OAF_MDS系列1_OAF页面元数据结构MDS的解析(概念)

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 2014-06-06 Created By BaoXinjian  一、摘要 在OAF编译文件时,系统会通过XMLImport将所编译的XML文件,编译到数据库中,也就是MDS(Meta data Service),元数据库 而在OAF在展现给用户时,系统将存放MDS的内容,再通过程式组...

 2014-06-06 Created By BaoXinjian

 一、摘要


在OAF编译文件时,系统会通过XMLImport将所编译的XML文件,编译到数据库中,也就是MDS(Meta data Service),元数据库

而在OAF在展现给用户时,系统将存放MDS的内容,再通过程式组合成XML页面定义文件,并进行渲染

所以MDS可以存放了OAF页面的定义,所以二次开发时,在编译XML文件后,并不需要XML文件存放在服务器上

这个和Form Builder的fmx 和 fmb文件有类似性,fmx为编译后的问题,fmb是代码文件,在执行时只需要fmx文件

而OAF在页面文件做的更加彻底,直接存放在数据库中,但是很多java class包还是通过文件调用的方式,本文只做页面定义文件相关的MDS的解释

  • 与MDS相关的Table
    • jdr_paths                 --存储OAF页面路径(目录树)
    • jdr_components         --存储OAF组件树
    • jdr_attributes            --存储OAF组件的attribute
    • jdr_attributes_trans   --存储OAF组件的翻译,多语言或国际化的实现基础
  • 与MDS相关的script
    • jdr_mds_internal
    • jdr_utils
    • jdr_custom_internal
    • jdr_docbuilder

 

 

二、导出OAF页面设计的XML定义


在OAF页面开发中,开发人员使用JDeveloper可视化工具来设计Web页面,页面有一个个组件嵌套组合而成,最后形成一个XML格式的页面定义文件。

在EBS中可以通过Abort this Page 的功能来查找出页面相关的信息,如页面结构、个性化、页面上下文、Java系统属性、预置文件等等,

利用这个功能查询出页面的路径:

然后切换到Output标签页,可以看到OAF页面的XML定义,如果页面定义信息过多,可以增加Buffer Size后再次运行,如下便是PO Document Types页面的定义信息,

从页面定义信息中可以得知OAF页面的组成,所使用的AM, Region使用的CO等信息,通过这个方法可以分析和查看标准的OAF页面和功能.

Step1. 使用About This Page

Step2. 获取Page的定义link

Step3. 通过jdr_util.print_documents查看Page定义的xml文件

 

三、OAF页面元信息存储结构


实现上在使用XMLImporter导入OAF页面信息的时候,XMLImporter解析OAF页面定义XML文件,然后将页面信息分别存储在下图的几个表中。

OAF页面元数据主要存储在上图中的3个表中:

1. JDR_PATHS:存储了页面路径的结构以及OAF页面个性化的结构信息

/bxj/oracle/apps/ap/expense/webui/ExpenseSummaryPG这是OAF页面的路径,它会被拆分为树型结构存储在JDR_PATHS表中,请看下面:

其中/bxj/oracle/apps/ap/expense/webui都是属于PACKAGE类型, 而最后的ExpenseSummaryPG是DOCUMENT,即是一个XML文档

通过最后这个一系列的父子关系关联,组合成了一个完整的Page的路径

 

2. JDR_COMPONENTS:存储了页面组件信息,OAF页面组件被分解后存储在此表中

上面从JDR_PATHS表中查询出来类型为DOCUMENT的节点DocumentTypesPG,查询它的组件属性如下:

对比上面查询出来的结果和通过jdr_utils.printDocument(‘/bxj/oracle/apps/ap/expense/webui/ExpenseSummaryPG’)工具导出的XML文件内容就会发现,

JDR_COMPONENTS中的数据是将XML文件中的OAF组件分解得到的

 

3. JDR_ATTRIBUTES:存储了页面各组件的属性

使用下面的SQL查询出页面组件的属性信息

 

4. JDR_ATTRIBUTES_TRANS

存放了语言定义,之后再做OAF多语言开发中会详细介绍

 

5. 总结

从上面的OAF元数据存储不难看出,OAF开发完成后,使用XMLImporter工具导入OAF页面的时候,XMLImport工具将页面定义XML文件按照组件进行分解,

  • 将文档的结构信息存储到JDR_PATHS中;
  • 将组件信息保存到 JDR_COMPONENTS中;
  • 组件的属性保存到JDR_ATTRIBUTES中;
  • 多语言信息保存到JDR_ATTRIBUTES_TRANS中;

而当运行OAF页面的时候,

  • OAF引擎根据 Function定义中的URL地址,即OAF页面的页面路径;
  • 首先到JDR_PATHS表中查询出 DOCUMENT的节点;
  • 然后再从JDR_COMPOENTS 和 JDR_ATTRIBUTES表中取得组件和属性信息后输出Web页面;
  • 再根据语言环境确定是否要从JDR_ATTRIBUTES_TRANS中取值多语言信息;

所以发布OAF应用的时候, 页面定义文件是无需上传到JAVA_TOP下的.

熟悉了JDR相关的结构之后,对于我们理解OAF的工作原理,以及解决一些疑难杂症非常有帮助. 同时对于OAF页面的个性化也会涉及到这几张表.

 

Thanks and Regards

参考: 张礼军 http://oracleseeker.com/2009/08/11/explained_meta_data_for_page_of_oracle_application_framework/

ERP技术讨论群: 288307890
技术交流,技术讨论,欢迎加入
Technology Blog Created By Oracle ERP - 鲍新建
相关文章
|
13天前
|
人工智能
歌词结构的巧妙安排:写歌词的方法与技巧解析,妙笔生词AI智能写歌词软件
歌词创作是一门艺术,关键在于巧妙的结构安排。开头需迅速吸引听众,主体部分要坚实且富有逻辑,结尾则应留下深刻印象。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种 AI 功能,帮助创作者找到灵感,优化歌词结构,写出打动人心的作品。
|
10天前
|
存储 消息中间件 NoSQL
Redis数据结构:List类型全面解析
Redis数据结构——List类型全面解析:存储多个有序的字符串,列表中每个字符串成为元素 Eelement,最多可以存储 2^32-1 个元素。可对列表两端插入(push)和弹出(pop)、获取指定范围的元素列表等,常见命令。 底层数据结构:3.2版本之前,底层采用**压缩链表ZipList**和**双向链表LinkedList**;3.2版本之后,底层数据结构为**快速链表QuickList** 列表是一种比较灵活的数据结构,可以充当栈、队列、阻塞队列,在实际开发中有很多应用场景。
|
7天前
|
域名解析 缓存 网络协议
浏览器中输入URL返回页面过程(超级详细)、DNS域名解析服务,TCP三次握手、四次挥手
浏览器中输入URL返回页面过程(超级详细)、DNS域名解析服务,TCP三次握手、四次挥手
|
29天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 JavaScript
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)是量化概率分布差异的关键概念。本文深入探讨了KL散度及其相关概念,包括Jensen-Shannon散度和Renyi散度。KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异,而Jensen-Shannon散度则提供了一种对称的度量方式。Renyi散度通过可调参数α,提供了更灵活的散度度量。这些概念不仅在理论研究中至关重要,在实际应用中也广泛用于数据压缩、变分自编码器、强化学习等领域。通过分析电子商务中的数据漂移实例,展示了这些散度指标在捕捉数据分布变化方面的独特优势,为企业提供了数据驱动的决策支持。
49 2
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
|
8天前
|
算法 Java 数据库连接
Java连接池技术,从基础概念出发,解析了连接池的工作原理及其重要性
本文详细介绍了Java连接池技术,从基础概念出发,解析了连接池的工作原理及其重要性。连接池通过复用数据库连接,显著提升了应用的性能和稳定性。文章还展示了使用HikariCP连接池的示例代码,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
22 1
|
10天前
|
消息中间件 存储 负载均衡
Apache Kafka核心概念解析:生产者、消费者与Broker
【10月更文挑战第24天】在数字化转型的大潮中,数据的实时处理能力成为了企业竞争力的重要组成部分。Apache Kafka 作为一款高性能的消息队列系统,在这一领域占据了重要地位。通过使用 Kafka,企业可以构建出高效的数据管道,实现数据的快速传输和处理。今天,我将从个人的角度出发,深入解析 Kafka 的三大核心组件——生产者、消费者与 Broker,希望能够帮助大家建立起对 Kafka 内部机制的基本理解。
37 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
深度解析:如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率,带你一步步攻克大数据检索难题
【10月更文挑战第2天】在处理大规模数据集的推荐系统项目时,提高检索模型的召回率成为关键挑战。本文分享了通过改进特征工程(如加入用户活跃时段和物品相似度)和优化模型结构(引入注意力机制)来提升召回率的具体策略与实现代码。严格的A/B测试验证了新模型的有效性,为改善用户体验奠定了基础。这次实践加深了对特征工程与模型优化的理解,并为未来的技术探索提供了方向。
81 2
深度解析:如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率,带你一步步攻克大数据检索难题
|
22天前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 概念解析
10月更文挑战第12天
15 0
MongoDB 概念解析
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据管理
GraphRAG核心组件解析:图结构与检索增强生成
【10月更文挑战第28天】在当今数据科学领域,自然语言处理(NLP)和图数据管理技术的发展日新月异。GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)作为一种结合了图结构和检索增强生成的创新方法,已经在多个应用场景中展现出巨大的潜力。作为一名数据科学家,我对GraphRAG的核心组件进行了深入研究,并在此分享我的理解和实践经验。
21 0
|
9天前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
Redis的ZSet底层数据结构,ZSet类型全面解析
Redis的ZSet底层数据结构,ZSet类型全面解析;应用场景、底层结构、常用命令;压缩列表ZipList、跳表SkipList;B+树与跳表对比,MySQL为什么使用B+树;ZSet为什么用跳表,而不是B+树、红黑树、二叉树

推荐镜像

更多