,方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分,同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时,能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中,我们也提到了这个特性,但那是在低无一体的情况下,通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下,典型的Oinone二次开发工程结构(如下图2-14所示),就可以更好地理解这个特性啦! 图2-14 Oinone典型的二开工程结构

    2024年5月23日
    1.2K00
  • 数据类

    1.数据类 1.1 新增数据 新增数据节点可以为任意模型通过表达式新增数据,包含两种模式,「节点执行完即增加业务数据」功能下新增的数据也可以同步触发流程,相反「节点执行完不增加业务数据」则不会触发新增业务数据关联的流程,数据仅可用于后续流程使用。 流程增加的数据在节点执行时就生效。 1.2 更新数据 更新数据节点可以为任意模型通过表达式更新数据。 1.3 获取数据 当流程需要调用触发模型之外的模型中的数据时就需要使用获取数据的功能。 需要选择获取单条/多条数据,选择一个获取数据的模型,可以设置一些筛选项减少不必要的数据。最后需要设置未获取到数据时的执行方式。 继续执行:跳过本次数据获取,继续执行流程。 向模型中新增数据后继续执行:新增数据来供后续节点使用,新增数据同时存入数据库中。 终止流程:终止流程将结束该流程,不管之后是否还有流程节点。 1.4 删除数据 删除数据节点可以将流程节点上面的模型数据从数据库中删除。 1.5 更新流程参数 可以将「流程配置」中的「流程参数」进行修改,仅有变更过的流程参数才能其他节点选中。 1.6 引用逻辑 可以在流程中使用模块自带的逻辑或使用低代码设计的逻辑。

    2024年5月23日
    97100

Leave a Reply

登录后才能评论