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  4.1.14 Search之非存储字段条件

  search默认查询的是模型的queryPage函数，但我们有时候需要替换调用的函数，这个特性会在下个版本支持。其核心场景为当搜索条件中有非存储字段，如果直接用queryPage函数的rsql拼接就会报错，所以非存储字段不会增加在rsql中。本文介绍一个比较友好的临时替代方案。 非存储字段条件（举例） Step1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore @Field(displayName = "非存储字段测试",store = NullableBoolEnum.FALSE) private String unStore; 图4-1-14-1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore Step2 修改PetTalent的Table视图的Template 在标签内增加一个查询条件 <field data="unStore" /> 图4-1-14-2 修改PetTalent的Table视图的Template Step3 重启看效果 进入宠物达人列表页，在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，点击搜索跟无条件一致 Step4 修改PetTalentAction的queryPage方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引入依赖类 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ QueryWrapper<PetTalent> queryWrapper1 = (QueryWrapper<PetTalent>) queryWrapper; Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); String unStore = (String) queryData.get(LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getUnStore)); if (StringUtils.isNotEmpty(unStore)) { //转换查询条件 queryWrapper1.like( 图4-1-14-3 修改PetTalentAction的queryPage方法 Step5 重启看效果 在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，跟通过【达人】字段搜索的效果是一致的 图4-1-14-4 示例效果

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  2024年5月23日

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  4.2.5 框架之网络请求-Request

  在中后台业务场景中，大部分的请求时候是可以被枚举的，比如创建、删除、更新、查询。在上文中，我们讲了httpClient如何自定义请求，来实现自己的业务诉求。本文中讲到的Request是离业务更近一步的封装，他提供了开箱即用的API，比如insertOne、updateOne，它是基于HttpClient做的二次封装，当你熟悉Request时，在中后台的业务场景中，所有的业务接口自定义将事半功倍。 一、Request详细介绍 元数据-model 获取模型实例 import { getModel } from '@kunlun/dependencies' getModel('modelName'); 图4-2-5-1 获取模型实例 清除所有缓存的模型 import { cleanModelCache } from '@kunlun/dependencies' cleanModelCache(); 图4-2-5-2 清除所有缓存的模型 元数据-module 获取应用实例，包含应用入口和菜单 import { queryModuleByName } from '@kunlun/dependencies' queryModuleByName('moduleName') 图4-2-5-3 获取应用实例 查询当前用户所有的应用 import { loadModules } from '@kunlun/dependencies' loadModules() 图4-2-5-4 查询当前用户所有的应用 query 分页查询 import { queryPage } from '@kunlun/dependencies' queryPage(modelName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-5 分页查询 自定义分页查询-可自定义后端接口查询数据 import { customQueryPage } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, methodName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-6 自定义分页查询 查询一条-根据params匹配出一条数据 import { queryOne } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, params, fields, variables, context) 图4-2-5-7 根据params匹配出一条数据 自定义查询 import { customQuery } from '@kunlun/dependencies' customQuery(methodName, modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-8 自定义查询 update import { updateOne } from '@kunlun/dependencies' updateOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-9 update insert import { insertOne } from '@kunlun/dependencies' insertOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-10 insert delete import { deleteOne } from '@kunlun/dependencies'…

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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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  1.3 Oinone的生态思考

  以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程（如下图1-3所示），我们可以发现，企业真正需要的是一站式的软件产品。然而，一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始，这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代，以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成；而在数字化时代，中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发，探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入，企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下，“敏捷响应，低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是，互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离，建立一站式商业智能软件的技术概念之一，并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下，则会适得其反，导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念，抓住了企业数字化转型的核心诉求，即“敏捷响应，低成本快速创新”。然而，阿里作为一家生态公司，在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付，但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制，基本上都做得不好，甚至失败。在2017年，阿里成立了原生交付团队，希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后，我发现阿里也做不好，但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线，而是上线以后预期的效果没有达到，其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候，所谓的目标“敏捷响应，快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题： 不是说敏捷响应吗？为什么改个需求这么慢，不但时间更长，付出的成本也更高了？是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用，就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机，他也不能驾驭它们，更不用说是手动挡的。 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？是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式，它将不同的业务能力抽象出来，以服务的形式对内提供。然而，由于业务场景的差异，不同的业务需要的能力也会不同，因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发，需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化，但谁来负责呢？新项目的供应商还是客户自己？ 不是说性能好吗？为什么我投入的物理资源更多了？是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题，提高系统性能和可用性，但是在初始阶段，投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性，因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前，我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案（如下图1-4所示）： 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式，看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而，绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去，只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径，他们必须接受目前分散的情况，并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此，在数字化时代中，真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说，这两种方案都非常艰难，但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外，我们还能清晰看到以下几点： "敏捷响应，低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景，也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商，而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此，我的思考是： 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力，而是降低互联网架构的门槛，让更多企业真正拥有“敏捷响应，低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论，而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业，而是真正赋能不同IT组织能力的企业，让它们都具备持续创新的能力。 今天，许多中台软件公司告诉企业：“中台是持续演进和快速迭代的过程，因此企业需要组建中台架构团队来实现，而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的，因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力，即应变能力，因为应变是不断变化的。然而，后半部分是不正确的，因为今天的企业已经有能力组建团队，那么这些中台软件公司到底有什么用呢？企业真的缺少方法论吗？在19年，我就提出了自己的看法：没有低代码能力的中台公司都在收取智商税，都在欺诈，因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗？这些流氓公司赚了很多钱，最后责怪企业无法招到人才，这是企业的责任。因此，仍然认为“最好的赋能是降低门槛，而不是让客户提高技术水平”。 最终，我们得出了一个服务模式的想法：构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是：通过开放的方式，让企业本身以及不同的软件供应商共同参与，遵循相同的技术和数据规范，打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态，我们列出了六个要点（如下图1-5所示）。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式，为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势（如下图1-6所示）。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍，它大致分为4部分： 以低代码开发平台为基础，输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序，从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础，满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性，避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上，企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台，以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器，用于满足项目开展中，超出业务标品范围之外的需求，或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下，自主解决业务需求，并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统，通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家，为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案，解决所有商业需求，让不同技术之间的合作变得简单易行，摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域，我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业，我们专注于树立标杆，而对于大、中、小型企业，则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中，我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域，我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景，因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域

  史, 昂

  2024年5月23日

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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？

  史, 昂

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