5.4 基础支撑之商业关系域

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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…

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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

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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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  函数（Function）：是oinone可管理的执行逻辑单元，跟模型绑定则对应模型的方法 描述满足数学领域函数定义，含有三个要素：定义域A、值域C{f（x），x属于A}和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征 满足面向对象原则，可设置不同开放级别，本地与远程智能切换。 本章会带大家更加详细地了解Function的方方面面，主要以几下几个维度 构建第一个Function 函数的开放级别与类型 函数的相关特性 函数元数据详解

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  2.1 数字化时代软件业的另一个本质变化

  随着企业从信息化向数字化转变，软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中，我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同，这也带来了一系列新的需求。但是，我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中，我们将探讨这些技术上的变化，以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代，企业的业务围绕着内部管理效率展开，借鉴国外优秀的管理经验，企业将其管理流程固化下来，典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定，不轻易更改，因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如，SAP具有丰富的配置能力，将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现，因此其模型设计特别复杂。但是，我们也应该清楚地了解到，配置是面向已知问题的。在数字化时代，创新和业务迭代速度非常快，这种方法可能就不太适合了。我们知道，模型抽象是在设计时具有前瞻性的，一旦不适合，修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来，企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求，例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在，企业对软件不仅是管理需求的承载，更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用，因为业务本身不断创新和变化。因此，数字化时代需要新的软件技术流派，这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景，剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型，而不像ERP模型那样异常复杂，无法进行修改。此外，配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的，那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代，当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求，但又没有专业软件支撑，定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定，变化很快，每家企业都有强烈的个性化需求。因此，低代码成为解决这些问题的核心手段，数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力，而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案，还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此，Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台，从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外，低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计，元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据，软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下，AI了解软件的元数据后可以自我运作，人在极少情况下才需要参与，人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设，而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司，请问您的数字化转型是否已经完成呢？

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