在低代码开发平台中，如何实现应用之间的数据共享呢？最标准的方式是通过接口，本文介绍JVS轻应用如何实现将数据通过API输出、轻应用如何实现体内API数据的获取？

其实这些问题并不是什么深刻的问题，第一点是无法避免的，大势所趋，高效率的工具肯定会逐步渗透到传统的手工打造的行业，这个也是现在大家很少能看到“铁匠”的原因。但随着低代码的概念不断持续发酵与升华，有跟多的管理者希望不仅仅是生成中间的CRUD代码，能否把另外两端的代码也生成了，这个也就是 “零代码”的出发点了，而且这种模式有个bug一旦加入了业务代码后，就很难再进行二次配置化，所以这也成为“一次性”的低代码，如果我们要实现“持续化”低代码 如何做呢？1、使用过后会降低对技术的依赖度，工具人的倾向更加严重。

3、技术的开放性，确认开发团队在后续的实施过程中不会被技术绑架，且具备良好的技术集成性。1、基础的基础框架采用 spring cloud+ vue 的技术栈进行构建。JVS低代码在线demo：https://frame.bctools.cn/2、能力的扩展性，能否自己添加各种能力，最好是配置搞不定的，可以编码实现。jvs采用技术开放的原则，整个jvs技术体系都可以源码级开放。3、技术的开放性，技术开放+商用授权+技术兜底的模式。1、技术栈的选择，一定要通用，人才选择面比较广。可提供API给外部应用调用。

系统支持表级按钮与行级按钮设置，表级按钮是对整个模型进行操作，支持多行数据的批量操作，行级按钮是对本行数据进行操作。在普通列表页模式下，快速查询是提供tab 切换的功能控制的开关，在树表模式下，快速查询提供左侧树形功能控制的开关。4、数据权限，实现两个层级的数据权限，一个层级基于数据模型层控制（全局）、一个层级基于页面级控制（页面）系统提供按钮点击触发的关联操作，支持触发表单、触发列表、触发逻辑、触发接口调用。提供 基于数据模型层的权限控制与页面层的权限控制，数据模型层的权限控制则实现的。

1、数据模型的配置入口2、唯一性设置3、数据脱敏配置4、自动生成移动端在线Demo：https://frame.bctools.cn开源地址：https://gitee.com/software-minister/jvs。

开发人员可以使用逻辑引擎定义复杂的业务动作编排、执行的触发与外部系统的API交互，使用流程引擎设计和管理工作流程，推进人与系统之间的协作配合，使用数据处理引擎处理和转换数据，达到目标分析或者使用的要求，使用规则引擎管理和执行业务的决策判断，将业务逻辑与功能实现解耦。规则引擎则用于管理和执行应用程序的规则，提供更高的灵活性和可维护性。逻辑引擎使得复杂的业务规则易于定义和执行，流程引擎提供了可视化的工作流程管理和协调能力，数据处理引擎帮助处理和转换数据，规则引擎则使得业务规则的管理和调整更加灵活和易于维护。

列表页中，通常存在各种各样的样式控制，例如字段宽度需要可调、字段的颜色根据内容变化等，那么我们接下来介绍下字段的样式控制的内容以及对应的效果。进入配置界面，可以根据具体的内容 进行 背景、文字颜色、文字转换等方式 配置。进入列表页的 数据配置界面，每个字段可以有独立的配置效果。配置方式，在列表页的对应字段上，点击显示配置的 按钮。下面我们来看看效果与配置方式。进入列表页的字段配置界面，1、字段样式控制配置位置。5、手动控制的升降序按钮。

配置的思路：根据第一个单选框选择的内容，通过关联筛选的方式去选择第二个单选框的内容，那么第二个单选框的物理存储模型里边需要包含第一个单选框内容的字段，这样可以通过这个字段进行动态过滤。在JVS的表单设计器中，包括多种方式的单选框数据内容来源，可以来源于直接配置、可以来源于外部接口、也可以来源于数据模型（表），这里我们先直接使用配置数据。在表单中常常会有动态字段的场景，也就是如下图所示，根据一个字段的内容选项去控制另外字段的内容展示。接下来我们看看如何实现两个选择内容的联动配置的。

作为JVS整体的产品负责人，剧透一下新版本，本次2.1.6 更新包含 JVS整个体系的能力迭代，这里介绍一下，JVS所有产品体系都是 采用相同的版本号管理的。本次更新包括了 低代码的各个配置引擎（业务中台）、增加数据智仓（数据中台）、企业文档的 能力提升、优化 企业计划的优化。

在日常业务中，不仅需要固定的数据树形字典用于左树右表，很多情况是树形需要业务人员维护的，那么这种情况下，就需要自定义树模型，那么接下来我们看看这种模式下的左树右表配置过程：1、构建一棵树模型构建树模型可以使用普通列表页进行维护，如下图所示，本质上，各条数据就汇总形成了一棵树形结构2、进入列表页的配置界面，选择左树右表的模式3、将模型中的对应字段设置为树形模型， 从列表页的新增按钮中进入表单设计器4、新增表单配置器中，选择级联组件、关联字段数据、设置关联模型，保存5、返回列表页中配置快速查询。

1、创建树模型，这个模型是可以根据业务需求灵活独立创建，在模型新增表单中配置相关组件，注意父级目录字段使用下拉组件关联当前模型（此处为文档目录）。在树模型的新增表单中设置如下：2、新建列表页（左树右表），页面设置中布局设置选择目录，字段中加入树模型字段。在新增表单中，树字段使用级联选择组件，数据类型选择数据模型，关联模型选择树模型（此处为文档目录），传递值选择数据id。在新增表单中设置级联组件，组件的数据类型选择“数据模型”，关键对应的配置的数据模型。

控制研发成本，不同的技术框架对开发的成本控制能力不同，以JVS为例，通常可以有效的降低50%左右的研发成本（持续性研发，而非通常意义的第一次研发有效） ，JVS采用的持续性配置的模式（应用升级也采用低代码的方式修改调整）其实，企业对于降本增效的目标是清晰且迫切的，但是企业对于低代码最担心的问题就是在低代码平台配置搞不定的时候，如何搞定特殊定制需求？提高交互效率，经过测算，JVS快速开发平台为例，同样的功能，交付周期大概=1:5，也就是配置只需要功能开发的1/5 的时间。配置化的方式调用外部系统。

JVS为企业级快速开发基础框架，支持快速开发套件（低代码）、企业在线文档（知识库）、项目任务协同

逻辑引擎的规则动态加载是指在逻辑引擎运行时，可以根据特定的条件或触发事件，动态地加载或卸载规则的功能。这种功能可以帮助用户根据不同的业务需求或运行环境，快速调整或更新逻辑规则，提高逻辑执行的灵活性和效率。规则库动态加载 在逻辑引擎的设计中，规则库通常是一个独立的模块，用于存储和管理逻辑规则。通过规则库的动态加载，可以实现在运行时添加、删除、修改和查找规则的功能。具体实现方法可以采用数据库、缓存、消息队列等技术，以便更好地管理规则的生命周期和版本。插件机制 插件机制是一种在逻辑引擎中动态加载功能的方式。

钉钉作为当下国内移动协同办公的老大，能够满足大部分企业的办公需求，当然在很多场景下，客户需要私有化部署、定制化开发、且成本需要控制的情况下，那么就可以考虑JVS快速开发平台。如果想要获得更多了解，可以在 Gitee上搜索“JVS”。

体系内需要对数据进行加工，那么在mysql 、oracle 等数据库下可以采用 sql语句去实现，但是对于hive等其他的数据库，就不能通过通用的语法去实现数据的分析，有的可能还需要对应的脚本去处理，那么我们构建了一个统一的数据加工工具，从界面上去统一对数据的操作，屏蔽不同数据库的操作。二是高质量的交付（交付团队的角度），这里是指如何多快好省的完成项目的上线。对需求侧：如何可以将上线的功能尽可能的形成配置化的功能，这样，尽可能的去完成客户的场景的配置化，业务端的需求尽管有所调整，那么系统也是可以调整配置；

JVS是什么？JVS是企业级应用构建的基础脚手架，提供开箱即用的基础功能集成，其中集成了账户管理、租户管理、用户权限体系、三方登录、环境配置、各种业务日志等功能，还提供了对接低代码、数据中台的能力。JVS能解决什么？JVS能降低开发团队构建基础框架的难度，能为企业提供完整的一体化、私有部署的数字底座，并提供完整的企业数字化应用的完整的解决方案。基础框架提供100%的源码开源，提供商用级的可插拔应用模块和服务，支持原生应用的开发与低代码/无代码的轻应用的配置拓展。

基于JVS（基于spring cloud封装）的基础开源框架，实现了基于多对多租户能力的管理系统。

数据分析加工，不需要懂专业的python、专业的技术，只需要选择好智能的工具即可完成。JVS-SDW（数据智仓），真正解开你做数据分析的封印。

不管是做内部项目，还是做甲方项目，总会遇到各种各样的问题，而面对各种问题需要做出调整，就会发生变更。变更发生的原因可能是需求变更、成员变动、资源变动等，而造成项目变更的原因有很多，比如需求不确定、时间冲突、资源不够等等。而每个人对变更的看法都不尽相同，因此需要有一套应对方案。我们一直做甲方的项目，之前很多项目经常在最后上线的时候，甲方某领导站出来要调整需求，这个啪啪打脸的时候，对项目的成本伤害是非常巨大的，那么我们后面是如何被教育的，我接下来总结总结。

—— 是一个免费开源的中后台模版，使用了最新的 vue+spring cloud 主流技术开发，开箱即用的中后台前端解决方案，可以直接商用，并且这个脚手架上做了很多商业上的扩展，比如 在线协同文档、项目管理、低代码、数据加工引擎等应用，大多数应用都有对应的开源版本，那么我们先来聊聊基础框架。三方对接能力，目前已经对接了钉钉、企微、微信、飞书（正在对接中），支持ladp。支持多租户模式，支持多对多的用户-租户模式（SaaS等场景完全不用愁了）做了统一的多账号的用户中心，可以自助关联三方账号。

我们再看看金融场景，用户提交进件申请，需要前置过滤黑名单、需要过反欺诈的评估、还需要通过风控的一些基础规则，如果拿if与else写所有的业务逻辑，一旦风控人员需要调整需求，那么开发人员就痛苦了。根据场景不同，的场景下往往会有不同的业务动作。2.市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新，拖拽化配置，实施生效是规则引擎成为业务灵活性的基础要求。• 分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，企业可以使用灵活的规则引擎来构建新的应用程序，满足企业业务创新需求；

所以 这种模式的低代码比较偏向于第一期的新建， 后续的调整工作只有对之前生成的代码上去优化修改。低代码算是这几年在IT行业内越来越尖锐的讨论了，而且随着这两年大厂的大量裁员，更是亲者痛仇者快的事情，因为很多大厂发现把一些低端的研发岗位干掉了，反而整个体系在工具的辅助运转下，效率更高，执行力更优。其实目前低代码有两大方向，一个以依赖于库表结构生成CRUD的“代码流”，一种是以动态创建数据模型+引擎渲染功能的“配置流”，两大方向各有优势，目前我对比了多家比较有代表性的产品，这里给大家做个总结。

在上述的图上，我们看到， 有移库单、销售合同、报价单、差旅单、公文等多种场景，这里边 我们要考虑有几个类型的实现，单据里边的数据来源与我们表单里边的数据，单据的格式需要来源于对应的配置器。在表单引擎中，对于非新增表单，都是可以配置对应的打印模板的，我们常见的形态有如下这些，可以是出入库的记录，也可能是公文文件等形态。模板在线设计器，如图所示，左侧提供的表单相关的参数以及系统上下文相关信息，中间是模板配置的画布，右侧是对应组件的配置参数。在表单引擎中，进入数据设置-打印设置界面。

在JVS角色中有“应用管理员”的角色，如果赋予该角色，则用户为应用管理员，应用管理员有进入应用配置中心的权限。

JVS低代码首页功能介绍

功能需求来源于企业的日常工作过程中，有太多的账号与密码需要记录，因互联网的使用习惯所致，很多客户提出了通过扫码认证登陆的形式，在便捷登陆的同时要保障信息安全的要求，也就是外部的账号 仅仅用于扫码登陆，其他的系统相关信息属于内部系统， 钉钉登陆、微信登陆、企微登陆等等。JVS实现的账户 体系如图所示，JVS构建了统一的账号，账号可以关联用户的多种信息，包括三方账号关联的信息，用户基本信息等，如下图所示。基本信息设置如下，包括系统名称，租户独立的域名设置，独立的登陆背景图与图标。

轻应用采用系统提供的基础的设计器进行业务的界面化的配置拼装，基础设计器包含（图表、列表、表单、逻辑、流程、报表），通过应用管理，将所有的设计出来的页面或者应用串联起来。原生应用的特点，按照传统的方式正常的开发，系统提供底层的服务能力，延用传统的程序开发，这种方式的特点，JVS已经集成了多种能力，包括用户、角色、权限体系、消息告警、日志审计、业务管理等基础系统能力，开发者只需要按照基础的规范编写即可，开箱即用。对接多种文档处理器、支持企业级多种场景、私有化、可代码级授权、支持定制。

字段设置，即在数据智仓中，对输入上一数据处理节点的字段进行显示和隐藏、排序、重命名等操作。转存失败重新上传取消。

横向连接就是将两张表或者模型的数据左右合并为一张表。横向连接时，左右两张表单需要具备共有的字段，也就是连接字段，连接时根据该字段左右合并数据。横向连接目前支持以下 3 种连接方式（左连接、右连接、内连接），我们拿个例子来讲，学生的数学成绩是一张表，学生的英语成绩是另外一张表，他们共有的字段是学生姓名。可以通过姓名字段将两张表的数据左右合并为一张表，便于查看每个同学的各科成绩。左连接：对应 SQL 语句中的 left join。右连接：对应 SQL 语句中的 right join。

在数据集界面点击新增时，进入数据集设计界面。左上角可以设置数据集名称，左侧是系统提供的多种数据处理节点，主界面为数据配置画布，左侧的数据处理节点可以拖拽至画布，点击节点，下侧弹出对应的节点配置界面。点击上方tab切换页面，进入更新规则和日志，系统展示历史执行的情况与记录。

数据智仓英文名称为Smart Data Warehouse，可简写为SDW。数据智仓是JVS整体企业数字化解决方案的核心能力，与JVS的低代码开发套件平级。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供基于数据的决策支持（Decision Support）。

数据可视化，目前行业中很多人认识有些偏颇，数据可视化就是单纯认为是大屏展示、酷炫的图表，很多人仅仅是把数据可视化 作为展厅中的刚性需求而已，其实这个是对数据行业的偏见，很多人侧重于数据的表现，而非便捷的数据加工过程。其实数据分析应该是随企业业务拓展不断变化的，那么 对数据分析侧重的点也是随之变化的，如果仅仅把数据最后的表现作为数据可视化的目标，那么这个过程仅仅是一个给领导参观表现的 MZ工程。 我们结合实际的情况来分析，数据可视化包含几个方面：在我们日常经营地过程中，会大量产生数据，可能是来源于日常系统的业

先上对比分析产品对比使用低门槛实施效率功能覆盖度上线周期低使用成本企业分析场景Excel★★★★★★★★★★★☆☆☆☆★★★★★★★★★★★★☆☆☆PowerBI★★★☆☆★★★★☆★★★★☆★★★★☆★☆☆☆☆★★★★★Python★☆☆☆☆★☆☆☆☆★☆☆☆☆★☆☆☆☆★★★★★★☆☆☆☆SQL★★☆☆☆★★☆☆☆★★☆☆☆★★☆☆☆★★★★☆★★★☆☆FineBI★★★☆☆★★★★☆★★★★★★★★★★★☆☆☆☆★★★★★JVS★★★★☆★★★★☆★★★★★★★★★★★★★★☆★★★★★综上对比，这里

超级菜鸟如何学习数据分析，如何有效的成长为专业高手。这个问题跟把大象放进冰箱是一个道理。 菜鸟成为超级高手是只需要四个步骤，直接上干货。快速上手数据分析无非就是选择一门简单的数据分析技术，开始的难度要低，要能快速出活。其实大家日常工作中接触了很多数据分析工具，如 excel 也算是数据分析工具，那么更深入一些的，就是sql语言，当让也可以是编程语言例如python，如果没有基础的情况下学习python 见效会比较麻烦。 那么我们可以从界面化的数据处理平台下手，这里介绍快速上手的界面化配置平台JVS-数据智

JVS是开放性的低代码开发平台，为开发团队预留了多种对接的方式。我这里列举集中对接的模式。

数据智仓英文名称为Smart Data Warehouse，可简写为SDW。数据智仓是JVS整体企业数字化解决方案的核心能力，与JVS的低代码开发套件平级，如下图所示：数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供基于数据的决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建， 用户对数据展示、消费，数据仓库本身并不“生产”任何数据，只是做数据输出展示查询，不做数据的修改。数据智仓也提供对数据进行消费展示的基础工具，其中包括数据大屏、图表、报表、API等配置器。

如图所示，进入页面，系统会对维保到期状态的设备自动通过颜色标示我们可以查看下逻辑引擎中执行的记录过程在线demo：http://frame.bctools.cn/

JVS逻辑引擎是代码开发套件中的业务瓶装的核心，用于去实现各种场景下的逻辑功能，可以把他理解为一个程序配置器与程序的执行器。逻辑引擎是可以被多种配置器调用的触发的，从而实现了各种业务场景中对应功能的实现，那么接下来我们分别介绍逻辑引擎被触发的方式，并介绍对应配置。逻辑执行可以触发数据的查询、加工、处理，可以将系统内置的原子功能拼装组合，调用服务接口（内部/外部）等，并且提供众多的调用入口。下面，我们就每个调用入口给大家展示下。

日常的业务场景中，常存在多级数据的级联选择，例如：多级数据、行业数据、地区数据等等，这种场景在JVS中如何配置呢？