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有关系与引用类型才让oinone具备完整的描述模型与模型间关系的能力 在PetShop以及其代理模型中已经上用到了O2M、M2O字段,分别如petItems(PetItem)和create(PamrisUser)字段,但是没有过多的讲解。本文重点举例RELATED、M2M、O2M,至于M2O留给大家自行尝试。 一、引用类型(举例) 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 RELATED 基本类型或关系类型 不存储或varchar、text 引用字段【数据库规则】:点表达式最后一级对应的字段类型;数据库字段值默认为Java字段的序列化值,默认使用JSON序列化【前端交互规则】:点表达式最后一级对应的字段控件类型 表3-3-9-1 字段引用类型 Step1 修改PetShopProxy类 为PetShopProxy类新增一个引用字段relatedShopName,并加上@Field.Related("shopName")注解 为PetShopProxy类新增一个引用字段createrId,并加上@Field.Related({"creater","id"})注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api.proxy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY) @Model(displayName = "宠物店铺代理模型",summary="宠物店铺代理模型") public class PetShopProxy extends PetShop { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShopProxy"; @Field.many2one @Field(displayName = "创建者",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"createUid"},referenceFields = {"id"}) private PamirsUser creater; @Field.Related("shopName") @Field(displayName = "引用字段shopName") private String relatedShopName; @Field.Related({"creater","id"}) @Field(displayName = "引用创建者Id") private String createrId; } 图3-3-9-1 修改PetShopProxy类 Step2 重启系统查看效果 我们发现商店管理-列表页面多出了两个有值字段:引用字段shopName和引用创建者Id 图3-3-9-2 商店管理-列表页面新增两个有值字段 二、关系类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 O2O 模型/DataMap 不存储或varchar、text 一对一关系 M2O 模型/DataMap 不存储或varchar、text 多对一关系 O2M List<模型/DataMap> 不存储或varchar、text 一对多关系 M2M List<模型/DataMap> 不存储或varchar、text 多对多关系 表3-3-9-2 字段关系类型 多值字段或者关系字段需要存储,默认使用JSON格式序列化。多值字段数据库字段类型默认为varchar(1024);关系字段数据库字段类型默认为text。 关系字段 关联关系用于描述模型间的关联方式: 多对一关系,主要用于明确从属关系 一对多关系,主要用于明确从属关系 多对多关系,主要用于弱依赖关系的处理,提供中间模型进行关联关系的操作 一对一关系,主要用于多表继承和行内合并数据 图3-3-9-3 字段关联关系 名词解释 关联关系比较重要的名词解释如下: 关联关系:使用relation表示,模型间的关联方式的一种描述,包括关联关系类型、关联关系双边的模型和关联关系的读写 关联关系字段:业务类型ttype为O2O、O2M、M2O或M2M的字段 关联模型:使用references表示,自身模型关联的模型 关联字段:使用referenceFields表示,关联模型的字段,表示关联模型的哪些字段与自身模型的哪些字段建立关系 关系模型:自身模型 关系字段:使用relationFields表示,自身模型的字段,表示自身模型的哪些字段与关联模型的哪些字段建立关系 中间模型,使用through表示,只有多对多存在中间模型,模型的relationship=true 举例M2M关系类型 多对多关系,主要用于弱依赖关系的处理,提供中间模型进行关联关系的操作。这也是在业务开发中很常见用于描述单据间关系,该例子会举例两种方式描述多对多关系中间表,一是中间表没有在系统显示定义模型,二种是中间表显示定义模型。第一种往往仅是维护多对多关系,第二种往往用于多对多关系中间表自身也需要管理有业务含义,中间表模型还经常额外增加其他字段。 一是中间表没有在系统显示定义模型:如果出现跨模块的场景,在分布式环境下两个模块独立启动,有可能会导致系统关系表被删除的情况发生,因为没有显示定义中间表模型,中间表的模型所属模块会根据两边模型的名称计算,如果刚好被计算到非关系字段所属模型的模块。那么单独启动非关系字段所属模型的模块,则会导致删除关系表。 为什么不直接把中间表的模型所属模块设置为关系字段所属模型的模块?因为如果这样做,当模型两边都定义了多对多关系字段则会导致M2M关系表的所属模块出现混乱。 所以这里建议大家都选用:第二种中间表显示定义模型,不论扩展性还是适应性都会好很多。请用:through=XXXRelationModel.MODEL_MODEL 或者 throughClass=XXXRelationModel.class Step1 新建宠物达人模型,并分别为宠物商品和宠物商店增加 到宠物达人模型的字段 新建宠物达人模型PetTalent package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; 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; } 图3-3-9-4 新建宠物达人模型PetTalent 修改宠物商品模型,新增many2many字段petTalents,类型为List ,并加上注解@Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL),through为指定关联中间表。 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import…
场景说明 场景描述:全员营销标准产品的功能并未有任务发放的审批流,在实际执行中,当营销专员配置好任务后,需部门领导对整个活动如该任务内容、形式、参与人员进行审批。 业务需求:在发布任务这个流程中增加审批节点。 实战训练 Step1 原业务分析 点击菜单【任务中心】通过URL上的model参数找到对应模型编码为【gemini.biz.GeminiTaskProxy】 进入模型设计器主页面,应用选择【全员营销】、选择【系统模型】、通过搜索关键字【任务】选择【Gemini任务代理】,展示方式从图模式切换到表单模式,对比【模型编码】 但目前模型为代理模型,代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力,同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。因为在代理模型中新增的字段都是非存储字段,所以如果要增加【审核状态】的字段一定以要在存储模型增加。其父模型的查看有两种方式 表单模式下可以直接看父模型 在图模式和表单模式下点击继承关系 点击【Gemini任务】,进入【Gemini任务】的模型设计界面,可以看出该模型所在模块为【全员营销核心业务】,从【系统字段】中找到【任务状态】字段,点击查看字段详情,我们可以看到【业务类型】为数据字典,字典类型为【任务状态】。 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡,模块选择为【全员营销核心业务】,选择【系统字典】就可以查看到【任务状态】数字字典 总结如下: 给【Gemini任务】模型增加一个【任务审批状态】,记录审批状态 在任务创建的时候,修改【任务状态】为【关闭】确保任务未审批通过的时,用户无法操作该任务。 审批通过后,恢复【任务状态】为【初始化】 我们先来整理下核心流程即:任务审批流程。 Step2 利用模型设计器设计模型 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡,模块选择为【全员营销核心业务】,点击添加【数据字典】按钮,设置对应数据项 设置【字典名称】为【审批状态】 设置【字典项类型】为【文本】 通过【添加数据字典项】按钮增加对应数据字典项,如审核中、审核失败、审核成功 在模型设计器的管理页面上方点击【模型】选项卡,模块选择为【全员营销核心业务】,选择【系统模型】、搜索任务选择【Gemini任务】,点击添加字段 为模型【Gemini任务】添加字段 设置【字段名称】为【任务审批状态】 设置【字段业务类型】为数据字典,并选择关联数据字典为【任务审批状态】 最后点击【创建】按钮完成操作 回到【Gemini任务】设计区,我们可以看到在模型的【自定义字段】选项卡下方多了一个【任务审批状态】字段 Step3 利用界面设计器,设计出必要的审核页面 进入界面设计器,应用选择全员营销,模型选择【Gemini任务】,点击添加页面下的直接创建 设置页面标题、模型(自动带上可切换)、业务类型(运营管理后续会扩展其他类型)、视图类型(表单)后点击确认按钮进入【Gemini任务】表单设计页面 进入页面设计器,对【Gemini任务】表单页面进行设计(更多细节介绍,请参考界面设计产品使用手册) 左侧为物料区:分为组件、模型。 【组件】选项卡下为通用物料区,我们可以为页面增加对应布局、字段(如同在模型设计器增加字段)、动作、数据、多媒体等等 【模型】选项卡下为页面对应模型的自定义字段、系统字段、以及模型已有动作 中间是设计区域 右侧为属性面板,在设计区域选择中组件会显示对应组件的可配置参数 在左侧【组件】选项卡下,拖入布局组件【分组】,并设置组件【标题属性】为基础信息 在左侧【模型】选项卡下,分别系统字段中的【任务标题】、【任务开始时间】、【任务结束时间】、【视频标题】、【视频风格】、【任务描述】拖入【基础信息】分组,并点击【任务描述】,在右侧属性面板的【交互】分组中设置宽度为1。最后别忘了点击【发布】按钮完成页面的发布 Step4 通过流程设计器,设计对应业务流程 进入流程设计器,点击【创建】按钮 注意:流程中需要获取【关系字段】的除关联字段(一般为ID)以外的字段需要通过【数据获取】节点单独获取【关系字段】的对象数据。所以在流程设计中经常会用到【数据获取】节点 左上角编辑流程名称为【任务审批流程】,点击第一个【触发】节点,触发方式选择模型触发,模型选择【Gemini任务】,触发场景选择【新增或更新数据时】,【筛选条件】设置为【任务审批状态】为空或【任务审批状态】等于【审核中】,点击该节点的【保存】按钮 点击流程图节点间的【+】图标选择增加【获取数据】节点,或者拖动左侧物料区【获取数据】到特定的【+】图标 点击【获取数据】,在右侧属性面板中设置【获取数据条数】为多条,选择模型为【Gemini用户任务实例】,点击【筛选条件】的【{X}】图标,进行数据获取的条件设置 选择条件字段为【任务ID】条件操作符为【等于】,条件为变量的导购字段的ID。当上下文只有一个变量时默认不需要选择,这里默认的是【模型触发:[Gemini任务]】,设置好以后点击确认,回到属性面板设置【未获取到数据时执行方式】为【终止流程】,并点击节点【保持】按钮 增加【更新数据】节点,在右侧属性面板中 【更新模型】选择【模型触发:[Gemini任务]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为:【已关闭】。 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务审核状态】字段 表达式设置为:【审核中】。 最终完成的【模型触发:[Gemini任务]】更新设置 a. 【模型触发:[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】,任务审核状态为【审核中】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 再增加【更新数据】节点,在右侧属性面板中 【更新模型】选择【获取数据[Gemini用户任务实例]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为:【已关闭】。 最终完成的【获取数据[Gemini用户任务实例]】更新设置 a. 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 增加【审批】节点,在右侧属性面板中 【审批模型】选择模型为【模型触发:[Gemini任务]】 【选择视图】选择前面新建的页面【流程中的任务编辑页】 【审批人】选择角色为【超级管理员】 【数据】权限全部设置为【查看】 其他配置项默认,需要了解更多请查看产品使用手册 最后点击节点【保持】按钮。 新增【审核分支】,在【通过】分支中增加两个数据更新节点,跟审核前的两个数据更新节点对应 【模型触发:[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】,任务审核状态为【审核通过】 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】 流程确保保持并发布过,点击右上角【发布流程】完成流程的保存与发布 Step5 检验效果 创建任务后,任务状态为【关闭】状态,任务列表中的任务状态为多个状态的计算值 审核通过后,任务状态为【进行中】状态,任务列表中的任务状态为多个状态的计算值
一、使用场景 在碰到大数据量并且需要全文检索的场景,我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景,其背后也是整合了ElasticSearch。 二、整体介绍 oinone与es整合设计图 图4-1-25-1 Oinone与es整合设计图 基础环境安装 Canal安装 详见4.1.10【函数之触发与定时】一文 修改Canal配置并重启 新增Canal的实例【destinaion: pamirs】,监听分表模型的binlog【filter: demo.demo_core_sharding_model……】用于增量同步 pamirs: middleware: data-source: jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/canal_tsdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&verifyServerCertificate=false&useSSL=false&requireSSL=false driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver username: root password: oinone canal: ip: 127.0.0.1 port: 1111 metricsPort: 1112 zkClusters: – 127.0.0.1:2181 destinations: – destinaion: pamirschangedata name: pamirschangedata desc: pamirschangedata slaveId: 1235 filter: demo\.demo_core_pet_talent dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: CHANGE_DATA_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } – destinaion: pamirs id: 1234 name: pamirs desc: pamirs slaveId: 1234 filter: demo\.demo_core_sharding_model_0,demo\.demo_core_sharding_model_1,demo\.demo_core_sharding_model_2,demo\.demo_core_sharding_model_3,demo\.demo_core_sharding_model_4,demo\.demo_core_sharding_model_5,demo\.demo_core_sharding_model_6,demo\.demo_core_sharding_model_7 dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: BINLOG_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } tsdb: enable: true jdbcUrl: "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb" userName: root password: oinone mq: rocketmq rocketmq: namesrv: 127.0.0.1:9876 retryTimesWhenSendFailed: 5 dubbo: application: name: canal-server version: 1.0.0 registry: address: zookeeper://127.0.0.1:2181 protocol: name: dubbo port: 20881 scan: base-packages: pro.shushi server: address: 0.0.0.0 port: 10010 sessionTimeout: 3600 图4-1-25-2 修改Canal配置并重启 ES安装 下载安装包官方下载地址,也可以直接下载elasticsearch-8.4.1-darwin-x86_64.tar.gz.txt(361.7 MB),下载后去除后缀.txt,然后解压文件 替换安装目录/config下的[elasticsearch.yml](elasticsearch)(1 KB),主要是文件中追加了三个配置 xpack.security.enabled: false xpack.security.http.ssl.enabled: false xpack.security.transport.ssl.enabled: false 图4-1-25-3 elasticsearc.yml追加三个配置 启动 a. 导入环境变量(ES运行时需要JDK18及以上版本JDK运行环境, ES安装包中包含了一个JDK18版本) # export JAVA_HOME=/Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/jdk.app/Contents/Home/ export JAVA_HOME=ES解压安装目录/jdk.app/Contents/Home/ 图4-1-25-4 导入环境变量 b. 运行ES ## nohup /Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & nohup ES安装目录/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & 图4-1-25-5 运行ES 停止ES lsof…