3.6 问题排查工具

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  5.1 CDM的背景介绍

  如果说低代码开发框架输出技术标准，CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计，让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷，得从互联网架构的演进开始，了解其过程，就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心！我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段，特别平台化到中台化的阶段，目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展，适用多业务线（或多场景应用）独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似： 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求，而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致，导致很多重复建设，所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题，又需要多个供应商共同参与，所以把供应商类类比成各个业务线，在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似，那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了？当然不是，因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式：“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”，其本质还是平台主导模式，它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台，那是多么荒唐的事情，平台化已经足够的复杂了，还让不同背景、不同企业的研发一起共建，最后往往导致企业架构负载过重，这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱，我们重新设计，站在上帝视角去看有没有更好的方式呢？当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念，CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体，它还允许用户建立个性化的实体，用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感，但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础，是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准，这个有点像菜鸟网络推出的奇门，让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通，一套标准是为了解决一个行业问题，而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄，虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题，但就模型来说就够大家喝一壶了，模型库非常庞大而且复杂，学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念：侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富，缺点模型设计过于复杂，刚开始有前瞻性，但在理解、维护都非常困难，随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化，异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念：侧重在简单、灵活、统一上，体现为在上层应用开发时，每一业务领域保持独立，模型简单易懂，并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发，灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上，与互联网架构结合，利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致，支撑“所有业务可能性”为目标，而是抽象80%通用的设计，保持模型简单可复用，来解决数据割裂问题，并保持业务线独立自主性，快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化，跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统，需要调用各个业务平台提供的功能，增加CDM以后也就是我们右的图，每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了，其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题： 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计，对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议： 一些通用性模块继续以平台化的方式存在，能力完全复用。 业务线自建业务平台，保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型，保证核心数据不割裂，形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体，保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂，在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体，可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处： 通过多种继承方式，继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等，从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型，从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图

  史, 昂

  2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  1.4 Oinone对软件特性的思考

  我在个人的微信公众号上《浅谈企业IT架构的十年困局》一文中写了“企业或者软件公司在工程领域都关注哪些特征，而这些特征又应与具体研发人员的个体能力无关”的相关内容。收到很多业内人士的留言，也引起了很多同行的共鸣，所以今天在这里也打算针对这个话题，跟大家再做个深入的探讨。 一、首先为什么强调要跟研发个体能力无关 我们先来看一个故事： 轮扁是春秋时期齐国的木工，齐桓公召其入宫打造物件。有一天，齐桓公在堂上看书，轮扁在堂下用椎、凿等工具做车轮。 齐桓公看书看到得意处，不由得读出声来。轮扁听到读书声，想了想，放下手里的工具，走上堂来，在齐桓公面前几步远的地方停下，恭恭敬敬地说：“请恕臣斗胆问一下，君王读的是什么书？”齐桓公没想到这个老木匠会走上堂来，倒有点意外。不过看在他年纪大的份上，倒也不去斥责他，就回答说：“寡人读的是圣人写的书。”轮扁问：“圣人还在吗？”齐桓公说：“已经死了。”轮扁说：“这样看起来，君王所读的，不过是古人的糟粕而已！”齐桓公勃然大怒，说：“寡人读书，你一个做车轮的怎么敢议论？你说，这书上怎么会是古人的糟粕？说出道理便罢，说不出道理便难逃一死！” 轮扁不慌不忙地说：“臣是根据臣所从事的活计而明白这个道理的。砍削轮子，榫头做得宽了则松滑而不牢固，做得太紧就必然涩滞而安不进去，臣制作的榫头松紧适宜，是因为心里怎样想的手便怎样去做。然而尽管所需要的分寸度数心里都明白，要把它用言辞表达出来却实在不可能，全靠自己手与心的配合。所以，臣无法将其中的奥秘传授给儿子，臣的儿子也无法从臣这里学到其中的奥秘。因此，臣如今七十多岁了，还只好亲手去干制作轮子的活。这样看来，古人之道的精华都已随着古人死去而无法传世，那么君王所读的，不就是古人的糟粕了吗？” 这就是著名的成语故事——轮扁斫轮，出自《庄子·天道》。庄子通过轮扁的言论，深刻地揭示了高妙之技的难以言传。 而当我们转换视角，在企业数字化转型领域，无论是软件公司还是甲方IT团队，核心上是应用级开发需求，更多的精力应该放在业务场景理解、需求把控以及业务系统实现上。但往往在一个项目进入研发之前，会花很大力气在技术架构设计、技术栈选型、通用能力对接、扩展点设计这些跟业务场景无关的技术事项上，且需要高级别的架构师来主导。大部分情况下，架构师会选开源框架来实现，慢慢沉淀为企业的研发标准体系，所以底层架构的能力往往依赖架构师个人能力。不禁发现他们与轮扁有着异曲同工之处。架构师所积累的个人经验和技术能力，往往难以通过简单的手把手教学、技术评审会完全传递给团队中的其他成员。即使有所传授，其效率也可能仅达到50%，并且随着团队成员数量的增加，这种效率还可能持续递减。因此，我们需要更多地依赖于技术手段，将架构师的经验和能力固化下来，形成一套可复制、可推广的标准技术产品。这样，每个团队成员都能够通过学习和运用这些技术，达到至少70%的传递效率，从而确保团队整体技术水平的稳步提升。这也正是开篇所强调的，企业或软件公司在工程领域所关注的特征，应当与具体研发人员的个体能力相剥离，而更多地依赖于标准化、系统化的技术手段，来确保团队整体的高效运作。 二、软件公司在工程化领域都关注哪些特征 接下来，我将从技术角度深入剖析设计初衷和技术实现原理，以展现技术公司应当“被标准化的特征”究竟长什么样。 先做个名称解释，下文中涉及“标品”、“升级”、“扩展逻辑”，这是站在软件公司角度出发描述的，如果是企业内部可以把标品理解为特定业务应用平台，升级则是业务应用平台的正常规划迭代，扩展逻辑理解为脱离平台发展的临时性需求。 1. 可逆计算 可逆计算，在应用上的特征图 场景：调查发现企业研发至少有40%的精力在跟各条业务线的团队在评审项目需求，判断需求是否合理。而且业务线对需求完善时间要求紧，每天盯着研发进度，经常问“这个需求什么时候支持，我们等着用”。导致产研部门的研发抱怨产品节奏乱，无法按照自身节奏进行迭代，被项目推着走，没有时间思考，人手不足，加班多，工作压力大…… 价值：该特性很好的规避了研发因为时间紧迫，写的一些临时代码腐蚀核心业务系统。它需要做到不论从数据模型、业务逻辑、交互展示都能有扩展能力，并且这些扩展能力与个体研发无关才行。它同时所描述的也是一个具备差量计算能力的软件架构模式，它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用，同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性，使得应用的定制和恢复变得简单而高效。 技术原理：它所描述的是一个基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式，它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用，同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性，通过元数据来驱动应用的构建和变更，使得应用的定制和恢复变得简单而高效 在这种架构中，元数据起到了至关重要的作用。元数据是关于数据的数据，它描述了数据的结构、属性、关系等信息。在软件应用中，元数据可以用来描述应用的组件、功能、配置等信息。通过元数据驱动应用可以根据元数据的描述来动态地构建和配置自身的功能和结构 差量计算则是实现应用可逆性的关键。当添加或移除扩展包时，系统会根据扩展包中的元数据与标准应用的元数据进行差量计算，确定需要添加或移除的功能和组件。这种差量计算可以确保在添加扩展包后，应用能够保持原有的功能和稳定性，同时新增扩展包带来的新功能，而在去除扩展包时，应用能够恢复到原始的标准状态，不会留下任何冗余或冲突的代码和配置。 为了实现这种架构模式，元数据注册表和分布式部署能力是非常重要的。元数据注册表需要能够存储和管理大量的元数据信息，并且提供高效的查询和更新机制。分布式部署能力则能够确保应用在不同的环境中都能够稳定运行，并且能够快速地响应扩展包的添加和移除操作，即差量(扩展包》可独立存在又相互作用。 总的来说，这种基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式为应用的定制和恢复提供了强大的支持，使得应用能够根据不同的需求进行灵活的定制和扩展。同时，它也提高了应用的可维护性和可靠性，降低了开发和维护的成本 2. 协同演进 协同演进，在应用上的特征图 场景：它所描述的场景是一个复杂的软件升级过程，其中涉及了标准应用的升级以及用户个性化扩展的保留。通过面向对象的方式扩展标准应用的功能，可以在升级过程中保持用户自定义逻辑的完整性，并同时集成新版本中的新特性。 价值：很多号称产品型的软件公司，在交付客户项目的时候，都是从标品复制一个分支，然后客户个性化直接在这个分支上改。这种模式会带来两个问题： 是当客户数量变大，每个客户的版本都不一致，维护成本很高； 是当标品升级带来的新特性无法复制给客户，导致客户满意度下降甚至流失。协同演进就是要解决这个问题。 技术原理：它需要在第一个差量计算的特性基础上才能得以完成，同时在这种升级能力中，元数据驱动和模型驱动是关键所在。元数据驱动确保了应用能够理解和处理不同版本之间的变化，包括功能的增删改以及结构的调整。模型驱动则提供了描述和管理应用结构、组件和行为的能力，它不仅能够描述模型间的关系，还能够支持面向对象的特性，如继承、重写和重载等。 具体来说，当标准应用从V1升级到V2时，元数据驱动机制会首先识别和分析两个版本之间的差异。对于用户应用1中已经扩展的A功能，由于采用了面向对象的方式进行扩展，因此在升级过程中，A+逻辑作为A功能的重写或重载版本会被保留下来。同时，V2版本中新增的B功能也会被集成到用户应用1中，因为它是作为标准应用的新特性而存在的。 这种升级能力的实现依赖于一个强大的元数据注册表和模型管理能力。元数据注册表需要能够存储和管理不同版本应用的元数据信息，包括功能、组件、结构等。模型管理能力则需要能够解析和应用这些元数据，以生成正确的应用结构和行为。同时，还需要一套高效的升级机制来确保升级过程的平滑和可靠。 总的来说，通过元数据驱动和模型驱动的结合，可以实现标准应用的平滑升级，同时保留用户个性化扩展的完整性。这种能力对于提高软件的可维护性、可扩展性和用户满意度具有重要意义 3. 公民研发和专业研发共同参与 专业研发与公民研发共同参与，在应用上的特征图 场景：它所描述是在应用开发的整个生命周期中，专业研发专注在标品的长期规划与迭代，当出现临时性的需求或者应急性的辅助场景则由非专业人士进行即公民研发方式进行。这种模式下，专业研发可以按照规划有节奏的迭代产品，做更高级的事情，不至于忙于应对临时性的事务没有深度思考，更加避免了因为临时代码堆积导致产品从内部腐化。同时利用独立的扩展逻辑包和无代码方式解决了业务的紧迫感，毕竟业务需求的合理性是很难争论出高低的。它在前两个特性基础上让研发效能进一步得到释放。 价值：它的本质是，在专业研发在以低代码的方式下实现应用，并通过无代码的方式，快速扩展逻辑功能和创建辅助性应用。整个过程无缝衔接，我们给他取个名字专业名称叫：“低无一体”。它大大降低了技术门槛，使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外，它还提高了业务响应能力，使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 技术原理：它的核心要求就是元数据在线，元数据在线能力是指能够实时地、在线地管理和操作元数据，这种能力为企业或组织带来了诸多优势。通过无 代码的方式，用户可以更加灵活地进行应用的个性化扩展，以应对各种应急性需求，从而显著提升业务的响应能力。此外，元数据在线管理还确保核心应用、核心应用扩展以及辅助应用都是基于一套统一的技术体系构建的，这为不同角色的用户（包括专业和非专业的研发人员）提供了多样化的参与方式。同时，元数据在线管理需要符合开闭原则，这确保了系统的稳定性和可扩展性，使得新的功能或需求可以通过添加新的元数据或配置来实现，而非修改现有系统。 这种低代码开发与无代码一体化的优势在于，它大大降低了技术门槛，使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外，它还提高了业务响应能力，使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 总之，从用户应用到业务实施的过程通过元数据在线得到了优化和升级。低代码开发与无代码一体化的优势使得整个过程更加高效、灵活和易于维护，为企业带来了显著的价值和竞争优势。 4. 基于平台级别的AOP能力出现反向集成 反向集成，在应用上的特征图 场景：平台级别的AOP（面向切面编程）能力允许开发者在应用程序的特定点“切入”额外的逻辑，而无需修改原有的业务代码。这种能力特别适用于横向追加平台逻辑，即在多个不同服务或功能点插入通用的处理逻辑，如日志记录、权限检查、审计、多租户、多语言等。过往在微服务架构中，这些能力都需要业务系统各自主动去对接，有了平台级别的AOP能力，则这些通用能力可以反向为所有业务系统增加特性能力，无需业务系统研发感知。这种现象我们称之为“反向集成”，能让业务研发更加专注在业务研发本身，不需要关心与业务无关的通用功能上。 价值：AOP的核心思想是将这些横切关注点（cross-cutting concerns）从业务逻辑中分离出来，使得业务代码更加清晰和专注于其核心功能。在平台级别的AOP中，标准化协议是实现这一能力的关键。平台具备统一的入口和扩展能力是非常重要的，因为它允许开发者在不修改现有代码的情况下添加新功能或修改现有功能的行为。这种能力对于快速响应业务需求变化、减少维护成本和提高代码质量都是非常有益的。 技术原理：标准化协议确保了不同组件之间的通信与语义是统一的，从而使得AOP能够更容易地实施。例如: a前后端通信要标准协议(与端无关): 这意味着无论前端是使用Web、移动应用还是其他类型的客户端，后端服务都应该能够以一种标准的方式与之通信。 bORM层要有标准协议(与数据库无关): 对象关系映射 (ORM)层应该提供一个标准的接口来与数据库进行交互，这样无论底层使用哪种数据库(如MySQL、PostgreSQL、Oracle等)，上层的业务逻辑都不需要改变。 cRPC需要标准协议(与Dubbo和Spring Cloud无关): 远程过程调用 (RPC)应该遵循一种标准协议，以便不同的服务可以无缝地进行通信，而不受特定框架 (如Dubbo、Spring Cloud等)的限制。 d所有逻辑调用统一fun调用: 这意味着平台上的所有功能调用都应该通过一个统一的入口点(如一个函数或方法)进行，这样AOP就可以在这个入口点切入额外的逻辑。 总的来说，平台级别的AOP能力通过标准化协议和统一的调用入口，为开发者提供了一种强大而灵活的方式来管理和扩展平台的逻辑功能。 5. 应用研发与部署无关 应用研发与部署无关，在应用上的特征图 场景：现在研发在选择部署方式的时候往往会选择分布式部署，或者你的客户招标需求里就写着“微服务”，构建一个微服务系统并不是一件容易的事，构建的复杂度远远超过单体系统，开发人员需要付出一定的学习成本去掌握更多的架构知识和框架知识。服务与服务之间通过HTTP协议或者消息传递机制通信，开发者需要选出最佳的通信机制，并解决网络服务较差时带来的风险。另外服务与服务之间相互依赖，如果修改某一个服务，会对另一个服务产生影响，如果掌控不好。会产生不必要的麻烦。由于服务的依赖性，测试也会变得很复杂，比如修改一个比较基础的服务，可能需要重启所有的服务才能完成测试。前段时间有篇很火的文章，《从微服务转为单体架构、成本降低 90%！》，无论是选择何种部署方式，我认为这都应该跟应用研发无关。 价值：应用研发与部署无关的理念确实为现代软件架构带来了显著的优势，它使得研发团队能够专注于业务逻辑和功能实现，而无需担心具体的部署细节。这种分离带来了灵活性、效率以及成本效益的多重提升。应该采用一种同时支持分布式和单体部署、且可以自由切换的架构，我们称之为可分可合。 首先，可分可合的能力使得系统能够灵活应对业务量的变化。在业务量小的时候，可以采用单体部署的方式，简化部署流程，降低初期成本。随着业务量的增长，系统可以平滑地过渡到分布式部署，通过拆分微服务来提高系统的处理能力和扩展性。这种灵活性确保了系统既能满足未来发展的需要，又能兼顾当下的成本效益。 其次，应用级别扩容的能力使得系统性能不再受限。通过增加微服务实例或调整资源配置，系统可以按需进行扩容，从而确保在业务高峰期或突发流量下仍能保持稳定的性能。这种按需扩容的方式不仅提高了系统的可靠性，还降低了运维成本。 技术原理：核心在于逻辑调用的统一执行和智能判断。通过如funEngine这一统一调用引擎，系统能够智能地选择最适合当前业务场景和性能需求的fun调用方式。无论是同步调用、异步调用还是基于消息队列的调用方式，funEngine都能进行智能决策，确保调用的高效性和可靠性。这种统一调用的方式简化了开发过程，降低了开发难度，同时也提高了系统的可维护性和可扩展性。 此外如果作为低代码或者其他研发平台来说。被集成特性也是实现该特性的关键所在。它提供了一套标准化的接口和协议，使得其他系统或应用能够轻松地与其进行集成。这种平台框架化的特性能够作为一个统一的、可扩展的框架来支撑整个系统的运行。 综上所述，具备可分可合的能力、应用级别扩容以及逻辑调用的统一执行和被集成特性，共同构成了应用研发与部署无关这一核心特性。该特性使得软件系统能够灵活地应对业务变化，实现高效、可扩展和可维护的运行，从而满足客户的长期发展需求并兼顾当下的成本效益。

  史, 昂

  2024年5月23日

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  数据大屏

  1. 业务场景 数据大屏是利用相应的系统来分析数据，通过图形的形式为企业提供客观、直接的数据分析结果，让业务人员和企业决策者直观面对数据背后的信息，实时监测企业数据，给予更直观的决策场景体验，助力企业数字化运营升级。 2. 操作流程 1）进入数据可视化，进入数据大屏tab，维护分组信息； 2）在二级分组名称后点击“+”【添加数据大屏】，对数据大屏进行设计； 3）创建完成后可以【编辑】数据大屏； 4）数据大屏完善后，可以点击【发布】数据大屏，则数据大屏此时可以被显示器引用播放； 5）如果数据大屏有更新，则可以点击【更新发布】； 6）如果数据大屏数据不再可以公开使用，则需要通过【隐藏】功能将数据大屏的引用权限收起，但不影响已被使用的数据大屏； 7）隐藏后可以【取消隐藏】，数据大屏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-数据大屏-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数据大屏 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-数据大屏-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-数据大屏-删除分组 3）鼠标移动至需要删除的分组上，当分组下无报表时出现「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，只有分组下没有数据大屏的分组才能直接删除成功 3.4 创建数据大屏 1）操作流程：选择二级分组-创建数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-创建数据大屏 3）鼠标移动至需要创建数据大屏的二级分组上，出现「+」，点击图标后=需要填写数据大屏标题 a数据大屏标题：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； 4）输入标题后进入设计页面 3.5 编辑数据大屏 1）操作流程：选择数据大屏-编辑数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-编辑数据大屏 3）只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏，且存在三种编辑情况 a. 第一种：点击数据大屏标题后的编辑图标，仅能编辑数据大屏标题； b. 第二种：点击数据大屏中的数据大屏标题、备注后的编辑图标，可以直接编辑数据大屏标题； c. 第三种：点击【编辑】按钮，进入数据大屏设计页面，带出已有的组件内容，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，数据大屏信息保持展示最新效果 3.6 删除数据大屏 1）操作流程：选择数据大屏-删除数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-删除数据大屏 3）未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏，并且没被引用，才展示数据大屏菜单名称后的删除图标 4）删除后数据大屏消失 3.7 复制 1）操作流程：选择数据大屏-复制数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-复制数据大屏 3）点击【复制】按钮，复制成功，名称为copy of 原数据大屏标题，展示在原数据大屏分组的最后一个 3.8 发布 1）操作流程：选择数据大屏-发布数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-发布 3）选择单个未发布且没有被隐藏的数据大屏，点击【发布】按钮，数据大屏状态变为已发布，展示最近发布时间； 4）如果数据大屏发布后有更新内容，会展示的更新类型：更新数据大屏信息/更新数据大屏内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1）操作流程：选择数据大屏-查看最近一次发布的版本 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3）当数据大屏发布后有更新，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：选择数据大屏-更新发布数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3）选择单个已发布且没有被隐藏的数据大屏，并且该数据大屏在上次发布后有所更新，可以点击【更新发布】按钮，将最新的数据大屏内容发布至业务系统，业务系统引用的数据大屏为最新内容； 4）如果更新了内容，但未点击更新发布，则展示的仍是上次发布的数据大屏 3.11 隐藏 1）操作流程：选择数据大屏-隐藏数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-隐藏数据大屏 3）数据大屏默认不隐藏，点击数据大屏左侧的是否隐藏可以切换 a. 未发布的数据大屏，较隐藏前，不可以操作【发布】，可以【取消隐藏】； b. 已发布的数据大屏，较隐藏前，只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】； 4）隐藏后的数据大屏不可以被用于展示在其他大屏上，但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1）操作流程：选择数据大屏-取消隐藏数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-取消隐藏数据大屏 3）隐藏后的数据大屏可以取消隐藏，切换是否隐藏=否，取消隐藏后，数据大屏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-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-查看引用 3）选择具体的数据大屏，查看当前数据大屏被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1）流程：选择数据大屏-不允许别人编辑 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人编辑 3）选择自己创建的数据大屏，对数据大屏是否允许其他人编辑进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法编辑数据大屏 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-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人引用 3）选择自己创建的数据大屏，对数据大屏是否允许他人引用进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法选择到 3.16 导出图片 1）操作流程：选择数据大屏-导出图片 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-导出图片 3）选择数据大屏后，点击【导出图片】按钮可以将当前数据大屏导出为图片 3.17 导出EXCEL 1）操作流程：选择数据大屏-导出EXCEL 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-数据大屏导出EXCEL 3）选择数据大屏后，点击【导出EXCEL】按钮可以将当前数据大屏包含的图表导出为EXCEL 4. 数据大屏设计页面 4.1 缩放自适应 1）流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）进入页面后，默认按照当前屏幕展示最适合的数据大屏尺寸，可以通过+、-进行自定义缩放，每次缩放10% 4.2 全屏 1）流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）进入页面后，设置完成，可以【全屏】查看效果，按esc退出全屏 4.3 保存 1) 流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2) 操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3) 进入页面后，设置完成后进行保存，数据大屏保持最新内容 4.4 添加、编辑、删除组件 1）流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）可以添加图表、文本、通用标题、倒计时、时间器、图片、轮播图、视频、边框等组件；图表组件中，一个图表只能添加一次，其他组件不限制数量； 4）所有组件添加后均可进行设置样式，有编辑权限的图表组件可以通过【编辑】图标直接进入图表设计页面； 5）添加后均可删除，删除后组件不再展示在数据大屏画布中，可以重新添加 4.5 数据大屏设置 1）操作流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）设置数据大屏时可以设置屏幕的宽高、背景颜色、背景图片、主题 a. 宽高：根据数据大屏需要投放的屏幕大小进行设置； b. 背景颜色：当数据大屏无图片背景时可以调整背景颜色； c. 背景图片：支持为数据大屏上传一张图片作为背景； d. 主题模版：可任选其一，需要先选定模版后再进行设计，不然设计完后再修改模版，会清空已选组件。 4.6 图表组件设置 1）操作流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）拖入图表组件，可与边框合为一体，可以设置图表的显示内容、边框信息、动画效果、刷新频率 a. 图表显示内容：展示标题、副标题、描述、标签、图例，一屏展示条数，原图表有的内容在设置展示后展示在数据大屏，原图表没有的内容设置展示后不生效； b. 边框信息：包括边框样式、背景颜色、边框线条颜色、展示边框标题、边框标题内容、边框标题颜色、边框标题字体大小； c. 动画效果：可以设置自动轮播，为是时可以设置结束后停顿时长、速度、切换形式； d. 刷新频率：设置图表获取数据的频率，自动刷新、刷新频率。 4.7 文本组件设置 1）操作流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）拖入文本组件后，可以输入多行文本，可以设置内容、对齐方式、字体大小、字体加粗、字体颜色、背景颜色、边框样式、文字滚动、结束后停顿、速度 4）当文字滚动开启时，文字会按照一行展示，通过设置结束后停顿和速度来控制文字滚动的效果 4.8 通用标题组件设置…

  史, 昂

  2024年6月20日

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  4.1.14 Search之非存储字段条件

  search默认查询的是模型的queryPage函数，但我们有时候需要替换调用的函数，这个特性会在下个版本支持。其核心场景为当搜索条件中有非存储字段，如果直接用queryPage函数的rsql拼接就会报错，所以非存储字段不会增加在rsql中。本文介绍一个比较友好的临时替代方案。 非存储字段条件（举例） Step1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore @Field(displayName = "非存储字段测试",store = NullableBoolEnum.FALSE) private String unStore; 图4-1-14-1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore Step2 修改PetTalent的Table视图的Template 在标签内增加一个查询条件 <field data="unStore" /> 图4-1-14-2 修改PetTalent的Table视图的Template Step3 重启看效果 进入宠物达人列表页，在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，点击搜索跟无条件一致 Step4 修改PetTalentAction的queryPage方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引入依赖类 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ QueryWrapper<PetTalent> queryWrapper1 = (QueryWrapper<PetTalent>) queryWrapper; Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); String unStore = (String) queryData.get(LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getUnStore)); if (StringUtils.isNotEmpty(unStore)) { //转换查询条件 queryWrapper1.like( 图4-1-14-3 修改PetTalentAction的queryPage方法 Step5 重启看效果 在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，跟通过【达人】字段搜索的效果是一致的 图4-1-14-4 示例效果

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