数据可视化

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9420.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
史, 昂的头像史, 昂数式管理员
上一篇 2024年6月20日 am9:49
下一篇 2024年6月20日 am9:49

相关推荐

  • 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
    1.1K00
  • 业务审计

    整体介绍 业务审计是指通过跟踪用户在平台业务应用中的各类行为操作以及关联的数据变化,支撑企业业务审计所需。平台提供可视化审计规则配置,根据审计规则记录行为日志,其中日志包括登录日志、应用日志; 登录日志:记录平台用户登录行为。 应用日志:针对已订阅的审计规则记录用户操作信息,是用户在各应用中操作行为留痕记录。 审计规则:业务审计中,数据变化订阅记录的规则,是记录应用日志的规则。 操作入口:应用中心——业务审计应用。

    Oinone 7天入门到精通 2024年6月20日
    1.1K00
  • 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
    89300
  • 4.1.12 函数之内置函数与表达式

    本文意在列全所有内置函数与表达式,方便大家查阅。 一、内置函数 内置函数是系统预先定义好的函数,并且提供表达式调用支持。 通用函数 数学函数 表达式 名称 说明 ABS 绝对值 函数场景: 表达式函数示例: ABS(number)函数说明: 获取number的绝对值 FLOOR 向下取整 函数场景: 表达式函数示例: FLOOR(number)函数说明: 对number向下取整 CEIL 向上取整 函数场景: 表达式函数示例: CEIL(number)函数说明: 对number向上取整 ROUND 四舍五入 函数场景: 表达式函数示例: ROUND(number)函数说明: 对number四舍五入 MOD 取余 函数场景: 表达式函数示例: MOD(A,B)函数说明: A对B取余 SQRT 平方根 函数场景: 表达式函数示例: SQRT(number) 函数说明: 对number平方根 SIN 正弦 函数场景: 表达式函数示例: SIN(number)函数说明: 对number取正弦 COS 余弦 函数场景: 表达式函数示例: COS(number)函数说明: 对number取余弦 PI 圆周率 函数场景: 表达式函数示例: PI() 函数说明: 圆周率 ADD 相加 函数场景: 表达式函数示例: ADD(A,B)函数说明: A与B相加 SUBTRACT 相减 函数场景: 表达式函数示例: SUBTRACT(A,B)函数说明: A与B相减 MULTIPLY 乘积 函数场景: 表达式函数示例: MULTIPLY(A,B)函数说明: A与B相乘 DIVIDE 相除 函数场景: 表达式函数示例: DIVIDE(A,B)函数说明: A与B相除 MAX 取最大值 函数场景: 表达式函数示例: MAX(collection) 函数说明: 返回集合中的最大值,参数collection为集合或数组 MIN 取最小值 函数场景: 表达式函数示例: MIN(collection) 函数说明: 返回集合中的最小值,参数collection为集合或数组 SUM 求和 函数场景: 表达式函数示例: SUM(collection)函数说明: 返回对集合的求和,参数collection为集合或数组 AVG 取平均值 函数场景: 表达式函数示例: AVG(collection)函数说明: 返回集合的平均值,参数collection为集合或数组 COUNT 计数 函数场景: 表达式函数示例: COUNT(collection)函数说明: 返回集合的总数,参数collection为集合或数组 UPPER_MONEY 大写金额 函数场景: 表达式函数示例: UPPER_MONEY(number)函数说明: 返回金额的大写,参数number为数值或数值类型的字符串 表4-1-12-1 数学函数 文本函数 表达式 名称 说明 TRIM 空字符串过滤 函数场景: 表达式函数示例: TRIM(text)函数说明: 去掉文本字符串text中的首尾空格,文本为空时,返回空字符串 IS_BLANK 是否为空字符串 函数场景: 表达式函数示例: IS_BLANK(text)函数说明: 判断文本字符串text是否为空 STARTS_WITH 是否以指定字符串开始 函数场景: 表达式函数示例: STARTS_WITH(text,start)函数说明: 判断文本字符串text是否以文本字符串start开始,文本为空时,按照空字符串处理 ENDS_WITH 是否以指定字符串结束 函数场景: 表达式函数示例: ENDS_WITH(text,start)函数说明: 判断文本字符串text是否以文本字符串end结束,文本为空时,按照空字符串处理 CONTAINS 包含 函数场景: 表达式函数示例: CONTAINS(text,subtext)函数说明: 判断文本字符串text是否包含文本字符串subtext,文本text为空时,按照空字符串处理 LOWER 小写 函数场景: 表达式函数示例: LOWER(text)函数说明: 小写文本字符串text,文本为空时,按照空字符串处理 UPPER 大写 函数场景: 表达式函数示例: UPPER(text)函数说明: 大写文本字符串text,文本为空时,按照空字符串处理 REPLACE 替换字符串 函数场景: 表达式函数示例: REPLACE(text,oldtext,newtext)函数说明: 使用文本字符串newtext替换文本字符串text中的文本字符串oldtext…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    1.0K00
  • 4.1.8 函数之事务管理

    一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction(默认为false),事务传播行为propagationBehavior(默认PROPAGATION_SUPPORTS),事务隔离级别isolationLevel(默认使用数据库默认的事务隔离级别),所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务,支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务,不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作,不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务,请使用PamirsTransational分布式事务管理方案(@PamirsTransational(enableXa=true))。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务,使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下,与@Transactional注解功能一致。 编程式事务,使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下,与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务,使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 (atomicity):强调事务的不可分割. 一致性 (consistency):事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 (isolation):一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性(durability) :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度,当多个事务同时访问相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就可能发生以下问题: 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据,所谓脏读,就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据,比如银行取钱,事务A开启事务,此时切换到事务B,事务B开启事务–>取走100元,此时切换回事务A,事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据,因为事务B取走了100块钱,并没有提交,数据库里面的账务余额肯定还是原始余额,这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句,期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句,但先后得到的结果不一致,这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs(Spring)支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE(读已提交) MySQL(可重复读) READ_UNCOMITTED 读未提交(脏读)最低的隔离级别,一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交,ORACLE默认隔离级别,有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读,解决不可重复读的隔离级别,但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务,如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果不存在,就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务,如果不存在,抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在,挂起当前事务,创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行,如果有事务存在,挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行,如果有事务存在,抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在,则嵌套事务执行 A中嵌套B事务,嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW (两个独立事务) PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚,B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常,并没有继续向上抛异常,则B先回滚,A再正常提交; 2.如果A未捕获B的异常,默认则会将B的异常向上抛,则B先回滚,A再回滚 B先回滚,A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚,A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交,A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务(举例) Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务,PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务,但此多库事务为非严格的分布式多库事务,之所以选择这个方案,原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证,特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文,自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页,选择记录点击【批量更新数据状态】按钮,修改记录的数据状态为【未启用】,提交看效果。期望效果为:提示系统异常,数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

    2024年5月23日
    85800

Leave a Reply

登录后才能评论