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应用审计
1. 整体介绍 应用审计是基于模型字段记录用户操作留痕记录，通过定义审计规则，平台基于审计规则订阅的字段记录形成日志。平台名词概念： 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。 操作入口：应用中心——业务审计应用。 2. 审计规则 审计规则是指定义审计过程订阅数据变化的信息，根据模型、订阅到具体字段内容变化形成应用日志。如订阅销售订单的备注，销售订单S20231001888，订单备注【尽快发货】，备注修改为【需易碎品包装】，审计规则为：销售订单模型，订阅【备注】。 操作包括：新增、编辑、删除。 2.1. 新增 新增时，定义审计规则名称，选择需要审计的模型，指定需要订阅的字段信息，同时可以指定关联关系的字段。 需要注意：每个模型仅限定义单条审计规则。 2.2. 编辑 编辑同新增操作，不做赘述。 2.3. 删除 删除规则后，平台将不再监听对应数据的变更日志，请慎重删除。 3. 应用日志 应用日志是针对已订阅的审计规则记录用户操作信息。记录操作用户、IP、登录设备、位置、订阅的字段变化内容。 应用日志详情 4. 业务表达 4.1. 展示效果 表格-行操作—日志记录 详情—日志记录 4.2. 操作步骤 Step1：在应用中心，需要维护业务应用依赖业务审计应用； 操作入口：应用中心，找到业务应用——编辑，依赖模块选择业务审计。 Step2：配置审计规则； 操作入口：业务审计应用——审计规则——新增规则。 Step2：界面设计器配置日志记录； 操作入口：界面设计器，找到需要配置的页面——模型组件，将动作区的日志记录拖动到页面中。
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3.3.7 字段之序列化方式
本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 一、数据存储的序列化 (举例) 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。 ### Step1 新建PetItemDetail模型、并为PetItem添加两个字段 PetItemDetail继承TransientModel，增加两个字段，分别为备注和备注人 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetItemDetail.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品详情",summary = "商品详情",labelFields = {"remark"}) public class PetItemDetail extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemDetail"; @Field.String(min = "2",max = "20") @Field(displayName = "备注",required = true) private String remark; @Field(displayName = "备注人",required = true) private PamirsUser user; } 图3-3-7-1 PetItemDetail继承TransientModel 修改PetItem，增加两个字段petItemDetails类型为List和tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = varchar(1024))，防止序列化后存储过长 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.NullableBoolEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "商品名称",required = true) private String itemName; @Field(displayName = "商品价格",required = true) private BigDecimal price; @Field(displayName = "店铺",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"shopId"},referenceFields = {"id"}) private PetShop shop; @Field(displayName = "店铺Id",invisible = true) private Long shopId; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private…
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4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议
GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/
