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  3.3.8 字段类型之基础与复合

  模型字段是描述实体的特征属性，本文介绍重点介绍字段的基础类型与复合类型 使用@Field注解来描述模型的字段。如果未配置字段类型，系统会根据Java代码的字段声明类型来自动获取业务类型。建议配置displayName属性来描述字段在前端的显示名称。可以使用defaultValue配置字段的默认值。 一、安装与更新 使用@Field.field来配置字段的不可变更编码。字段一旦安装，无法在对该字段编码值进行修改，之后的字段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，则系统会将该字段识别为新字段，存储模型会创建新的数据库表字段，而原字段将会rename为废弃字段。 二、字段类型 类型系统由基本类型、复合（组件）类型、引用类型和关系类型四种类型系统构成。通过类型系统描述应用程序、数据库和前端视觉视图如何进行交互，数据及数据间关系如何处理的协议。其中引用类型和关系类型介绍详见3.3.9【字段类型之关系与引用】一文,字段命名规范参见3.3.1【构建第一个Model】一文，这里不再赘述。 基本类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 BINARY ByteByte[] TINYINTBLOB 二进制类型，不推荐使用 INTEGER ShortIntegerLongBigInteger smallintintbigintdecimal(size,0) 整数, 包括整数（10-11位有效数字）、长整数（19-20位有效数字）和大整数（超过19位）。【数据库规则】：默认使用int；如果size小于6则使用smallint；如果size超过6则使用int；如果size超过10位数字，即大于11（包含符号位），则使用长整数bigint；如果size超过19位数字，即大于20（包含符号位），则使用大数decimal。若未配置size，则按Java类型推测。【前端交互规则】：整数使用Number类型，长整数和大整数前后端协议使用字符串类型。 FLOAT FloatDoubleBigDecimal float(M,D)double(M,D)decimal(M,D) 浮点数,?包括单精度浮点数（7-8位有效数字）、双精度浮点数（15-16位有效数字）和大数（超过15位）。【数据库规则】：默认使用单精度浮点数float；如果size超过7位数字，即大于等于8，则使用双精度浮点数double；如果size超过15位数字，即大于等于16，则使用大数decimal。若未配置size，则按Java类型推测。【前端交互规则】：单精度浮点数float和双精度浮点数double使用Number类型（因为都使用IEEE754协议64位进行存储），大数前后端协议使用字符串类型。 BOOLEAN Boolean tinyint(1) 布尔类型，值为1,true(真)或0,false(假) ENUM Enum 与数据字典指定基本类型一致 【前端交互规则】：可选项从ModelField的options字段获取，options字段值为字段指定数据字典子集的JSON序列化字符串。前后端传递的是可选项的name，数据库存储使用可选项的value。multi属性为true，则使用多选控件；multi属性为false，则使用单元控件 STRING String varchar(size) 字符串，size为长度限制默认值参考，前端可以view中覆盖该配置 TEXT String text 多行文本，编辑态组件为多行文本框，长度限制为配置项size值 HTML String text 富文本编辑器 DATETIME java.util.Datejava.sql.Timestamp datetime(fraction)timestamp(fraction) 日期时间类型【数据库规则】：日期和时间的组合，时间格式为?YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction]，默认精确到秒，在默认的秒精确度上，可以带小数，最多带6位小数，即可以精确到?microseconds (6 digits) precision。可以通过设置fraction来设置精确小数位数，最终存储在字段的decimal属性上。【前端交互规则】：前端默认使用日期时间控件，根据日期时间类型格式化格式format格式化日期时间 YEAR java.util.Date year 年份类型日期类型【数据库规则】：默认“YYYY”格式表示的日期值【前端交互规则】：前端默认使用年份控件，根据日期类型格式化格式format格式化日期 DATE java.util.Datejava.sql.Date datedate 日期类型【数据库规则】：默认“YYYY-MM-DD”格式表示的日期值【前端交互规则】：前端默认使用日期控件，根据日期类型格式化格式format格式化日期 TIME java.util.Datejava.sql.Time time(fraction)time(fraction) 时间类型【数据库规则】：默认“HH:MM:SS”格式表示的时间值【前端交互规则】：前端默认使用时间控件，根据日期类型格式化格式format格式化日期 表3-3-8-1 字段基本类型 复合类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 MONEY BigDecimal decimal(M,D) 金额，前端使用金额控件，可以使用currency设置币种字段 表3-3-8-2 字段复合类型 不可变更字段 使用immutable属性来描述该字段前后端都无法进行更新操作，系统会忽略不可变更字段的更新操作。 自动生成编码的字段 详见3.3.5【模型编码生成器】一文。 字段的序列化与反序列化 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式，最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 详见3.3.7【字段之序列化方式】一文 前端默认配置 可以使用@Field注解中的以下属性来配置前端的默认视觉与交互规则，也可以在前端设置覆盖以下配置。 @Field(required)，是否必填 @Field(invisible)，是否不可见 @Field(priority)，字段优先级，列表的列使用该属性进行排序 更多前端默认视图配置详见：3.5.4【Ux注解详解】一文，如：readonly是否只读等。 举例 回顾我们前面学习例子 现有PetShop代码如下 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.PetShopOptionEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import java.sql.Time; import java.util.List; @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = 宠物店铺,summary=宠物店铺,labelFields ={shopName} ) @Model.Code(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = P,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL=demo.PetShop; @Field(displayName = 店铺编码) private String code; @Field(displayName = 店铺编码2) @Field.Sequence(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = C,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) private String codeTwo; @Field(displayName = 店铺名称,required = true) private String shopName; @Field(displayName = 开店时间,required = true) private Time openTime; @Field(displayName = 闭店时间,required = true) private Time closeTime; @Field(displayName =…

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  2024年5月23日

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  4.1.2 模块之启动指令

  针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式，它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求，为op（本地化部署）、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项：无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO；upgrade为FORCE打包-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数，可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感。 场景一：DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的，不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的，任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景，特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一：用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出，交由客户公司DBA审批，并执行 二：用RELOAD模式，进行正常的应用重启工作，不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二：PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题： 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时，如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL，会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE，其他机器采用RELOAD模式，做到合理规避问题，提升应用发布效率 场景三：INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的，把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意，要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数，你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数，则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置，则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时，在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数，则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为： NEVER – 不自动构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false，rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为： NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false，reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline参数用于设置元数据在线的方式，如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmetaOnline参数可选项为： NEVER – 不持久化元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息，会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true，reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多，会延长系统启动时长，所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务，所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务，可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表，你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置，默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置，默认为true…

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  函数（Function）：是oinone可管理的执行逻辑单元，跟模型绑定则对应模型的方法 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 满足面向对象原则，可设置不同开放级别，本地与远程智能切换。 本章会带大家更加详细地了解Function的方方面面，主要以几下几个维度 构建第一个Function 函数的开放级别与类型 函数的相关特性 函数元数据详解

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  4.1.5 模型之持久层配置

  一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型： useAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数，若实际影响行数与输入不一致，抛出异常 collectionCommit，将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交，不能返回实际影响行数 batchCommit，使用单条更新脚本批量提交，不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作；乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键，而批量新增的批量提交类型为batchCommit，则系统将批量提交类型变更为collectionCommit（如果使用batchCommit，则需要单条提交以获得正确的主键返回值，性能有所损失）。 如果模型配置了乐观锁，而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit，则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁，让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁（举例） 在一些会碰到并发修改的数据，往往需要进行并发控制，一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式： 通过快捷继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致，则会抛出异常，错误码为10150024。如果是批量更新数据，为了返回准确的实际影响行数，批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新，性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据，而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据，则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可，这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑，返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型，继承快捷模型VersionModel package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu，增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一：页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二：同时打两个页面，依次点击，您会发现一个改成功，一个没有改成功。但页面都没有报错，只是update返回影响行数一个为1，另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注：增加了乐观锁，我们在写代码的时候一定要注意，单记录更新操作的时候要去判断返回结果（影响行数），不然没改成功，程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务：重写PetItemInventroy的update函数 留个任务，请各位小伙伴自行测试玩玩，这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); //批量更新会，自动抛错 int i =…

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