3.4.2 函数的开放级别与类型

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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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  2024年5月23日

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  3.3.10 字段类型之关系描述的特殊场景

  在3.3.9【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法，还有一些特殊场景如：关系映射中存在常量，或者M2M中间表是大于两个字段构成。 举例说明关系字段-高级用法 场景描述 PetTalent模型增加talentType字段，PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType（达人类型），PetItemRelPetTalent 中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType，PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents 字段，关系中增加常量描述。示意图如下 实际操作步骤： Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; 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; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段，在关系描述中增加talentType（达人类型） @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 清除中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 清除PetItem与PetTalent的多对多中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 Step7 重启看效果 修改达人记录，选择不同达人类型 PetItem、PetCatItem、PetDogItem不同的交互页面

  史, 昂

  2024年5月23日

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  1.5 Oinone与行业对比

  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

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  2024年5月23日

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• 4.5 研发辅助

  这里都是一些提升研发效率的小工具

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  7.1 设计器总览

  设计器转为非专业研发设计，在Oinone3.0版本中已经完成元数据完整在线化，真正做到低无一体。对于设计器的定位我们开篇就介绍过，它是LCDP的产品化呈现，是冰山露在外面大家看得到的，核心还是在LCDP本身。我们先目睹下设计器的一些产品页面，如您有想体验，可以在Oinone官网注册 模型设计器 Oinone以模型为驱动，当有模型、数据字典、数据编码等设计功能，我们就可以完整地定义产品数据模型，模型设计器整体呈现区别于普通ER图，以当前模型为核心视角展开，可以点击关联模型切换主视角。这样的好处在于突出当前设计，聚焦设计本身。同时模型上预留了几个核心入口如：分类管理、继承拓扑图、页面设计、逻辑设计等。另外我们在体验上区分了专家模式和经典模式，顾名思义，专家模式的功能会更加丰富，对专业知识的要求也会更高。专家模式下一般会增加一些跟业务无关的配置如：索引设置等调优行为 逻辑设计器 从图灵完备的角度上说，要支持功能越完备，使用越复杂。我们优先从图灵完备的角度出发，所以我们第一版逻辑设计器相对比较复杂，第二版本规划中会类似模型设计器推出专家版和经典版。 界面设计器 界面设计器第一版会先支撑后端页面在线自定义，后边将陆续推出前端页面、多端能力。为了支持多端和2C页面的设计，我们对前后端协议做了比较大的改造。目前设计器已经支持完全基于V3的前后端协议。 数据可视化 数据可视化支持从内部系统模型获取数据内容后，根据业务需求自定义图表，目的是为企业提供更高效的数据分析工具。 与市场同类产品相比，我们的数据可视化产品：不需要前置维护数据源、进行数据转换；可智取业务系统模型，系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析；降低对数据分析人员研发能力要求的同时，也提升了数据分析的效率。 流程设计器 Oinone流程设计器为业务流程和审批流程提供了可自动执行的流程模型：通过定义流转过程中的各个动作、规则，以此实现流程自动化。在Oinone流程设计器中，流程可以跨应用设计，不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。

  史, 昂

  2024年5月23日

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