7.1 设计器总览

设计器转为非专业研发设计,在Oinone3.0版本中已经完成元数据完整在线化,真正做到低无一体。对于设计器的定位我们开篇就介绍过,它是LCDP的产品化呈现,是冰山露在外面大家看得到的,核心还是在LCDP本身。我们先目睹下设计器的一些产品页面,如您有想体验,可以在Oinone官网注册

模型设计器

Oinone以模型为驱动,当有模型、数据字典、数据编码等设计功能,我们就可以完整地定义产品数据模型,模型设计器整体呈现区别于普通ER图,以当前模型为核心视角展开,可以点击关联模型切换主视角。这样的好处在于突出当前设计,聚焦设计本身。同时模型上预留了几个核心入口如:分类管理、继承拓扑图、页面设计、逻辑设计等。另外我们在体验上区分了专家模式和经典模式,顾名思义,专家模式的功能会更加丰富,对专业知识的要求也会更高。专家模式下一般会增加一些跟业务无关的配置如:索引设置等调优行为

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

逻辑设计器

从图灵完备的角度上说,要支持功能越完备,使用越复杂。我们优先从图灵完备的角度出发,所以我们第一版逻辑设计器相对比较复杂,第二版本规划中会类似模型设计器推出专家版和经典版。

image.png

image.png

界面设计器

界面设计器第一版会先支撑后端页面在线自定义,后边将陆续推出前端页面、多端能力。为了支持多端和2C页面的设计,我们对前后端协议做了比较大的改造。目前设计器已经支持完全基于V3的前后端协议。

image.png

image.png

数据可视化

数据可视化支持从内部系统模型获取数据内容后,根据业务需求自定义图表,目的是为企业提供更高效的数据分析工具。

与市场同类产品相比,我们的数据可视化产品:不需要前置维护数据源、进行数据转换;可智取业务系统模型,系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析;降低对数据分析人员研发能力要求的同时,也提升了数据分析的效率。

image.png

image.png

流程设计器

Oinone流程设计器为业务流程和审批流程提供了可自动执行的流程模型:通过定义流转过程中的各个动作、规则,以此实现流程自动化。在Oinone流程设计器中,流程可以跨应用设计,不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。

image.png

image.png

image.png

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9333.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(2)
史, 昂的头像史, 昂数式管理员
上一篇 2024年5月23日 am8:05
下一篇 2024年5月23日

相关推荐

  • 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
    1.7K10
  • 4.1.8 函数之事务管理

    一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction(默认为false),事务传播行为propagationBehavior(默认PROPAGATION_SUPPORTS),事务隔离级别isolationLevel(默认使用数据库默认的事务隔离级别),所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务,支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务,不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作,不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务,请使用PamirsTransational分布式事务管理方案(@PamirsTransational(enableXa=true))。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务,使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下,与@Transactional注解功能一致。 编程式事务,使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下,与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务,使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 (atomicity):强调事务的不可分割. 一致性 (consistency):事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 (isolation):一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性(durability) :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度,当多个事务同时访问相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就可能发生以下问题: 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据,所谓脏读,就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据,比如银行取钱,事务A开启事务,此时切换到事务B,事务B开启事务–>取走100元,此时切换回事务A,事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据,因为事务B取走了100块钱,并没有提交,数据库里面的账务余额肯定还是原始余额,这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句,期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句,但先后得到的结果不一致,这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs(Spring)支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE(读已提交) MySQL(可重复读) READ_UNCOMITTED 读未提交(脏读)最低的隔离级别,一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交,ORACLE默认隔离级别,有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读,解决不可重复读的隔离级别,但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务,如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果不存在,就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务,如果不存在,抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在,挂起当前事务,创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行,如果有事务存在,挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行,如果有事务存在,抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在,则嵌套事务执行 A中嵌套B事务,嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW (两个独立事务) PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚,B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常,并没有继续向上抛异常,则B先回滚,A再正常提交; 2.如果A未捕获B的异常,默认则会将B的异常向上抛,则B先回滚,A再回滚 B先回滚,A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚,A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交,A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务(举例) Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务,PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务,但此多库事务为非严格的分布式多库事务,之所以选择这个方案,原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证,特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文,自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页,选择记录点击【批量更新数据状态】按钮,修改记录的数据状态为【未启用】,提交看效果。期望效果为:提示系统异常,数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

    2024年5月23日
    1.1K00
  • 报表发布主流程

    1. 主业务流程图 2. 主业务流程操作图解 创建图表—创建报表/数据大屏—发布图表/报表—前端业务系统可引用 2.1 创建图表分组 1)操作流程:创建图表分组 2)操作路径:数据可视化-图表-创建图表分组 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图表 2.2 创建图表 1)操作流程:选择图表二级分组-创建图表 2)操作路径:数据可视化-图表-二级分组-创建图表 3)鼠标移动至需要创建图表的二级分组上,出现「+」,点击图标后弹出“创建图表”弹窗,需要填写图表标题、模型、方法; a. 图表标题: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; b. 模型:需要选择来源数据对应的模型; c. 方法:选择模型后需要选择方法,方法是用来提取模型数据的逻辑; 4)选择成功后进图表设计页面(详见图表-图表设计页面),设计完成后点击保存,图表创建成功 2.3 创建报表分组 1)操作流程:创建报表分组 2)操作路径:数据可视化-报表-创建报表分组 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报表 2.4 创建数据大屏分组 1)操作流程:创建报表分组 2)操作路径:数据可视化-报表-创建报表分组 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报表 2.5 创建报表 1)操作流程:选择报表二级分组-创建报表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-创建报表 3)鼠标移动至需要创建报表的二级分组上,出现「+」,点击图标后=需要填写报表标题; a报表标题: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)创建后可以选择报表需要展示的图表 2.6 为报表选择图表 1)操作流程:选择报表-为报表选择图表 2)操作路径:数据可视化-图表-二级分组-报表-选择图表 3)选择单个未发布或者已发布但没有被隐藏的报表,点击【选择图表】,弹出“选择图表”弹窗,对该报表需要展示的图表进行选择 a需要选择图表的一级分组后才能选择图表; b可以多选图表,选择的图表只能是已选一级分组下的未隐藏的未被选择的图表;选择一个二级分组时,默认该二级分组下的图表会全部被选中,图表会按照选中的顺序展示在报表列表; 4)选择图表后,报表信息保持展示图表的最新效果;如果图表更新了,但是报表没有发布最新,则报表在前端展示的仍为最近发布的版本; 5)如果图表中存在超过一行的图内筛选项,则在报表处原始的图表尺寸只能查看一行图内筛选项,需要根据图表在报表处的等比拖动效果展示更多的图内筛选项 2.7 创建数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏二级分组-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 3)鼠标移动至需要创建数据大屏的二级分组上,出现「+」,点击图标后进入数据大屏设计页面; a. 选择图表组件组合成数据大屏,还有其他诸如时间、图片等组件可供选择; b. 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)选择完成后可以保存,则创建数据大屏成功 2.8 发布图表/报表/数据大屏 1)操作流程:选择图表/报表-发布图表/报表 2)操作路径:数据可视化-图表/报表/数据大屏-二级分组-图表名称/报表名称/数据大屏名称-发布 3)选择单个未发布且没有被隐藏的图表/报表/数据大屏,点击【发布】按钮,图表/报表发布后可以被前端引用,数据大屏可被屏幕演示,图表/报表/数据大屏状态变为已发布,展示最近发布时间; a. 如果图表发布后有更新内容,会展示的更新类型:更新图表信息/更新图表内容; b. 如果报表发布后有更新内容,会展示的更新类型:更新报表信息/更新图表内容/选择图表/移除图表; c. 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; 4)发布后可以修改 2.9更新发布图表/报表/数据大屏 1)操作流程:选择图表/报表-更新发布图表/报表 2)操作路径:数据可视化-图表/报表/数据大屏-二级分组-图表名称/报表名称/数据大屏名称-更新发布图表/报表/数据大屏 3)选择单个已发布且没有被隐藏的图表/报表/数据大屏,并且该图表/报表/数据大屏在上次发布后有所更新,可以点击【更新发布】按钮,将最新的图表/报表内容发布至业务系统,业务系统引用的图表/报表为最新内容,屏幕展示的数据大屏是最新的大屏内容; 4)如果更新了内容,但未点击更新发布,则前端业务系统查看的图表/报表仍为最近发布的内容,屏幕展示的数据大屏仍是最近发布的内容

    2024年6月20日
    1.4K00
  • 企业个性化配置

    平台除了帮助企业快速解决业务需求外,还提供了企业文化、风格个性化能力,本章节详细介绍个性化配置。包括:登陆页配置、企业形象配置、系统风格配置。 系统配置 配置入口 配置入口:右上角登陆账号——系统配置——全局配置——登陆页配置、企业形象配置、系统风格配置。 登陆页配置 用户自定义登陆页的主题,一共有六个主题可选择,分别为: 图一:左侧是图片,右侧是登录输入框,Logo在左上角; 图二:右左侧是图片,右侧是登录输入框,Logo在左上角; 图三:底图是图片,登录输入框浮在页面左侧,Logo在左上角; 图四:底图是图片,登录输入框浮在页面中间,Logo在左上角; 图五:底图是图片,登录输入框浮在页面右侧,Logo在左上角; 图六:底图是图片,登录输入框浮在页面中间,Logo在登录框上方。 页面背景 上传登录页背景,支持上传jpg、png格式的图片或mp4、mov、avi格式视频。尺寸建议为1920*1080px,文件大小不超过50MB。 登录页logo:指配置登录页左上角的logo图标。 预览:配置后可在右侧电脑中点击全屏预览效果。 配置示例 企业形象配置 企业形象配置:可设置企业信息、业务应用导航栏logo、浏览器logo,设置完成之后,点击发布之后设置生效。 系统风格配置 系统风格配置,可设置主题(浅色、深色)、尺寸(大、中、小),配置后可全屏预览,发布后即可更换成对应的风格。 下载代码可进行自定义风格。

    2024年6月20日
    1.3K00
  • 4.1.16 框架之网关协议-RQSL及扩展

    一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言,用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL(Feed Item Query Language)——一种URI友好的语法,用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用,没有不安全的字符,因此不需要URL编码。另一方面,FIQL的语法不太直观,URL编码也不总是那么重要,因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如,您可以像这样查询资源:/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例: 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集,所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法(ISO 14977)编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成,通过逻辑运算符相互关联: Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下,AND运算符优先(即,在任何OR运算符之前对其求值)。但是,可以使用带括号的表达式来更改优先级,从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数; 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段(或属性、元素…)。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串(见下文)或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str; 比较运算符采用FIQL表示法,其中一些运算符还具有另一种语法: · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器(请参阅下一节)。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值,也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号,其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    1.3K00

Leave a Reply

登录后才能评论