节点动作

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• 3.5.5.1 设计器数据导出

  简介 通过调用导出接口，将设计器的设计数据与运动数据打包导出到文件中。 提供了download/export两类接口。 export 导出到OSS。导出的文件会上传到文件服务，通过返回的url下载导出文件。 请求示例： mutation { uiDesignerExportReqMutation { export( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: true } ) { jsonUrl } } } 响应示例： { "data": { "uiDesignerExportReqMutation": { "export": { "jsonUrl": "https://xxx/meta.json" } } }, "errors": [], "extensions": {} } download 直接返回导出数据。适用于通过浏览器直接下载文件。 请求示例： mutation { uiDesignerExportReqMutation { download( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: true } ) { jsonUrl } } } 如何构造url protocol :// hostname[:port] / path ? query=URLEncode(GraphQL) 例： http://127.0.0.1:8080/pamirs/base?query=mutation%20%7B%0A%09uiDesignerExportReqMutation%20%7B%0A%09%09download(%0A%09%09%09data%3A%20%7B%20module%3A%20%22gemini_core%22%2C%20fileName%3A%20%22meta%22%2C%20moduleBasics%3A%20true%20%7D%0A%09%09)%20%7B%0A%09%09%09jsonUrl%0A%09%09%7D%0A%09%7D%0A%7D 在浏览器中访问构造后的url，可直接下载文件 接口列表 模型设计器 指定模块导出 query { modelMetaDataExporterQuery { export/download(query: { module: "模块编码" }) { module url } } } module参数：指定导出的模块编码 url返回结果：export方式导出的文件url 页面设计器 导出页面 指定模块导出 mmutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: false } ) { jsonUrl } } } module参数：模块编码 fileName参数：指定生成的json文件名称 moduleBasics参数：指定是否只导出模块基础数据，如果为true，只导出内置布局、模块菜单、菜单关联的动作。 如果为false，还会导出模块内的所有页面，以及页面关联的动作元数据、页面设计数据 等等。 默认值为false。 指定菜单导出 mutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { menu: { name: "uiMenu0000000000048001" } fileName: "meta" relationViews: true } ) { jsonUrl } } } menu参数：菜单对象，指定菜单的name。只会导出该菜单及其绑定页面，不会递归查询子菜单 fileName参数：指定生成的json文件名称 relationViews参数：指定是否导出关联页面，默认为false，只导出菜单关联的页面。如果为true，还会导出该页面通过跳转动作关联的自定义页面。 指定页面导出 mutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { view: { name: "xx_TABLE_0000000000119001" model: "ui.designer.TestUiDesigner" } fileName: "meta" relationViews: true } ) { jsonUrl } } }…

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  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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  Oinone 7天入门到精通 2024年6月20日

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• Oinone 7天入门到精通

  3.3.9 字段类型之关系与引用

  有关系与引用类型才让oinone具备完整的描述模型与模型间关系的能力 在PetShop以及其代理模型中已经上用到了O2M、M2O字段，分别如petItems(PetItem)和create(PamrisUser)字段，但是没有过多的讲解。本文重点举例RELATED、M2M、O2M，至于M2O留给大家自行尝试。 一、引用类型(举例) 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 RELATED 基本类型或关系类型 不存储或varchar、text 引用字段【数据库规则】：点表达式最后一级对应的字段类型；数据库字段值默认为Java字段的序列化值，默认使用JSON序列化【前端交互规则】：点表达式最后一级对应的字段控件类型 表3-3-9-1 字段引用类型 Step1 修改PetShopProxy类 为PetShopProxy类新增一个引用字段relatedShopName，并加上@Field.Related("shopName")注解 为PetShopProxy类新增一个引用字段createrId，并加上@Field.Related({"creater","id"})注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api.proxy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY) @Model(displayName = "宠物店铺代理模型",summary="宠物店铺代理模型") public class PetShopProxy extends PetShop { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShopProxy"; @Field.many2one @Field(displayName = "创建者",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"createUid"},referenceFields = {"id"}) private PamirsUser creater; @Field.Related("shopName") @Field(displayName = "引用字段shopName") private String relatedShopName; @Field.Related({"creater","id"}) @Field(displayName = "引用创建者Id") private String createrId; } 图3-3-9-1 修改PetShopProxy类 Step2 重启系统查看效果 我们发现商店管理-列表页面多出了两个有值字段：引用字段shopName和引用创建者Id 图3-3-9-2 商店管理-列表页面新增两个有值字段 二、关系类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 O2O 模型/DataMap 不存储或varchar、text 一对一关系 M2O 模型/DataMap 不存储或varchar、text 多对一关系 O2M List<模型/DataMap> 不存储或varchar、text 一对多关系 M2M List<模型/DataMap> 不存储或varchar、text 多对多关系 表3-3-9-2 字段关系类型 多值字段或者关系字段需要存储，默认使用JSON格式序列化。多值字段数据库字段类型默认为varchar(1024)；关系字段数据库字段类型默认为text。 关系字段 关联关系用于描述模型间的关联方式： 多对一关系，主要用于明确从属关系 一对多关系，主要用于明确从属关系 多对多关系，主要用于弱依赖关系的处理，提供中间模型进行关联关系的操作 一对一关系，主要用于多表继承和行内合并数据 图3-3-9-3 字段关联关系 名词解释 关联关系比较重要的名词解释如下： 关联关系：使用relation表示，模型间的关联方式的一种描述，包括关联关系类型、关联关系双边的模型和关联关系的读写 关联关系字段：业务类型ttype为O2O、O2M、M2O或M2M的字段 关联模型：使用references表示，自身模型关联的模型 关联字段：使用referenceFields表示，关联模型的字段，表示关联模型的哪些字段与自身模型的哪些字段建立关系 关系模型：自身模型 关系字段：使用relationFields表示，自身模型的字段，表示自身模型的哪些字段与关联模型的哪些字段建立关系 中间模型，使用through表示，只有多对多存在中间模型，模型的relationship=true 举例M2M关系类型 多对多关系，主要用于弱依赖关系的处理，提供中间模型进行关联关系的操作。这也是在业务开发中很常见用于描述单据间关系，该例子会举例两种方式描述多对多关系中间表，一是中间表没有在系统显示定义模型，二种是中间表显示定义模型。第一种往往仅是维护多对多关系，第二种往往用于多对多关系中间表自身也需要管理有业务含义，中间表模型还经常额外增加其他字段。 一是中间表没有在系统显示定义模型：如果出现跨模块的场景，在分布式环境下两个模块独立启动，有可能会导致系统关系表被删除的情况发生，因为没有显示定义中间表模型，中间表的模型所属模块会根据两边模型的名称计算，如果刚好被计算到非关系字段所属模型的模块。那么单独启动非关系字段所属模型的模块，则会导致删除关系表。 为什么不直接把中间表的模型所属模块设置为关系字段所属模型的模块？因为如果这样做，当模型两边都定义了多对多关系字段则会导致M2M关系表的所属模块出现混乱。 所以这里建议大家都选用：第二种中间表显示定义模型，不论扩展性还是适应性都会好很多。请用：through=XXXRelationModel.MODEL_MODEL 或者 throughClass=XXXRelationModel.class Step1 新建宠物达人模型，并分别为宠物商品和宠物商店增加 到宠物达人模型的字段 新建宠物达人模型PetTalent package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; } 图3-3-9-4 新建宠物达人模型PetTalent 修改宠物商品模型，新增many2many字段petTalents，类型为List ，并加上注解@Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL)，through为指定关联中间表。 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import…

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  2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  5.1 CDM的背景介绍

  如果说低代码开发框架输出技术标准，CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计，让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷，得从互联网架构的演进开始，了解其过程，就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心！我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段，特别平台化到中台化的阶段，目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展，适用多业务线（或多场景应用）独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似： 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求，而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致，导致很多重复建设，所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题，又需要多个供应商共同参与，所以把供应商类类比成各个业务线，在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似，那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了？当然不是，因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式：“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”，其本质还是平台主导模式，它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台，那是多么荒唐的事情，平台化已经足够的复杂了，还让不同背景、不同企业的研发一起共建，最后往往导致企业架构负载过重，这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱，我们重新设计，站在上帝视角去看有没有更好的方式呢？当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念，CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体，它还允许用户建立个性化的实体，用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感，但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础，是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准，这个有点像菜鸟网络推出的奇门，让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通，一套标准是为了解决一个行业问题，而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄，虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题，但就模型来说就够大家喝一壶了，模型库非常庞大而且复杂，学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念：侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富，缺点模型设计过于复杂，刚开始有前瞻性，但在理解、维护都非常困难，随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化，异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念：侧重在简单、灵活、统一上，体现为在上层应用开发时，每一业务领域保持独立，模型简单易懂，并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发，灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上，与互联网架构结合，利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致，支撑“所有业务可能性”为目标，而是抽象80%通用的设计，保持模型简单可复用，来解决数据割裂问题，并保持业务线独立自主性，快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化，跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统，需要调用各个业务平台提供的功能，增加CDM以后也就是我们右的图，每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了，其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题： 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计，对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议： 一些通用性模块继续以平台化的方式存在，能力完全复用。 业务线自建业务平台，保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型，保证核心数据不割裂，形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体，保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂，在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体，可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处： 通过多种继承方式，继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等，从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型，从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图

  史, 昂

  2024年5月23日

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