Decisions Datastructures数据结构：数据结构与数据库的关联及操作

前言

在上一篇内容中，我们掌握了Decisions自定义数据结构的创建、成员操作和基础交互，而这些数据结构最终都需要落地到数据库进行持久化存储。Decisions V9对数据库做了高度封装，无需手动编写建表语句，创建的简单数据结构会自动映射为数据库表，还能生成配套的数据库操作步骤，极大降低了数据库交互的开发成本。本文将从数据库基础讲起，解析Decisions数据结构与数据库的底层映射关系，再详细讲解Create、Update、Delete三大核心数据库操作的实操步骤，让大家理解数据结构如何落地存储，并掌握基础的数据库记录操作。

一、数据库基础前置知识

Decisions作为低代码平台，兼容主流的关系型数据库，在进行数据结构与数据库的交互前，先了解核心的数据库基础概念，能更好地理解底层逻辑。

1. Decisions兼容的常见数据库类型

Decisions支持主流的关系型数据库，日常开发中最常用的包括：

• MSSQL、MySQL
• Azure SQL、PostgreSQL
  其他关系型数据库也可通过数据库集成实现对接，满足不同项目的数据库环境需求。

2. 数据库核心特性

• 存储形式：以表格（Table） 为基本单位存储数据，类似Excel的行、列结构，行对应单条数据记录，列对应数据字段；
• 交互语言：通过SQL（结构化查询语言） 实现数据的查询、新增、修改、删除，核心查询语句结构为：

  SELECT [列名] FROM [表名] WHERE [筛选条件]
  

  • SELECT：指定要查询的字段；
  • FROM：指定要查询的数据库表；
  • WHERE：按条件筛选需要的记录。

3. 关系型数据库核心特点

Decisions对接的均为关系型数据库，其核心特点是通过主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）实现多表关联，例如员工表的EmployeeID（主键）可关联部门表的EmployeeID（外键），实现数据的关联查询和联动，这也是后续Decisions中复合数据结构、多结构关联的底层基础。

二、Decisions数据结构与数据库的关系

Decisions对数据库做了无代码封装，无需开发人员掌握复杂的SQL语法，就能实现数据的持久化存储，映射关系主要体现在两个方面：

1. 简单数据结构 ↔ 数据库表

在Decisions中创建的Simple Data Structure（简单数据结构，即用户自定义数据结构），会在后端数据库中自动生成对应的数据库表：

• 数据结构名称对应数据库表名（Decisions会做轻微的命名适配，不影响使用）；
• 数据结构的Data Members（数据成员） 对应数据库表的列（Field）；
• 数据成员的类型（String/Integer/Boolean等）对应数据库表列的数据类型；
• 每条数据结构的实例，对应数据库表中的一行记录（Row）。

简单来说，在Decisions中创建一个员工信息数据结构，后端就会自动生成一个员工信息表，后续对数据结构的操作，本质上就是对数据库表的操作。

2. 数据结构创建后自动生成数据库操作步骤

当我们成功创建一个自定义数据结构后，Decisions会自动生成配套的数据库操作步骤，无需手动开发，这些步骤可直接拖拽到流程中使用，实现数据的增删改查。

• 步骤存放位置：Toolbox → User Defined Types → [你的数据结构名称]；
• 核心自动生成步骤：创建（Create）、选择性更新（Selective Update）、删除（Delete）、获取（Fetch）等，覆盖数据库表的基础操作。

三、Decisions数据库操作详解

基于Decisions自动生成的操作步骤，我们可以快速实现数据库记录的Create（新增）、Update（修改）、Delete（删除），这三个操作是业务流程中最常用的数据库交互动作，以下分别讲解具体实操步骤和注意事项。

1. 创建记录：Create Database Record

核心作用：向数据结构对应的数据库表中，新增一条数据记录。

操作步骤

1. 打开Decisions流程设计器，从Toolbox中找到User Defined Types → [目标数据结构名]，拖拽Create [数据结构名] 步骤到流程中；
2. 配置步骤输入项Item to Create，有两种配置方式，按需选择：
   • 方式一（快速配置）：直接传入一个已有的同类型数据记录（如流程中上游生成的该类型变量）；
   • 方式二（手动配置）：展开Build Data属性，逐个字段映射数据（如为FirstName映射常量“Zhang”，为HireDate映射流程中的时间变量）；
3. 运行流程，该步骤会自动将数据写入对应的数据库表，输出项Entity Id会返回新增记录的唯一ID（后续可用于查询、修改、删除该记录）。

注意事项

• 映射数据时，字段类型需与数据结构定义的类型一致（如Boolean类型不能传入文本），否则会触发流程错误；
• 若数据结构中设置了“不允许空值”的字段，必须为其映射数据，否则无法完成创建。

2. 更新记录：Selective Update of a Database Record

核心作用：修改数据库表中已有的一条数据记录，支持选择性修改部分字段。

操作步骤

1. 先获取待更新的记录：从Toolbox拖拽Fetch Entity步骤到流程中，配置后获取到目标记录（下一篇会详细讲解Fetch Entity，此处只需知道该步骤能获取记录的唯一ID即可）；
2. 拖拽Selective Update [数据结构名] 步骤到流程中，配置两个核心输入项：
   • ID：传入待更新记录的唯一Entity ID（从Fetch Entity步骤的输出结果中获取），用于定位数据库中的目标记录；
   • Data：传入新的修改数据，同样可通过Build Data逐个字段配置，只需填写需要修改的字段，未配置的字段会保留原有值；
3. 运行流程，该步骤会根据ID定位记录，并更新指定字段的数值。

注意事项

• 必须通过Entity ID定位记录，这是Decisions中修改记录的唯一方式，确保修改的准确性；
• 选择性更新的特性可减少数据传输，仅修改业务需要的字段，提升流程执行效率。

3. 删除记录：Delete Database Record

核心作用：从数据库表中删除指定的一条数据记录，操作简单且高效。

操作步骤

1. 获取待删除记录的ID：同样先通过Fetch Entity步骤获取到目标记录的唯一Entity ID（若已知ID，可直接传入常量）；
2. 从Toolbox中拖拽Delete [数据结构名] 步骤到流程中；
3. 配置步骤输入项Id，传入待删除记录的Entity ID；
4. 运行流程，该步骤会根据ID定位并删除数据库中的对应记录。

注意事项

• 删除操作不可逆，执行前需增加校验步骤（如添加确认节点、判断记录是否存在），避免误删重要数据；
• 若删除的记录被其他表关联（外键关联），需先解除关联，否则会触发数据库外键约束错误，导致删除失败。

四、实操演示：完整实现员工信息的增删改

结合上一篇创建的Employment Information（员工信息）数据结构，实现一次完整的数据库增删改实操，复刻即可上手：

1. 新增员工记录：拖拽Create Employment Information步骤，通过Build Data配置FirstName=Li、LastName=Lei、IsManager=False、HireDate=2025-01-01，运行后获取新增记录的Entity ID；
2. 修改员工记录：拖拽Fetch Entity步骤获取上述记录，再拖拽Selective Update Employment Information步骤，传入记录ID，将IsManager修改为True，运行后完成字段更新；
3. 删除员工记录：拖拽Delete Employment Information步骤，传入上述记录ID，运行后删除该员工记录。

五、总结

1. Decisions兼容MSSQL、MySQL、Azure SQL等主流关系型数据库，以表格形式存储数据，通过SQL实现交互；
2. Decisions自定义数据结构会自动映射为后端数据库表，数据成员对应表的列，数据实例对应表的行，无需手动建表；
3. 创建数据结构后，Decisions会在Toolbox → User Defined Types中自动生成增删改查操作步骤，直接拖拽即可使用；
4. 新增记录可通过Build Data手动配置字段，或直接传入同类型变量；修改、删除记录必须通过Entity ID定位目标记录，确保操作准确性；
5. 修改记录为选择性更新，只需配置需要修改的字段，未配置字段保留原值；删除操作不可逆，需增加前置校验。

系列预告

本文为Decisions数据结构的第二篇，讲解了数据结构与数据库的映射关系，以及Create、Update、Delete三大核心操作。下一篇将为大家讲解Decisions中数据查询的核心步骤Fetch Entity，包括步骤配置、多条件筛选、结果限制与排序，这是业务流程中获取数据的重要知识点，也是实现数据驱动流程的关键，敬请关注！

注意：本文仅代表个人学习记录，如需生产环境级方案，请咨询艾体宝团队。