Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9410.html
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4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议
GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/
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资源
翻译应用是管理翻译规则的应用，以模型为基础、维护字段的翻译值，支持导入、导出 1. 操作步骤 Step1：导出所有翻译项； Step2：线下翻译； Step3：导入翻译项； Step4：刷新远程资源； Step5：页面右上角可切换语言，查看翻译效果。 2. 新增翻译 翻译是具体到模型字段，其中需要区分出是否字典； 源语言、目标语言，是在资源中维护的语言，可在资源中维护需要翻译的语言； 翻译项则是模型字段，默认翻译项为激活状态，关闭后维护的翻译项无效。 3. 导出、导入 不勾选导出：导出所有需要翻译的翻译项，包括模块、字段，源术语、翻译值等，其中如果已经翻译过的内容，会体现在翻译值中； 勾选导出：导出勾选模型的翻译项。 导入：导入翻译项，平台会根据模型拆分为多条数据。 4. 刷新远程资源 导入翻译项后，点击“刷新远程资源”按钮。 5. 查看翻译内容 页面右上角切换语言，查看翻译效果。
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李强
我们常说“在今天所有的不确定性当中，数字化是最大的确定性”，数字化一定会全面改造所有的行业更是确定的。在菜鸟九年的探索中，我们最大的感受是“未来，任何一个物流企业都会是一个技术公司，真正拉开差距的是：技术与实体产业的结合有多深”。菜鸟“简单极致，贴地疾飞”的技术文化也深刻体现了这一点——好的技术要能解决实际问题。数字化并不是简单地上线一个或几个系统，这是一个贴近业务持续迭代的过程，伴随着这个过程，我相信会诞生非常多的创新技术。 在本书中我看到了工程思维在推进技术创新的缩影，把难的问题转化为简单的问题，用成熟实用的技术分而解之。高性能的微服务框架、CDM、元数据、低代码、无代码等，都是当下非常热门的技术课题，Oinone把这一切都有机地结合起来，形成了一种具备先进理念的全新一代软件产品，每一个特性都贴合企业数字化遇到的实际问题。Oinone的产品设计，把“大道至简，软件自造”贯穿始终，用最简单的方式，帮助企业驾驭数字化，相信会给企业带来不一样的体验。 就跟本书提到的“「企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来一系列新的诉求」这一大背景下，以及云、端等新技术的发展，对研发人员的需求越来越大，同时要求越来越高，低代码平台是提升研发效率，降低研发成本的核心手段”，低代码已经不是需不需要的问题，而是怎么选的问题。菜鸟网络自身也在推进自有低代码开发平台，我们有幸邀请本书作者陈鹏程来到菜鸟网络进行了分享交流，收获非常大。如您正在选型低代码开发平台，向您推荐这本书，低无一体的Oinone肯定会打动您。 菜鸟网络CTO李强（在宽）
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4.1.6 模型之元数据详解
介绍Model相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读并练习每种不同的使用方式，这个是oinone的设计精华所在。当您不知道如何配置模型、字段、模型间的关系、以及枚举都可以到这里找到。 一、模型元数据 安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装，无法在对该模型编码值进行修改，之后的模型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，则系统会将该模型识别为新模型，存储模型会创建新的数据库表，而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解，表明在studio中该模型配置不可变更；如果字段配置了@Base注解，表明在studio中该字段配置不可变更。 注解配置 模型类必需使用@Model注解来标识当前类为模型类。 可以使用@Model.model、@Fun注解模型的模型编码（也表示命名空间），先取@Model.model注解值，若为空则取@Fun注解值，若皆为空则取全限定类名。 模型元信息 模型的priority，当展示模型定义列表时，使用priority配置来对模型进行排序。 模型的ordering，使用ordering属性来配置该模型的数据列表的默认排序。 模型元信息继承形式： 不继承（N） 同编码以子模型为准（C） 同编码以父模型为准（P） 父子需保持一致，子模型可缺省（P=C） 注意：模型上配置的索引和唯一索引不会继承，所以需要在子模型重新定义。数据表的表名、表备注和表编码最终以父模型配置为准；扩展继承父子模型字段编码一致时，数据表字段定义以父模型配置为准。 名称 描述 抽象继承 同表继承 代理继承 多表继承 基本信息 displayName 显示名称 N N N N summary 描述摘要 N N N N label 数据标题 N N N N check 模型校验方法 N N N N rule 模型校验表达式 N N N N 模型编码 model 模型编码 N N N N 高级特性 name 技术名称 N N N N table 逻辑数据表名 N P=C P=C N type 模型类型 N N N N chain 是否是链式模型 N N N N index 索引 N N N N unique 唯一索引 N N N N managed 需要数据管理器 N N N N priority 优先级，默认100 N N N N ordering 模型查询数据排序 N N N N relationship 是否是多对多关系模型 N N N N inherited 多重继承 N N N N unInheritedFields 不从父类继承的字段 N N N N unInheritedFunctions 不从父类继承的函数 N N N N 高级特性-数据源 dsKey 数据源 N P=C P=C N 高级特性-持久化 logicDelete 是否逻辑删除 P P P N logicDeleteColumn 逻辑删除字段 P P P N logicDeleteValue 逻辑删除状态值 P P P N logicNotDeleteValue 非逻辑删除状态值 P P P N underCamel 字段是否驼峰下划线映射 P P P N capitalMode 字段是否大小写映射…
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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？
