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。

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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。

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  • 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。

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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。

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4. 数据字典创建

4.1 专家模式(低代码模式)

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  • 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。

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  • 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。

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  • 5.5 基础支撑之结算域

    一、基础介绍 随着企业的业务不断进行数字化改造、业务越来越在线化,给企业财务工作带来几个明显的变化和挑战: 变化: 业务在线后,不同类收费、预售、授信模式的创新层出不穷,需要财务不仅只从事单一传统的会计核算工作,还需要积极地参与到业务中去。 从事后算账事后报账,变成财务业务一体化信息的实时处理 挑战: 业务系统与财务系统明显割裂,业务部门与财务部门各自采用一套软件处理其数据,不能及时沟通信息和协同更正信息。 财务系统往往都是单体的传统架构,凭证处理能力无法适应今天企业的不断爆棚的业务发展。 财务的严谨性与业务的灵活性中间有巨大的鸿沟,导致业务要做一种创新的模式,财务可能是最大阻碍。 不论是传统软件公司喜欢说的业财一体化还是互联网平台公司喜欢说的结算平台,都是为了解决以上变化和挑战的。业财一体化主要是从财务部门角度出发进行,在业务支撑上化被动为主动。结算中心往往是结合财务部门和业务运营部门的需求。如果拿我们下面介绍的,计费、账务、会计三个领域来说,业财一体化项目往往只包括账务和会计,结算中心往往包括:计费、账务、会计。或者说业财一体化弱化了计费,没有纳入企业统一管理,把如何计价给到了业务系统自行决定或者简单处理只要产生应收应付单据(计费详单)就好了。 结算域的是一个相对比较专业的领域,没有一定背景知识甚至连一些专业名词都很难理解,更不用说模型设计了,这里我尽快地简单去描述定位而不是描述细节。而且2.1.9版本的结算领域相对还是没有那么完善,这里介绍的是下个版本的内容,所以大家看当前版本的时候会有一些对不上。 二、子领域职责 图5-5-1 子领域职责 计费 计费的价值 随着企业多业务发展以及融合计费需求,我们需要引入计费模型,对灵活计价模式进行支持,快速支撑未来可能的计费方式等 计费的核心设计理念 所有的计算器都继承自虚函数计算器y=f(x) 平滑兼容-默认斜率计算器y=a+bxY – 求值结果(用下标描述结果是什么)A – 偏移量(计算固定值)B – 斜率(费率值)X – 变量(数量)任何计算都是通过一组斜率组合出来的 利用区间限定定义各种斜率组合出各种算法交易额0-100w:y=0.03x >100w:y=0.02x;时间0:00-6:00:y=0.02x 6:00-24:00:y=0.03xX- 变量,数量 图5-5-2 计费的核心设计理念 更灵活多维区间组合,时间维度、计数器维度、其它属性维度计数器区间斜率限定,比如交易额、空间、使用月份数… 计费的核心功能 通过产品定义运营方案 通过订购产品完成商务合同的签订来决定客户计费策略,或者通过系统产品定义通用计费策略 支撑各类产品的模拟计费 以事件驱动,根据事件、产品、订购关系完成产品路由,并实时产生计费详单 根据计费科目与账务科目,打通账务进行核销 账务 账务的价值 以账户账本为中心,提供记账、账户管理,以及账务的实时监控与持续对账。如果计费是对接业务,那么账务的价值是对接财务系统 账务的核心设计理念 不依赖计费,可独立对接,所有业务最终都需要反馈到帐户账本的操作上,并通过账本明细记录所有操作 账务的核心功能 记账:充值、转账、提现,冻结、解冻,差错处理 账务管理:开户、科目维护 账务查询:对账 会计(暂不在计划内) 会计的价值 结算平台的会计模块不是严格意义上的会计系统,它主要是衔接其他的财务系统,做凭证前置处理。在于汇总凭证,产出业务帐,对接到财务总帐系统,缓解财务系统压力。 三、模型介绍 图5-5-3 模型介绍 四、结算基础流程 图5-5-4 结算基础流程

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  • 5.8 商业支撑之执行域

    一、基础介绍 执行域包括两个核心一是订单的产生,二是订单的履约。往往品牌商既有自营渠道(包括2c、2b)、又有第三方渠道。那么有两种设计思路: 把第三方渠道的订单当作自有渠道的订单产生一种特殊方式,开放订单创建接口,并统一履约。 好处:简单,在3方渠道不多、且自有渠道单一,并且逻辑相识时系统结构会简单 坏处: 当3方渠道的履约方式、库存分配方式、逆向逻辑等有差异时,会让自有渠道参杂很多不相干的逻辑引入不必要的复杂度 自有渠道不够独立和纯粹,自有渠道多样化时难以支撑 把商家自营渠道假设为特殊的第三方渠道,再建立统一的订单管理系统来对接渠道订单,并完成履约 好处:交易与履约逻辑分离,对未来发展有扩展性 坏处:引入一定复杂度 我们采用的是第二套方案,整体结构简易图如下 图5-8-1 方案整体结构简易图 二、模型介绍 图5-8-2 模型介绍 核心设计逻辑 首先我们看到上图交易域和履约域有很多相同父模型的子模型,交易域和履约域的父模型在CDM的在himalaya-trade里。履约域看oms(libra)对himalaya-trade扩展,交易域看b2c(leo)和b2b(aries)对对himalaya-trade扩展。libra、leo、aries是我们对上层业务产品的命名,取自黄道十二星座 交易域是多商家平台视角设计,有自身渠道必要的履约相关信息,完成自闭环。 履约域是从单一商家对接多渠道视角设计,有渠道交易订单同步后完成履约发货相关设计,完成自闭环。 履约域的合单拆单发货设计,渠道订单只能合单为履约单不可拆,履约单可以拆单发货不可合。用m2o和o2m的组合设计来降低难度,而非采用两个m2m的设计。

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  • 4.1.7 函数之元数据详解

    介绍Function相关元数据,以及对应代码注解方式。大家还是可以通读下,以备不时之需 如您还不了解Function的定义,可以先看下2.3【oinone独特之源,元数据与设计原则】对Function的描述,本节主要带大家了解Function元数据构成,能让小伙伴非常清楚oinone从哪些维度来描述Function, 一、元数据说明 FunctionDefinition 元素数据构成 含义 对应注解 备注 namespace 函数命名空间 @Fun("") @Model.model("") @Fun或@Model.model name 技术名称 @Function( name=””, scene={}, summary=””, openLevel=FunctionOpenEnum.REMOTE ) scene 可用场景 见:FunctionSceneEnum description 描述 openLevel 开放级别 见:FunctionOpenEnum fun 编码 @Function.fun("") displayName 显示名称 @Function.Advanced( displayName=””, type=FunctionTypeEnum.UPDATE, dataManager=false, language=FunctionLanguageEnum.JAVA, isBuiltin=false, category=FunctionCategoryEnum.OTHER, group=”pamirs”, version=”1.0.0″, timeout=5000, retries=0, isLongPolling=false, longPollingKey=”userId” longPollingTimeout=1 ) type 函数类型默认:4(改) 见 FunctionTypeEnum dataManager 数据管理器函数默认:false language 函数语言默认:DSL 见FunctionLanguageEnum isBuiltin 是否内置函数 默认:false category 分类 默认:OTHER 见:FunctionCategoryEnum group 系统分组 默认:pamirs version 系统版本 默认:1.0.0 timeout 超时时间 默认:5000 retries 重试次数 默认:0 isLongPolling 是否支持long polling,默认false longPollingKey 支持从上下文中获取字段作为key longPollingTimeout long polling超时时间 默认值为1 transactionConfig 事务配置 JSON存储 见TransactionConfig 配置@PamirsTransactional source 来源 系统推断值,见:FunctionSourceEnum extPointList 函数包含扩展点 系统推断值 module 所属模块 系统推断值 bitOptions 位 系统推断值 attributes 属性 系统推断值 imports 上下文引用 系统推断值 context 上下文变量 系统推断值 codes 函数内容 系统推断值 beanName bean名称 系统推断值 rule 前端规则 系统推断值,一般Action.rule传递下来的 clazz 函数位置 系统推断值 method 函数方法 系统推断值 argumentList 函数参数 系统推断值,List<Argument> returnType 返回值类型 系统推断值 表4-1-7-1 FunctionDefinition TransactionConfig 函数事务管理之配置项事务,具体事务使用详见4.1.8【函数之事务管理】一文。 元素数据构成 含义 对应注解 备注 transactionManager 事务管理器 @PamirsTransactional( transactionManager=””, enableXa=false, isolation=Isolation.DEFAULT, propagation=Propagation.REQUIRED, timeout=-1, readOnly=false, rollbackFor={}, rollbackForClassName={}, noRollbackFor={}, noRollbackForClassName={}, rollbackForExpCode={}, noRollbackForExpCode={} ) enableXa 分布式事务默认为false isolation 事务隔离级别 propagation 事务传递类型 timeout 过期时间 默认:-1 readOnly 只读 默认:false rollbackForExpCode 回滚异常编码 rollbackForExpCode 忽略异常编码 namespace 函数命名空间 系统推断值 fun 函数编码 系统推断值 active…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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  • 数据大屏

    1. 业务场景 数据大屏是利用相应的系统来分析数据,通过图形的形式为企业提供客观、直接的数据分析结果,让业务人员和企业决策者直观面对数据背后的信息,实时监测企业数据,给予更直观的决策场景体验,助力企业数字化运营升级。 2. 操作流程 1)进入数据可视化,进入数据大屏tab,维护分组信息; 2)在二级分组名称后点击“+”【添加数据大屏】,对数据大屏进行设计; 3)创建完成后可以【编辑】数据大屏; 4)数据大屏完善后,可以点击【发布】数据大屏,则数据大屏此时可以被显示器引用播放; 5)如果数据大屏有更新,则可以点击【更新发布】; 6)如果数据大屏数据不再可以公开使用,则需要通过【隐藏】功能将数据大屏的引用权限收起,但不影响已被使用的数据大屏; 7)隐藏后可以【取消隐藏】,数据大屏恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用 。 3. 操作流程图解 3.1 创建分组 1)操作流程:创建分组 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建分组 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数据大屏 3.2 编辑分组名称 1)操作流程:选择分组-编辑分组名称 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-编辑分组名称 3)鼠标移动至需要修改的分组上,点击出现的「编辑图标」,可以修改分组名称,修改后分组名称实时更新 3.3 删除分组 1)操作流程:选择分组-删除分组 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-删除分组 3)鼠标移动至需要删除的分组上,当分组下无报表时出现「删除图标」,可以点击图标后删除分组,删除一级分组时对应所有的二级分组也会被删除,删除后消失,只有分组下没有数据大屏的分组才能直接删除成功 3.4 创建数据大屏 1)操作流程:选择二级分组-创建数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-创建数据大屏 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=需要填写数据大屏标题 a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)输入标题后进入设计页面 3.5 编辑数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏-编辑数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-编辑数据大屏 3)只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏,且存在三种编辑情况 a. 第一种:点击数据大屏标题后的编辑图标,仅能编辑数据大屏标题; b. 第二种:点击数据大屏中的数据大屏标题、备注后的编辑图标,可以直接编辑数据大屏标题; c. 第三种:点击【编辑】按钮,进入数据大屏设计页面,带出已有的组件内容,编辑时的规则与创建时一致,编辑后可以点击保存进行更新,如果未保存直接返回,则编辑无效; 4)编辑后实时生效,数据大屏信息保持展示最新效果 3.6 删除数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏-删除数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-删除数据大屏 3)未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏,并且没被引用,才展示数据大屏菜单名称后的删除图标 4)删除后数据大屏消失 3.7 复制 1)操作流程:选择数据大屏-复制数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-复制数据大屏 3)点击【复制】按钮,复制成功,名称为copy of 原数据大屏标题,展示在原数据大屏分组的最后一个 3.8 发布 1)操作流程:选择数据大屏-发布数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-发布 3)选择单个未发布且没有被隐藏的数据大屏,点击【发布】按钮,数据大屏状态变为已发布,展示最近发布时间; 4)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 3.9 查看最近一次发布的版本 1)操作流程:选择数据大屏-查看最近一次发布的版本 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3)当数据大屏发布后有更新,在最近发布时间左侧展示【查看】,在最近发布时间下展示更新的类型,点击查看可以查看最近发布的版本 3.10 更新发布 1)操作流程:选择数据大屏-更新发布数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3)选择单个已发布且没有被隐藏的数据大屏,并且该数据大屏在上次发布后有所更新,可以点击【更新发布】按钮,将最新的数据大屏内容发布至业务系统,业务系统引用的数据大屏为最新内容; 4)如果更新了内容,但未点击更新发布,则展示的仍是上次发布的数据大屏 3.11 隐藏 1)操作流程:选择数据大屏-隐藏数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-隐藏数据大屏 3)数据大屏默认不隐藏,点击数据大屏左侧的是否隐藏可以切换 a. 未发布的数据大屏,较隐藏前,不可以操作【发布】,可以【取消隐藏】; b. 已发布的数据大屏,较隐藏前,只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】; 4)隐藏后的数据大屏不可以被用于展示在其他大屏上,但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1)操作流程:选择数据大屏-取消隐藏数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-取消隐藏数据大屏 3)隐藏后的数据大屏可以取消隐藏,切换是否隐藏=否,取消隐藏后,数据大屏恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用 3.13 查看引用 1)流程:选择图表-查看被哪些报表/数据大屏/页面引用 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-查看引用 3)选择具体的数据大屏,查看当前数据大屏被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1)流程:选择数据大屏-不允许别人编辑 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人编辑 3)选择自己创建的数据大屏,对数据大屏是否允许其他人编辑进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法编辑数据大屏 3.15 不允许别人引用 1)流程:选择图表-更多-不允许别人引用 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人引用 3)选择自己创建的数据大屏,对数据大屏是否允许他人引用进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法选择到 3.16 导出图片 1)操作流程:选择数据大屏-导出图片 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-导出图片 3)选择数据大屏后,点击【导出图片】按钮可以将当前数据大屏导出为图片 3.17 导出EXCEL 1)操作流程:选择数据大屏-导出EXCEL 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-数据大屏导出EXCEL 3)选择数据大屏后,点击【导出EXCEL】按钮可以将当前数据大屏包含的图表导出为EXCEL 4. 数据大屏设计页面 4.1 缩放自适应 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)进入页面后,默认按照当前屏幕展示最适合的数据大屏尺寸,可以通过+、-进行自定义缩放,每次缩放10% 4.2 全屏 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)进入页面后,设置完成,可以【全屏】查看效果,按esc退出全屏 4.3 保存 1) 流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2) 操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3) 进入页面后,设置完成后进行保存,数据大屏保持最新内容 4.4 添加、编辑、删除组件 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)可以添加图表、文本、通用标题、倒计时、时间器、图片、轮播图、视频、边框等组件;图表组件中,一个图表只能添加一次,其他组件不限制数量; 4)所有组件添加后均可进行设置样式,有编辑权限的图表组件可以通过【编辑】图标直接进入图表设计页面; 5)添加后均可删除,删除后组件不再展示在数据大屏画布中,可以重新添加 4.5 数据大屏设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)设置数据大屏时可以设置屏幕的宽高、背景颜色、背景图片、主题 a. 宽高:根据数据大屏需要投放的屏幕大小进行设置; b. 背景颜色:当数据大屏无图片背景时可以调整背景颜色; c. 背景图片:支持为数据大屏上传一张图片作为背景; d. 主题模版:可任选其一,需要先选定模版后再进行设计,不然设计完后再修改模版,会清空已选组件。 4.6 图表组件设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)拖入图表组件,可与边框合为一体,可以设置图表的显示内容、边框信息、动画效果、刷新频率 a. 图表显示内容:展示标题、副标题、描述、标签、图例,一屏展示条数,原图表有的内容在设置展示后展示在数据大屏,原图表没有的内容设置展示后不生效; b. 边框信息:包括边框样式、背景颜色、边框线条颜色、展示边框标题、边框标题内容、边框标题颜色、边框标题字体大小; c. 动画效果:可以设置自动轮播,为是时可以设置结束后停顿时长、速度、切换形式; d. 刷新频率:设置图表获取数据的频率,自动刷新、刷新频率。 4.7 文本组件设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)拖入文本组件后,可以输入多行文本,可以设置内容、对齐方式、字体大小、字体加粗、字体颜色、背景颜色、边框样式、文字滚动、结束后停顿、速度 4)当文字滚动开启时,文字会按照一行展示,通过设置结束后停顿和速度来控制文字滚动的效果 4.8 通用标题组件设置…

    2024年6月20日
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  • 4.5.2 研发辅助之SQL优化

    Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的,默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下,也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改 限制问题SQL执行:对应一些不规范的SQL系统上直接做限制,如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中,需要业务自行写插件,插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如: 堆栈入口,例子中只是放了pamirs,可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s,根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为:" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为:" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

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