什么是低代码模型定义?低代码模型定义是如何改变开发模式的?

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作者:织信低代码平台 发布时间:07-24 17:15 浏览量:1769
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织信企业级低代码开发平台
提供表单、流程、仪表盘、API等功能,非IT用户可通过设计表单来收集数据,设计流程来进行业务协作,使用仪表盘来进行数据分析与展示,IT用户可通过API集成第三方系统平台数据。
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作为在数字化领域摸爬滚打多年的产品经理,我见过太多企业被传统开发模式“折磨”:需求变更慢、开发成本高、系统灵活性差……直到低代码平台出现,才真正让业务开发“活”了起来。

低代码的优势

而低代码的核心,正是模型定义——它像一套“业务积木”,让非技术人员也能快速搭建系统,让开发人员从重复劳动中解放出来。

今天,我就和大家聊聊低代码的模型定义是如何改变传统开发模式的。

 

一、模型定义:

传统开发中,业务需求要经过“需求分析→数据库设计→前端开发→后端接口→测试部署”的长链条,一个简单功能可能耗时数周。而低代码平台的模型定义,直接把业务需求“翻译”成系统能识别的语言,一步到位。

低代码模型工具

模型是什么?

模型是业务实体的抽象,比如“订单”“用户”“商品”。它包含三部分:

  • 字段:定义实体的属性(如订单的“订单号”“金额”“状态”)。
  • 方法:定义对数据的操作(如“提交订单”“审核订单”“删除订单”)。
  • 关系:定义实体之间的关联(如订单关联用户、关联商品)。

举个例子:

一家零售企业需要管理会员积分,传统开发要写代码定义会员表、积分规则表、设计兑换页面;而在织信Informat低代码平台中,只需定义一个“会员模型”,设置字段(如会员ID、积分余额、等级)和方法(如增加积分、兑换礼品),平台就能自动生成表单、数据库表,甚至触发积分变动的工作流。

 

二、模型设计的三种方式

1、 字段类型:从基础到复杂,全覆盖

字段是模型的“细胞”,织信Informat低代码平台提供了丰富的字段类型,可满足不同场景:

  • 基础字段:文本(如订单号)、数值(如价格)、日期(如创建时间)、附件(如合同文件)。
  • 系统字段:自动记录操作痕迹(如创建人、更新时间),不可修改。
  • 关联字段:支持单条/多条关联(如订单关联多个商品),实现复杂业务关系。

为什么重要?

字段类型直接决定页面生成效果。比如选择“日期”字段,平台会自动渲染日期选择器;选择“关联商品”,页面会显示商品列表供选择,无需手动开发下拉框或搜索框。

织信低代码字段类型

2、方法类型:标准化操作,减少重复开发

方法定义了“对数据能做什么”,通常包括:

  • 新增/更新:提交数据(如创建订单),支持防重校验(如订单号唯一)。
  • 删除:逻辑删除或物理删除(如标记订单为“已取消”)。
  • 查询:支持过滤、排序、分页(如查询“状态=待付款”的订单)。

为什么重要?

标准化方法让开发无需为每个模型单独写API,通过模型方法调用后端接口即可。比如“提交订单”和“提交退货申请”可以用同一套方法逻辑,只需调整模型字段。

织信低代码表单

3、组件映射:让模型“自动生成”页面

低代码平台的核心优势是“配置即开发”,这依赖于模型字段与UI组件的映射关系。比如:

  • 文本字段 → 输入框
  • 枚举字段(如订单状态:待付款、已付款) → 下拉选择器
  • 关联字段 → 关联数据选择器(如选择商品时显示商品列表)

为什么重要?

只要模型字段类型足够丰富,平台就能通过映射关系一键生成表单或列表页面。比如定义一个“商品模型”,设置字段(名称、价格、库存)和关联字段(所属分类),平台会自动生成商品添加页、商品列表页,甚至支持按分类筛选。

织信低代码关联列表

 

三、技术落地:如何让模型“稳”起来?

模型定义后,如何确保在配置和运行环节稳定落地?关键在于校验机制、表结构变更策略和扩展性设计。

1、配置侧:动态调整,严格校验

  • 字段配置:通过服务端返回字段类型属性(如文本的最大长度、数值的范围),配置客户端动态渲染。比如设置“价格”字段为“数值类型,小数点后2位”,平台会自动限制输入格式。
  • 变更校验:模型变更(如删除字段)需多重校验,避免误删表字段;关联字段变更需人工确认(ToB场景,稳字当先)。比如删除“订单模型”的“收货地址”字段,平台会提示“该字段已被页面引用,确认删除?”。

2、运行侧:快照隔离,自动建表

  • 数据快照:模型发布后生成快照,运行侧增删改查使用快照元数据,确保历史数据不可变。比如修改“用户模型”后,旧版本页面仍能查看修改前的数据,避免数据混乱。
  • 自动建表:根据模型字段类型映射数据库表结构(如文本→VARCHAR,数值→INTEGER),支持影子表方案处理大表变更。比如“用户表”数据量过大时,平台会自动创建影子表,逐步迁移数据,避免停机。

3、扩展性:支持自定义策略

  • 存储策略:可替换StoreHandler实现不同数据库适配(如MySQL→Oracle)。
  • 工作流扩展:通过WorkflowManager对接OA、BPM等审批系统。比如“请假申请”模型可对接企业微信审批流,无需重新开发。
织信低代码流程引擎

 

四、从单表到多表,低代码的 “进阶路”

目前介绍的模型定义主要围绕单表操作,但实际业务中,多表关联、跨模型数据更新是刚需。比如:

  • 订单关联用户和商品,删除订单时需同步更新商品库存。
  • 用户修改地址后,所有关联订单的收货地址需自动更新。

单表模型就像单独的积木块,能搭建简单的 “小房子”;而多表关联则是把积木块按规则组合,能搭建 “摩天大楼”。低代码平台要支撑复杂业务,必须解决多表关联的效率和稳定性问题。

如何实现?

核心是 “关联规则引擎”:通过定义模型间的关联类型(如一对一、一对多、多对多)和触发条件(如当 A 模型数据变更时,自动更新 B 模型),让多表操作无需手动写 JOIN 语句或批量更新代码。

举个电商场景的例子:

“订单模型” 关联 “用户模型”(一对一,一个订单属于一个用户)和 “商品模型”(一对多,一个订单包含多个商品)。当订单状态从 “待付款” 变为 “已付款” 时,平台会根据预设规则:

  • 触发 “商品模型” 的 “扣减库存” 方法(按订单中的商品数量)。
  • 触发 “用户模型” 的 “增加积分” 方法(按订单金额计算积分)。

整个过程无需开发人员写一行代码,只需在模型关联设置中配置触发条件和执行动作。

 

五、多模型关联的设计思路(如何避免循环引用)

多模型关联能解决复杂业务,但如果设计不当,容易出现 “循环引用”—— 比如 A 关联 B,B 关联 C,C 又关联 A,就像绕成一团的线,会导致数据查询死循环、更新冲突,甚至系统崩溃。

避免循环引用,需掌握三个设计原则:

1、明确 “父子关系”:

给模型关联定主次,父模型可主动关联子模型,子模型只能被动关联父模型。比如 “用户模型” 是父,“订单模型” 是子(一个用户可有多笔订单,订单只能属于一个用户);“商品模型” 是父,“订单商品关联模型” 是子(商品可被多个订单关联,关联记录依赖商品存在)。

2、限制关联层级:

建议关联层级不超过 3 层(如用户→订单→商品),超过则拆分为中间模型。比如 “用户→订单→订单商品→商品” 可拆分为 “用户→订单” 和 “订单→商品(通过订单商品中间模型)”,避免层级过深导致查询效率下降。

3、优先单向关联:

非必要不设双向关联。比如 “订单关联商品” 即可满足业务(查看订单包含哪些商品),无需让 “商品关联订单”(若需查看商品被哪些订单引用,可通过订单模型反向查询,而非直接关联)。

织信Informat低代码平台提供了 “关联检测工具”:当配置关联时,平台会自动分析关联链,若检测到循环引用,会提示 “当前关联可能导致循环,建议调整层级”,从工具层面避免设计失误。

 

六、服务端跨模型数据更新的实现方案(如何保证数据一致性)

跨模型数据更新就像 “多米诺骨牌”,一个模型的数据变动会触发多个模型的更新,任何一个环节出错都可能导致数据不一致(比如订单付款成功但库存没扣减,或积分多增了)。保证数据一致性,织信Informat低代码平台主要通过以下方案落地:

1、事务组机制:把多个模型的更新操作打包成一个 “事务组”,要么全部成功,要么全部失败。

(比如 “订单支付” 事务组包含三个操作:订单状态改为 “已付款”、商品库存扣减、用户积分增加。平台会按顺序执行,若库存扣减失败(如库存不足),则自动回滚订单状态和积分操作,确保数据一致。)

2、补偿机制:当事务组执行失败且无法回滚时,触发补偿操作。

(比如积分系统临时故障导致积分增加失败,平台会记录 “待补偿任务”,待积分系统恢复后,自动重新执行 “增加积分” 操作,并通过消息通知用户 “积分已到账”。)

3、幂等设计:防止重复更新。每个跨模型操作会生成唯一 “操作 ID”,平台通过 ID 判断操作是否已执行(如重复提交的订单支付请求,平台会识别并拒绝,避免重复扣减库存)。

举个实例:

某生鲜平台的 “下单流程” 涉及订单、库存、优惠券三个模型。通过事务组配置:订单创建(主操作)→库存扣减(子操作 1)→优惠券核销(子操作 2)。若库存扣减失败(如商品售罄),事务组自动回滚订单创建,用户看到 “库存不足” 提示;若优惠券核销失败(如优惠券已过期),则回滚库存扣减和订单创建,确保不会出现 “订单创建成功但优惠券未核销” 的异常。

 

结语:低代码模型定义,让业务 “快” 人一步

模型定义是织信Informat低代码平台的 “灵魂”,它从单表的简单配置起步,通过多表关联的进阶设计,再到跨模型更新的数据一致性保障,构建了一套完整的 “业务数字化翻译体系”。

从单表到多表,它解决了业务复杂度的问题;从避免循环引用到保证数据一致,它解决了系统稳定性的问题。最终,让开发从 “写代码” 转向 “配模型”,让业务人员能直接参与系统搭建,让企业的数字化需求不再受限于技术团队的排期。

对于企业而言,这意味着更快的业务响应(一个新需求从周级缩短到天级)、更低的开发成本(非技术人员也能贡献力量)和更高的灵活性(业务变更只需调整模型配置);对于开发人员而言,这意味着从重复劳动中解放出来,聚焦于核心业务逻辑的优化和创新。

低代码的模型定义,不仅是开发模式的变革,更是企业数字化能力的 “加速器”。当业务能像搭积木一样被快速数字化,企业才能在瞬息万变的市场中,真正实现 “快人一步”。

如果你也对低代码模型定义感兴趣,欢迎关注、点赞、分享!

让我们一起探索更多业务数字化的可能性。

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