CN115098567A - 一种基于bi平台的低代码平台数据传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，包括以下步骤：S1、在低代码平台建立表单结构A并同步到BI平台，BI平台同步创建表单结构B，表单结构A映射为clickHouse数据库中的物理表结构，若表单结构A从属于表单结构B，则会在clickHouse数据库的表单结构B中维护和表单结构A的关系；S2、在步骤S1的前提下，在低代码平台的表单结构A中建立数据C并同步到BI平台，BI平台同步的表单结构B中同步有数据D。本发明中，将现有低代码平台上的结构和数据全部实时同步到BI分析系统上，这样就能够直接使用BI分析系统搭建低代码平台所缺乏的报表服务，即便是非专业人员也能轻易内搭建出一套复杂分析报表，提高便捷性，降低时间和人力成本。

Description

一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法
技术领域
本发明涉及通用数据传输技术领域，尤其涉及一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法。
背景技术
低代码开发平台(LCDP)是无需编码(0代码)或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台，BI平台通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
目前的低代码平台只有最基本的功能上的使用，缺乏很多报表上的服务，特别是复杂分析报表，同时，现有的BI分析系统也只有最基本的数据源的使用，无法直接同低代码平台结合使用，缺乏灵活性与便捷性，为此，本发明提供一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，能够将现有低代码平台上的结构和数据全部实时同步到BI分析系统上，这样就能够直接使用BI分析系统搭建低代码平台所缺乏的报表服务，即便是非专业人员也能轻易内搭建出一套复杂分析报表，提高便捷性，降低时间和人力成本。
发明内容
为了解决上述背景技术中所提到的技术问题，而提出的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，低代码平台投送数据至消息中间件kafka，BI平台消费消息中间件kafka中的消息，具体的，包括以下步骤：
S1、在低代码平台搭建出自定义的表单、流程和服务规则，包括表单的字段、字段类型和配置属性，流程包括工作流和审核流，工作流负责将多个表单关联起来，可以做到表单联动，审核流是在单个表单中，实现表单审核状态变化；
S2、将低代码平台的表单结构传给BI平台，并落到clickHouse数据库中；
S21、在低代码平台建立表单结构A，根据表单信息创建kafka消息，并将表单结构A通过kafka消息中间件将数据传输到flink系统，flink系统按照既定的协议要求对kafka消息进行解码，并通过数据驱动将对应数据表创建到clickHouse数据库，即在BI平台同步创建表单结构B；
S211、在低代码平台修改表单结构A后，根据修改后的表单结构A1构建新的kafka消息，并发送到消息中间件Kafka；
S212、flink系统收到新的kafka消息，按照既定的协议要求进行解码，并判断对应表单结构B是否存在，若存在则执行步骤S213，若不存在则执行步骤S214；
S213、去除修改后的表单结构A1中已经存在的组件字段，并判断修改后的表单结构A1中是否有表单结构B中不存在的组件，若是，则通过数据驱动为表单结构B中新增组件字段，获得修改后的表单结构B11并持久化到clickHouse数据库，若不是则直接输出表单结构B并持久化到clickHouse数据库；
S214、根据修改后的表单结构A1通过数据驱动在clickHouse数据库中新建对应的表单结构B12：
S22、在步骤S1的前提下，在低代码平台的表单结构A中建立数据C并同步到BI平台，BI平台同步的表单结构B中同步有数据D；
S221、在低代码平台编辑数据C，低代码平台取其修改的数据C1增量性的发送到消息中间件kafka；
S222、BI平台收到数据C变更的消息，从缓存中读取数据C已同步的全量消息D，与本次增量数据C1通过单据id取交集得到新的全量数据D1，并放入缓存中；
S23、解析全量数据D1中所有的数据列信息，通过与表单结构B中的所有列信息进行对比从而得到一个完整的执行sql，通过数据驱动插入到clickHouse数据库，并通过表的合并引擎MergeTree，对单据主键相同的数据进行合并；
S3、BI平台将最新的表单之间关联关系，以及流程与表单的关联关系，按照低代码平台侧的呈现规则进行展示，保证低代码平台配置的关联逻辑与BI平台的展示逻辑保持一致。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述低代码平台包括表单、工作流、审核流设计器，通过表单设计器搭建表单结构，通过工作流和审核流设计器定义流程，所述BI平台基于flink系统实现数据处理，即从消息中间件kafka中消费数据，并通过逻辑计算将明细数据存入缓存中，当缓存刷新成功后，继续将数据保存至clickHouse数据库；
所述逻辑计算包括将kafka消息进行解码并解析成对应数据表结构，并将数据结构通过数据驱动在clickHouse数据库创建出对应的数据表，还包括将kafka消息进行解码并解析成对应的数据表的数据内容，并根据元数据信息通过数据驱动去和数据表结构进行对比和持久化数据。
作为上述技术方案的进一步描述：
在步骤S21中，表单结构A下的组件包括ID、编码、单行文本、多行文本、单选、多选、日期、开关、关联表单、多选关联对象，其中，ID、编码、单行文本、多行文本、单选、关联表单映射为clickHouse数据库的字符串String类型，日期映射为clickHouse数据库的字符串Date Time64类型，开关映射为clickHouse数据库的字符串Int类型，多选、多选关联对象映射为clickHouse数据库的字符串Array类型。
作为上述技术方案的进一步描述：
在步骤S222中，使用非关系型数据库MongoDB进行数据缓存。
作为上述技术方案的进一步描述：
在步骤S1中，表单与表单关联关系：按关联表单的字段展开，按关联表单的字段值展开；表单与流程关联关系：按表单展开流程中不同节点的操作记录展开；表单与服务规则关联关系：按表单上绑定的服务，展开服务中关联的表单信息。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：将现有低代码平台上的结构和数据全部实时同步到BI分析系统上，这样就能够直接使用BI分析系统搭建低代码平台所缺乏的报表服务，即便是非专业人员也能轻易内搭建出一套复杂分析报表，提高便捷性，降低时间和人力成本。
附图说明
图1示出了根据本发明实施例提供的metadata-app与BI平台之间的数据传输流程示意图；
图2示出了根据本发明实施例提供的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法的表单结构更新流程示意图；
图3示出了根据本发明实施例提供的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法的数据更新流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，低代码平台和BI平台之间通过消息中间件kafka进行数据传输，低代码平台按定义的标准协议，通过消息中间件kafka，将消息传输给BI平台，BI平台消费消息中间件kafka中的消息，其中，标准协议中提到的关联关系应该是指某一类型的字段代表的含义，例如：关联表单类型的字段，就描述了当前表单和其他表单的关联关系；
其中，按照约定的消息模板来进行解码和编码，标准协议中消息模板的类型为json格式，协议的约定内容如表1、2所示；
进一步地，kafka消息内容举例如下：
Figure BDA0003703312990000051
Figure BDA0003703312990000061
Figure BDA0003703312990000071
Figure BDA0003703312990000081
Figure BDA0003703312990000091
Figure BDA0003703312990000101
Figure BDA0003703312990000111
进一步地，低代码平台包括表单、工作流、审核流设计器，通过表单设计器搭建表单结构，通过工作流和审核流设计器定义流程，BI平台基于flink系统实现数据处理，即从消息中间件kafka中消费数据，并通过逻辑计算，将明细数据存入缓存中，当缓存刷新成功后，继续将数据保存至clickHouse数据库；
逻辑计算包括将kafka消息进行解码并解析成对应数据表结构，并将数据结构通过数据驱动在clickHouse数据库创建出对应的数据表，还包括将kafka消息进行解码并解析成对应的数据表的数据内容，并根据元数据信息通过数据驱动去和数据表结构进行对比和持久化数据；
具体的，包括以下步骤：
S1、在低代码平台搭建出自定义的表单、流程和服务规则，包括表单的字段、字段类型和配置属性，流程包括工作流和审核流，工作流负责将多个表单关联起来，可以做到表单联动，审核流是在单个表单中，实现表单审核状态变化；
具体的，表单结构A下的组件包括ID、编码、单行文本、多行文本、单选、多选、日期、开关、关联表单、多选关联对象，其中，ID、编码、单行文本、多行文本、单选、关联表单映射为clickHouse数据库的字符串String类型，日期映射为clickHouse数据库的字符串DateTime64类型，开关映射为clickHouse数据库的字符串Int类型，多选、多选关联对象映射为clickHouse数据库的字符串Array类型；
表单与表单关联关系：按关联表单的字段展开，按关联表单的字段值展开；表单与流程关联关系：按表单展开流程中不同节点的操作记录展开；表单与服务规则关联关系：按表单上绑定的服务，展开服务中关联的表单信息；
以下表1、2为低代码平台和BI平台交互的消息模板：
表1
Figure BDA0003703312990000121
Figure BDA0003703312990000131
Figure BDA0003703312990000141
Figure BDA0003703312990000151
表2
Figure BDA0003703312990000152
Figure BDA0003703312990000161
Figure BDA0003703312990000171
Figure BDA0003703312990000181
S2、将低代码平台的表单结构传给BI平台，并落到clickHouse数据库中；
S21、在低代码平台建立表单结构A，根据表单信息创建kafka消息，并将表单结构A通过kafka消息中间件将数据传输到flink系统，flink系统按照既定的协议要求对kafka消息进行解码，并通过数据驱动将对应数据表创建到clickHouse数据库，即在BI平台同步创建表单结构B；
S211、在低代码平台修改表单结构A后，根据修改后的表单结构A1构建新的kafka消息，并发送到消息中间件Kafka；
S212、flink系统收到新的kafka消息，按照既定的协议要求进行解码，并判断对应表单结构B是否存在，若存在则执行步骤S213，若不存在则执行步骤S214；
S213、去除修改后的表单结构A1中已经存在的组件字段，并判断修改后的表单结构A1中是否有表单结构B中不存在的组件，若是，则通过数据驱动为表单结构B中新增组件字段，获得修改后的表单结构B11并持久化到clickHouse数据库，若不是则直接输出表单结构B并持久化到clickHouse数据库；
S214、根据修改后的表单结构A1通过数据驱动在clickHouse数据库中新建对应的表单结构B12：
S22、在步骤S1的前提下，在低代码平台的表单结构A中建立数据C并同步到BI平台，BI平台同步的表单结构B中同步有数据D；
具体的，在低代码平台的表单结构A中建立数据C，低代码平台根据协议文档编码成kafka消息，BI平台接收到kafka消息并通过协议文档解码数据，BI平台通过flink系统中的数据驱动将数据C插入到clickHouse数据库中对应的数据表中，即在BI平台同步创建的表单结构B中同步数据D；
S221、在低代码平台编辑数据C，低代码平台取其修改的数据C1增量性的发送到消息中间件kafka；
S222、BI平台收到数据C变更的消息，从缓存中读取数据C已同步的全量消息D，与本次增量数据C1通过单据id取交集得到新的全量数据D1，并放入缓存中；
S23、解析全量数据D1中所有的数据列信息，通过与表单结构B中的所有列信息进行对比从而得到一个完整的执行sql，通过数据驱动插入到clickHouse数据库，并通过表的合并引擎MergeTree，对单据主键相同的数据进行合并；
S3、BI平台将最新的表单之间关联关系，以及流程与表单的关联关系，按照低代码平台侧的呈现规则进行展示，保证低代码平台配置的关联逻辑与BI平台的展示逻辑保持一致。
如图1所示，以低代码平台metadata-app与BI平台之间的数据传输为例，其中，metadata-app服务负责接收前端表单数据，服务执行器按用户设置的服务列表，将服务执行完成，更新表单数据，日志收集器将数据组织成标准格式，发送到kafka，其数据具体传输步骤如下所示：
S1、metadata-app自定义配置表单、实体、字段和转换关系，metadata-app服务业务数据的创建、修改、删除操作的数据，在整体业务完成后，将数据发送kafka消息到BI平台；
S2、BI平台接收到数据后利用flink进行流式数据处理；
S3、处理后的数据落盘到clickHouse数据库；
S4、BI平台获取metadata-app的元信息，用于将字段(apiname)和名字显示按照实体存储及关联结构自动拼接呈现在前端页面。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，其特征在于，所述低代码平台和BI平台之间通过消息中间件kafka进行数据传输，低代码平台投送数据至消息中间件kafka，BI平台消费消息中间件kafka中的消息，具体的，包括以下步骤：
S1、在低代码平台搭建出自定义的表单、流程和服务规则，包括表单的字段、字段类型和配置属性，流程包括工作流和审核流，工作流负责将多个表单关联起来，可以做到表单联动，审核流是在单个表单中，实现表单审核状态变化；
S2、将低代码平台的表单结构传给BI平台，并落到clickHouse数据库中；
S21、在低代码平台建立表单结构A，根据表单信息创建kafka消息，并将表单结构A通过kafka消息中间件将数据传输到flink系统，flink系统按照既定的协议要求对kafka消息进行解码，并通过数据驱动将对应数据表创建到clickHouse数据库，即在BI平台同步创建表单结构B；
S211、在低代码平台修改表单结构A后，根据修改后的表单结构A1构建新的kafka消息，并发送到消息中间件Kafka；
S212、flink系统收到新的kafka消息，按照既定的协议要求进行解码，并判断对应表单结构B是否存在，若存在则执行步骤S213，若不存在则执行步骤S214；
S213、去除修改后的表单结构A1中已经存在的组件字段，并判断修改后的表单结构A1中是否有表单结构B中不存在的组件，若是，则通过数据驱动为表单结构B中新增组件字段，获得修改后的表单结构B11并持久化到clickHouse数据库，若不是则直接输出表单结构B并持久化到clickHouse数据库；
S214、根据修改后的表单结构A1通过数据驱动在clickHouse数据库中新建对应的表单结构B12：
S22、在步骤S1的前提下，在低代码平台的表单结构A中建立数据C并同步到BI平台，BI平台同步的表单结构B中同步有数据D；
S221、在低代码平台编辑数据C，低代码平台取其修改的数据C1增量性的发送到消息中间件kafka；
S222、BI平台收到数据C变更的消息，从缓存中读取数据C已同步的全量消息D，与本次增量数据C1通过单据id取交集得到新的全量数据D1，并放入缓存中；
S23、解析全量数据D1中所有的数据列信息，通过与表单结构B中的所有列信息进行对比从而得到一个完整的执行sql，通过数据驱动插入到clickHouse数据库，并通过表的合并引擎MergeTree，对单据主键相同的数据进行合并；
S3、BI平台将最新的表单之间关联关系，以及流程与表单的关联关系，按照低代码平台侧的呈现规则进行展示，保证低代码平台配置的关联逻辑与BI平台的展示逻辑保持一致。
2.根据权利要求1所述的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，其特征在于，所述低代码平台包括表单、工作流、审核流设计器，通过表单设计器搭建表单结构，通过工作流和审核流设计器定义流程，所述BI平台基于flink系统实现数据处理，即从消息中间件kafka中消费数据，并通过逻辑计算将明细数据存入缓存中，当缓存刷新成功后，继续将数据保存至clickHouse数据库；
所述逻辑计算包括将kafka消息进行解码并解析成对应数据表结构，并将数据结构通过数据驱动在clickHouse数据库创建出对应的数据表，还包括将kafka消息进行解码并解析成对应的数据表的数据内容，并根据元数据信息通过数据驱动去和数据表结构进行对比和持久化数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，其特征在于，在步骤S21中，表单结构A下的组件包括ID、编码、单行文本、多行文本、单选、多选、日期、开关、关联表单、多选关联对象，其中，ID、编码、单行文本、多行文本、单选、关联表单映射为clickHouse数据库的字符串String类型，日期映射为clickHouse数据库的字符串DateTime64类型，开关映射为clickHouse数据库的字符串Int类型，多选、多选关联对象映射为clickHouse数据库的字符串Array类型。
4.根据权利要求1所述的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，其特征在于，在步骤S222中，使用非关系型数据库MongoDB进行数据缓存。
5.根据权利要求1所述的一种基于BI平台的低代码平台数据传输方法，其特征在于，在步骤S1中，表单与表单关联关系：按关联表单的字段展开，按关联表单的字段值展开；表单与流程关联关系：按表单展开流程中不同节点的操作记录展开；表单与服务规则关联关系：按表单上绑定的服务，展开服务中关联的表单信息。
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