数据可视化

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相关推荐

  • 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…

    2024年5月23日
    1.8K00
  • 2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

    如果把互联网架构比作社会主义,Oinone就是也要做有中国特色的社会主义,才能符合国情。 随着业务和生态的发展,企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高,但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题,这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时,互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统,但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢?显然,这是不合适的,因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展,分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展,是如何一步步到今天提的中台架构概念的,每一步又解决了什么具体问题,我们以阿里架构变迁史为例来看下(如下图2-2所示): 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年,淘宝上线了五彩石项目,这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么,淘宝为什么要开发五彩石项目呢?因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题,一个是性能问题,数据库连接不足,数据库成为了瓶颈;另一个是效率问题,当时淘宝有百余个研发人员,但核心系统只有一套测试、预发、线上环境,导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前,淘宝还做了千岛湖项目,用来验证服务化架构的可行性,将用户中心独立出来。随后,淘宝开启了五彩石项目,目标是通过增加人力来提升效率,通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展,他们又面临了一个问题:各个服务之间有很多重复的建设,效率低下。为了解决这个问题,淘宝开始从服务化转向平台化,并创立了“共享业务事业部”,将重复建设的公共业务分配给这个事业部,以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展,淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业,而这带来了新的问题:效率问题。例如,如果需要在一个业务线上做出改动,需要与十几个平台进行沟通,这是非常低效的。同时,对于一个平台来说,需要面对来自不同事业部的需求,这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力,这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代,所有的需求都要排队,即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题,淘宝提出了中台的概念,中台是在一套规范下建立的,让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性,提供通用能力。简而言之,就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉,只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话: 从单体到服务:通过增加人员和机器来提高效率和性能; 从服务化到平台化:解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题; 平台化到中台化:在一套规范下,让各业务团队自行决定业务系统发展,适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地,在企业数字化转型过程中,也面临着类似的问题: 随着企业业务在线化,对系统性能和稳定性提出了更高的要求,但由于内部系统之间的割裂,导致很多重复建设。因此,我们需要进行服务化和平台化; 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题,所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线,在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而,阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式,即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式,对企业来说历史包袱较大。在企业中,让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂,再加上共建会导致企业架构的负载过重,这对企业来说就不再是赋能,而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中,《与中台的渊源》部分提到,在阿里云为企业提供数字化项目时,客户经常会对以下三个问题提出质疑,这些问题非常突出: 1我们听说你们具备敏捷响应能力,但为什么改动需求如此缓慢?不仅所需时间更长,而且成本更高? 2我们听说你们有能力中心,但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时,前期建立的能力中心无法支持我们? 3我们听说你们的性能很好,但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目? 在探讨互联网架构的适用性时,我想提出以下两个问题: 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同? 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同? 通过比较企业和互联网之间的差异,我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配,缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率,企业需要寻找工具和技术来降低开发难度,同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才,需要解决团队协作和知识共享的问题,即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范,这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本,企业需要建立统一的技术规范和标准,以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范,因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小,期望数字化建设能打动业务发展,对业务发展的预期比较高,所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高,通常会忽略资源起步门槛的问题,当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比,看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此,在提供数字化服务时,Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配,并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样,Oinone也需要有适合中国企业的特色。

    2024年5月23日
    1.9K00
  • 7.1 设计器总览

    设计器转为非专业研发设计,在Oinone3.0版本中已经完成元数据完整在线化,真正做到低无一体。对于设计器的定位我们开篇就介绍过,它是LCDP的产品化呈现,是冰山露在外面大家看得到的,核心还是在LCDP本身。我们先目睹下设计器的一些产品页面,如您有想体验,可以在Oinone官网注册 模型设计器 Oinone以模型为驱动,当有模型、数据字典、数据编码等设计功能,我们就可以完整地定义产品数据模型,模型设计器整体呈现区别于普通ER图,以当前模型为核心视角展开,可以点击关联模型切换主视角。这样的好处在于突出当前设计,聚焦设计本身。同时模型上预留了几个核心入口如:分类管理、继承拓扑图、页面设计、逻辑设计等。另外我们在体验上区分了专家模式和经典模式,顾名思义,专家模式的功能会更加丰富,对专业知识的要求也会更高。专家模式下一般会增加一些跟业务无关的配置如:索引设置等调优行为 逻辑设计器 从图灵完备的角度上说,要支持功能越完备,使用越复杂。我们优先从图灵完备的角度出发,所以我们第一版逻辑设计器相对比较复杂,第二版本规划中会类似模型设计器推出专家版和经典版。 界面设计器 界面设计器第一版会先支撑后端页面在线自定义,后边将陆续推出前端页面、多端能力。为了支持多端和2C页面的设计,我们对前后端协议做了比较大的改造。目前设计器已经支持完全基于V3的前后端协议。 数据可视化 数据可视化支持从内部系统模型获取数据内容后,根据业务需求自定义图表,目的是为企业提供更高效的数据分析工具。 与市场同类产品相比,我们的数据可视化产品:不需要前置维护数据源、进行数据转换;可智取业务系统模型,系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析;降低对数据分析人员研发能力要求的同时,也提升了数据分析的效率。 流程设计器 Oinone流程设计器为业务流程和审批流程提供了可自动执行的流程模型:通过定义流转过程中的各个动作、规则,以此实现流程自动化。在Oinone流程设计器中,流程可以跨应用设计,不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。

    2024年5月23日
    1.9K00
  • 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?

    2024年5月23日
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