5.2 CDM之工程模式

两种工程模式介绍

oinone推荐的两种工程模式都保留互联网特性,如跟业务无关的基础平台还是采用平台化思路建设。二种侧重点差异如下

  1. 第一种:比较适合企业采用多供应商联合开发场景,先以业务区分,各个业务线有独立的领域平台,最大限度保持不同业务线的独立性,有利于各个业务线独立发展(目前oinone上层星空系列产品采用这种工程模式,因为我们期望的时候帮助企业构建软件生态,必然要考虑不同供应商联合开发场景)

  2. 第二种:比较接近传统互联网架构,先按平台领域区分,如商品领域:商品平台做总工程,但里面按业务区分模块分子工程来保持业务相互独立,相对于第一种把领域的代码放一起,带来好处强化大家思考模型通用性。但不适用于跨公司主体间配合。

5.2 CDM之工程模式

图5-2-1 Oinone-CDM的两种工程模式

注意事项:

  1. oinone兼容传统互联网架构

  2. 不管哪种模式,都需要解决CDM的维护问题

CDM维护的常见问题:

Q:CDM层缺少模型怎么办?

A:CDM层模型是逐步完善和丰富的。如果是特定业务自己需要的模型,这类模型无通用性。则加到自己的工程中;如果是通用的,则架构组确定是否需要纳入到CDM。

Q:CDM层已有的模型缺少字段怎么办?

A:CDM层模型的字段也是逐步完善和丰富的,通用的字段在架构组确定后也会被吸收进来

Q:CDM层不同业务线相互影响怎么办?

A:扩展字段最好带上自有前缀标志,如果觉得通用则提交架构组走模型缺少字段加入

Q:CDM层某模型新增加了的字段,但原先业务线已经加了相同含义字段

A:业务线可以把自己的字段related到CDM增加的新字段,并做数据迁移

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  • 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。

    2024年5月23日
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  • 4.2.1 组件之生命周期

    组件生命周期的意义所在:比如动态创建了「视图、字段」,等它们初始化完成或者发生了修改后要执行业务逻辑,这个时候只能去自定义当前字段或者视图,体验极差,平台应该提供一些列的生命周期,允许其他人调用生命周期的api去执行对应的逻辑。 一、实现原理 图4-2-1-1 实现原理 当用户通过内部API去监听某个生命周期的时候,内部会动态的去创建该生命周期,每个生命周期都有「唯一标识」,内部会根据「唯一标识」去创建对应的「Effect」,Effect会根据生命周期的「唯一标识」实例化一个「lifeCycle」,「lifeCycle」创建完成后,会被存放到「Heart」中,「Heart」是整个生命周期的心脏,当心脏每次跳动的时候(生命周期被监听触发)都会触发对应的生命周期 二、生命周期API API 描述 返回值 View LifeCycle onViewBeforeCreated 视图创建前 ViewWidget onViewCreated 视图创建后 ViewWidget onViewBeforeMount 视图挂载前 ViewWidget onViewMounted 视图挂载后 ViewWidget onViewBeforeUpdate 视图数据发生修改前 ViewWidget onViewUpdated 视图数据修改后 ViewWidget onViewBeforeUnmount 视图销毁前 ViewWidget onViewUnmounted 视图销毁 ViewWidget onViewSubmit 提交数据 ViewWidget onViewSubmitStart 数据开始提交 ViewWidget onViewSubmitSuccess 数据提交成功 ViewWidget onViewSubmitFailed 数据提交失败 ViewWidget onViewSubmitEnd 数据提交结束 ViewWidget onViewValidateStart 视图字段校验 ViewWidget onViewValidateSuccess 校验成功 ViewWidget onViewValidateFailed 校验失败 ViewWidget onViewValidateEnd 校验结束 ViewWidget Field LifeCycle onFieldBeforeCreated 字段创建前 FieldWidget onFieldCreated 字段创建后 FieldWidget onFieldBeforeMount 字段挂载前 FieldWidget onFieldMounted 字段挂载后 FieldWidget onFieldBeforeUpdate 字段数据发生修改前 FieldWidget onFieldUpdated 字段数据修改后 FieldWidget onFieldBeforeUnmount 字段销毁前 FieldWidget onFieldUnmounted 字段销毁 FieldWidget onFieldFocus 字段聚焦 FieldWidget onFieldChange 字段的值发生了变化 FieldWidget onFieldBlur 字段失焦 FieldWidget onFieldValidateStart 字段开始校验 FieldWidget onFieldValidateSuccess 校验成功 FieldWidget onFieldValidateFailed 校验失败 FieldWidget onFieldValidateEnd 校验结束 FieldWidget 表4-2-1-1 生命周期API 上面列出的分别是「视图、字段」的生命周期,目前Action的生命周期还没有,后续再补充。 三、第一个View组件生命周期的监听(举例) Step1 新建registryLifeCycle.ts 新建registryLifeCycle.ts,监听宠物达人的列表页。’宠物达人table_demo_core’为视图名,您需要找后端配合 import { onViewCreated } from '@kunlun/dependencies' function registryLifeCycle(){ onViewCreated('宠物达人table_demo_core', (viewWidget) => { console.log('宠物达人table_demo_core'); console.log(viewWidget); }); } export {registryLifeCycle} 图4-2-1-2 新建registryLifeCycle.ts Step2 修改main.ts 全局注册lifeCycle import { registryLifeCycle } from './registryLifeCycle'; registryLifeCycle(); 图4-2-1-3 修改main.ts Step3 看效果 图4-2-1-4 示例效果 四、第一个Filed组件生命周期的监听(举例) Step1 修改registryLifeCycle.ts 通过onFieldValueChange增加宠物达人搜索视图的name(达人)字段的值变化进行监听。 宠物达人search:name 代表 视图名:字段名 import { onViewCreated , onFieldValueChange} from '@kunlun/dependencies' function registryLifeCycle(){ onViewCreated('宠物达人table_demo_core', (viewWidget) => { console.log('宠物达人table_demo_core'); console.log(viewWidget); }); onFieldValueChange('宠物达人search:name', (filedWidget) => { console.log('宠物达人search:name');…

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  • 4.1.22 框架之分布式缓存

    分布式缓存Oinone平台主要用到了Redis,为了让业务研发时可以无感使用RedisTemplate和StringRedisTemplate,已经提前注册好了redisTemplate和stringRedisTemplate,而且内部会自动处理相关特殊逻辑以应对多租户环境,小伙伴不能自己重新定义Redis的相关bean。 使用说明 配置说明 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 timeout: 2000 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 jedis: pool: # 连接池中的最大空闲连接 默认8 max-idle: 8 # 连接池中的最小空闲连接 默认0 min-idle: 0 # 连接池最大连接数 默认8 ,负数表示没有限制 max-active: 8 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认-1 max-wait: -1 图4-1-22-1 分布式缓存配置说明 代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; @Component public class Test { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate } 图4-1-22-2 代码示例

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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  • 3.3.8 字段类型之基础与复合

    模型字段是描述实体的特征属性,本文介绍重点介绍字段的基础类型与复合类型 使用@Field注解来描述模型的字段。如果未配置字段类型,系统会根据Java代码的字段声明类型来自动获取业务类型。建议配置displayName属性来描述字段在前端的显示名称。可以使用defaultValue配置字段的默认值。 一、安装与更新 使用@Field.field来配置字段的不可变更编码。字段一旦安装,无法在对该字段编码值进行修改,之后的字段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,则系统会将该字段识别为新字段,存储模型会创建新的数据库表字段,而原字段将会rename为废弃字段。 二、字段类型 类型系统由基本类型、复合(组件)类型、引用类型和关系类型四种类型系统构成。通过类型系统描述应用程序、数据库和前端视觉视图如何进行交互,数据及数据间关系如何处理的协议。其中引用类型和关系类型介绍详见3.3.9【字段类型之关系与引用】一文,字段命名规范参见3.3.1【构建第一个Model】一文,这里不再赘述。 基本类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 BINARY ByteByte[] TINYINTBLOB 二进制类型,不推荐使用 INTEGER ShortIntegerLongBigInteger smallintintbigintdecimal(size,0) 整数, 包括整数(10-11位有效数字)、长整数(19-20位有效数字)和大整数(超过19位)。【数据库规则】:默认使用int;如果size小于6则使用smallint;如果size超过6则使用int;如果size超过10位数字,即大于11(包含符号位),则使用长整数bigint;如果size超过19位数字,即大于20(包含符号位),则使用大数decimal。若未配置size,则按Java类型推测。【前端交互规则】:整数使用Number类型,长整数和大整数前后端协议使用字符串类型。 FLOAT FloatDoubleBigDecimal float(M,D)double(M,D)decimal(M,D) 浮点数,?包括单精度浮点数(7-8位有效数字)、双精度浮点数(15-16位有效数字)和大数(超过15位)。【数据库规则】:默认使用单精度浮点数float;如果size超过7位数字,即大于等于8,则使用双精度浮点数double;如果size超过15位数字,即大于等于16,则使用大数decimal。若未配置size,则按Java类型推测。【前端交互规则】:单精度浮点数float和双精度浮点数double使用Number类型(因为都使用IEEE754协议64位进行存储),大数前后端协议使用字符串类型。 BOOLEAN Boolean tinyint(1) 布尔类型,值为1,true(真)或0,false(假) ENUM Enum 与数据字典指定基本类型一致 【前端交互规则】:可选项从ModelField的options字段获取,options字段值为字段指定数据字典子集的JSON序列化字符串。前后端传递的是可选项的name,数据库存储使用可选项的value。multi属性为true,则使用多选控件;multi属性为false,则使用单元控件 STRING String varchar(size) 字符串,size为长度限制默认值参考,前端可以view中覆盖该配置 TEXT String text 多行文本,编辑态组件为多行文本框,长度限制为配置项size值 HTML String text 富文本编辑器 DATETIME java.util.Datejava.sql.Timestamp datetime(fraction)timestamp(fraction) 日期时间类型【数据库规则】:日期和时间的组合,时间格式为?YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction],默认精确到秒,在默认的秒精确度上,可以带小数,最多带6位小数,即可以精确到?microseconds (6 digits) precision。可以通过设置fraction来设置精确小数位数,最终存储在字段的decimal属性上。【前端交互规则】:前端默认使用日期时间控件,根据日期时间类型格式化格式format格式化日期时间 YEAR java.util.Date year 年份类型日期类型【数据库规则】:默认“YYYY”格式表示的日期值【前端交互规则】:前端默认使用年份控件,根据日期类型格式化格式format格式化日期 DATE java.util.Datejava.sql.Date datedate 日期类型【数据库规则】:默认“YYYY-MM-DD”格式表示的日期值【前端交互规则】:前端默认使用日期控件,根据日期类型格式化格式format格式化日期 TIME java.util.Datejava.sql.Time time(fraction)time(fraction) 时间类型【数据库规则】:默认“HH:MM:SS”格式表示的时间值【前端交互规则】:前端默认使用时间控件,根据日期类型格式化格式format格式化日期 表3-3-8-1 字段基本类型 复合类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 MONEY BigDecimal decimal(M,D) 金额,前端使用金额控件,可以使用currency设置币种字段 表3-3-8-2 字段复合类型 不可变更字段 使用immutable属性来描述该字段前后端都无法进行更新操作,系统会忽略不可变更字段的更新操作。 自动生成编码的字段 详见3.3.5【模型编码生成器】一文。 字段的序列化与反序列化 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式,最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 详见3.3.7【字段之序列化方式】一文 前端默认配置 可以使用@Field注解中的以下属性来配置前端的默认视觉与交互规则,也可以在前端设置覆盖以下配置。 @Field(required),是否必填 @Field(invisible),是否不可见 @Field(priority),字段优先级,列表的列使用该属性进行排序 更多前端默认视图配置详见:3.5.4【Ux注解详解】一文,如:readonly是否只读等。 举例 回顾我们前面学习例子 现有PetShop代码如下 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.PetShopOptionEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import java.sql.Time; import java.util.List; @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = 宠物店铺,summary=宠物店铺,labelFields ={shopName} ) @Model.Code(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = P,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL=demo.PetShop; @Field(displayName = 店铺编码) private String code; @Field(displayName = 店铺编码2) @Field.Sequence(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = C,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) private String codeTwo; @Field(displayName = 店铺名称,required = true) private String shopName; @Field(displayName = 开店时间,required = true) private Time openTime; @Field(displayName = 闭店时间,required = true) private Time closeTime; @Field(displayName =…

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  • 3.3.9 字段类型之关系与引用

    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…

    2024年5月23日
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