DataSourceHolder DataRuntime DriverAdapter DriverActuator ServiceProxy DataSet/DataRow

有些数据库对数据类型要求比较严格，不能隐式转换，这时需要开启        ConfigTable.IS_AUTO_CHECK_METADATA = true; 这样在插入数据前可以检测列的数据类型，检测到数据类型才能实现正确的格式转换 例如Oracle

在PG数据库中支持数组类型，但默认情况下DataRow中的数组会被拆开，只取第0个值。 如果需要插入整个数组可以通过以下几种方式： 1.ConfigTable.IS_AUTO_SPLIT_ARRAY = false; 2.ConfigTable.IS_AUTO_CHECK_METADATA = tr

固定的数据源可以在配置文件中提前配置好 如果有动态数据源，如在运行过程中由用户动态添加数据源 可以在Java中注册

在低代码平台、可视化数据源、自定义报表等场景中经常需要用到用户自定义查询条件 后台根据用户输入的参数生成查询条件 平时程序员硬编码的很简单的条件如WHERE ID = 1 ，其中只有1是可变参数 ID和等号是固定的 但自定义查询条件的场景中ID,等号,1 这三部分全部由用户提供 过程中可能

通过集合数据源生成checkbox时，有时需要根据某一列表值设置默认选中 如所有级别为A的条目默认选中 DataSet set = new DataSet(); set.add(DataRow.parseJson("{''''''''ID'''''''':''''''''1'''''''',''''''''NM'''''''':''''''''ZH'''''''',''''''''LVL'''''''':''''''''A''''''''}")); set.add(DataRow.parseJson("{''''''''I

在低代码等自定义查询条件的解析过程比较麻烦，可以按ConfigStore约定的格式提交一个JSON实现ConfigStore的自动解析 同时ConfigStore也可以逆向解析成JSON格式用来保存或传输。 json格式参数ConfigStore.json()方法输出的格式 ConfigS

服装外贸 · 订单进度管理系统 AnyLine MDM 驱动柏丽雅服饰全链路数据化 以服装外贸订单进度管理为核心，AnyLine MDM 在 自定义表单、多维查询、可视化报表 三个维度提供底层数据能力支撑。 11 业务环节覆盖 50+ 预警指标 3层 数据架构 AnyLine 核心数据引擎 客户企

在执行DDL时，需要频繁的读取表结构等元数据，非常耗时，所以会添加一层缓存。 也是就是不会每次都从数据库中读取数据。 以下3种情况会清空缓存： 1.缓存过期 2.执行DDL 3.调用CacheProxy.clear()  这样会存在一个问题。如果表结构还在

核心定位 DataRow DataSet ORM 对比 为何不是 List 应用场景 总结 AnyLine MDM · 动态数据结构 DataSet & DataRow 深度解析 告别繁琐的实体类映射，转向弱类型、动态结构的数据容器——专为运行时灵活处理异构数据而设计，实现"变化即常态"的