5.6 商业支撑之商品域

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  2.3 Oinone独特性之源，元数据与设计原则

  让我们来揭开Oinone元数据的神秘面纱，了解它的核心组成、获取方式、面向对象特性以及带来的好处。您或许会想，这些特性能否解决企业数字化转型中互联网架构遇到的挑战呢？ 元数据是本文多次提到的重要概念。作为LCDP的基础，元数据支持企业所有研发范式。它数字化描述了软件本身，包括数据、行为和视图等方面。在描述数据时，元数据本身就是数据的数据；在描述行为时，它就是行为的数据；在描述视图时，它就是视图的数据。只有深入理解元数据，才能全面了解Oinone的其他特性。 本章节将介绍元数据的整体概览（如下图2-3所示），带领您了解其核心组成、面向对象特性以及组织方式。请注意，本章节将不会详细展开元数据的细节，这些细节将在后续的相关章程中深入介绍。 图2-3 元数据整体视图 一：以下是元数据的核心组成介绍： 模块(Module)：它是将程序划分成若干个子功能，每个模块完成了一个子功能，再把这些模块总起来组成一个整体。它是按业务领域划分和管理的最小单元，是一组功能、界面的集合。 模型（Model）：Oinone一切从模型出发，是数据及对行为的载体。它是对所需要描述的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。它包括元信息、字段、数据管理器和自定义函数。同时遵循面向对象设计原则，包括封装、继承和多态。 交互组件（UI Componment）：它用菜单、视图和Action来勾绘出模块的前端交互拓扑，并且用组件化的方式统一管理、布局和视图。它用Action来描述所有可操作行为。 函数（Function）：它是Oinone可执行逻辑单元，跟模型绑定则对应模型的方法。它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。它满足面向对象原则，可以设置不同开放级别，本地与远程智能切换。 元数据注册表：它以模块为单位的安装记录，在模块安装时，相关的元数据都会在元数据注册表中记录。 二：元数据的产生方式，既可以通过代码注解扫描获取，也可以通过可视化编辑器直接添加。 从代码注解中扫描获取，示例如下代码（如下图2-4所示）。 @Model.model(ResourceBank.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "银行",labelFields = "name") public class ResourceBank extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "resource.ResourceBank"; @Field.String @Field(required = true, displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(required = true, displayName = "银行识别号码", summary = "Bank Identifier Code, BIC 或者 Swift") private String bicCode; …… } 图2-4 从代码注解中扫描获取元数据 可视化的编辑器添加元数据，具体介绍详见7.1《Oinone的设计器》章节 三：Oinone是一种通用低代码开发平台，其元数据设计满足应用开发所需的所有元素，并支持所有研发范式。 它基于元数据的具体实现秉承以下原则： 部署与研发无关； 以模型驱动，符合面向对象设计原则； 代码与数据相互融合，编辑器产生的元数据以面向对象的方式继承扩展标准产品的元数据。 这些原则的集合使整个平台能够实现以下功能特性： 开发分布式应用与单体应用一样简单，部署方式由后期决定。如果要部署为分布式应用，则需要在boot工程中引入Oinone的rpc包。详见4.3《Oinone的分布式体验》一章节； 面向对象的特性使得每个需求都可以是独立模块，独立安装与卸载，让系统像乐高积木一样搭建； 支持两种元数据产生方式，融合的原则确保标准产品迭代与个性化保持独立，真正做到低无一体。 四：这些特性刚好也解决了2.2《互联网架构作为最佳实践为何失效》一章节中客户挑战的三个刺眼问题 互联网架构落地企业数字化转型面临的问题 Oinone应对的策略 不是说敏捷响应吗？为什么改个需求这么慢，不单时间更长，付出的成本也更高了？ 特性1、特性2、特性3 不是说能力中心吗？当引入新供应商或有新场景开发的时候，为什么前期做的能力中心不能支撑了？ 特性2、特性3 不是说性能好吗？为什么我投入的物理资源更多了？ 特性1 表2-2互联网架构落地企业数字化转型面临的问题及Oinone应对策略

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• 蒋江伟

  企业数字化转型经过多年演进，其趋势价值已经毋庸置疑。近些年来，随着流媒体平台的崛起，对企业的营销方式、渠道建设方式甚至供应链都带来了新的挑战，我们可以清晰地感觉到世界每时每刻都在发生变化。在未来的企业竞争中，谁数字化走在前沿，谁就更能掌握主动权。数字化是为了满足业务的持续创新，只有持续创新才能更好的迎接未知变化。而过去很多企业的技术路径是一个采购型的发展路径，买来的ERP和CRM，升级都是各自管各自的，有一天推出一个新概念或者业务发生新需求，又去采购另外一家企业的ERP和CRM，整个替换掉了，烟囱式地迭代演进模式。企业不怕重复建设，怕的是不断重复建设，企业不怕系统延期上线，怕的是错过业务发展的机会窗口。 本书主要介绍了一种全新的数字化构建理念和技术落地方式——用低代码的方式一站式支撑企业的商业场景并能满足商业化持续创新，和其他低代码不同的是：既结合了中台架构，又兼顾了传统企业的IT发展水平，更符合企业数字化发展需求，持续保持企业竞争力，对各行业在做数字化选型的时候有很大的帮助。 很高兴看到阿里校友陈鹏程（本书作者）在这条路上发光发热，也把此书推荐给IT从业者、程序员以及爱好计算机应用软件的所有同学，希望对大家学习新型、更高效的系统构建方式有所启发。 阿里巴巴高级研究员 蒋江伟（小邪）

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  数据字典

  1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合，可作为多选或单选的选项，例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块，可以查看其中包含的自定义字典（自建的数据字典）和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除：系统字典不支持删除，无法批量删除自定义数据字典，若数据字典已经被字段、页面等引用时，也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见：自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见，隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系：点击查看引用关系，展开弹窗，展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改：若数据字典已经被引用，无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮，弹出窗口，可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下，导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下，数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”，若导入的字典编码不存在则会新建数据字典，若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置，新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式（低代码模式） 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选，选择二进制时，字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称，因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填，部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填，api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式（无代码模式） 经典模式下只需要填写字典名称，添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”，并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。

  史, 昂

  2024年6月20日

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