数据可视化

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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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  • 5.7 商业支撑之库存域

    库存的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存,只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心:实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等,也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心:可售库存、安全库存等等,也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购,另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力,家电区域化销售,生鲜拼车销售,服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖,滞销的要活动拉流量,普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于: 技术上:库存类似账户账本的设计,需要能追溯库存变化的过程,且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上:在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则,下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑: 单据链路:业务单据(外部业务单据+库存业务单据)产生库存指令(库存调整入\出库单),再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路:基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据:对外跟商品域,通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录,确保可追溯。 如果跟销售渠道对接,还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用

    2024年5月23日
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  • 用户中心

    1. 创建用户 进入用户中心应用,在用户列表中点击创建。 填写表单中的必填信息。 若未设置昵称,则右上角头像右侧展示名称。若设置了昵称,则右上角头像右侧展示昵称。 是否激活账号选择是,选择否时用户登录会显示“未找到首页”。 角色分组中,选择创建的用户的角色,默认选择了超级管理员(包含所有权限)。 点击确定,用户创建完成。 用户登录时可用登录账号/邮箱/手机号登录。 2. 用户相关操作 表格页中包含常规的搜索、批量删除功能。 冻结:当将“是否有效”状态为“是”时展示,将用户“是否有效”修改为“否”。 解冻:当将“是否有效”状态为“否”时展示,将用户“是否有效”修改为“是”。 修改:进入用户信息修改页面,“编码、登录账号、注册时间”只读。 重置密码:点击后在弹窗“账号确认”中输入账号,点击重置密码后,展示新密码。

    2024年6月20日
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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。

    2024年5月23日
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