在弹出的拆分窗口中，配置如下参数信息： 拆分方式：按个数平均拆分、按LOT个数拆分。 产品条码数量：仅当“拆分方式”为“按个数平均拆分”时需配置，拆分的产品条码数量之和要等于工单数量。 单产品条码批次数量：仅当“拆分方式”为“按LOT个数拆分”时需配置，拆分的产品条码数量之和要等于工单数量。 单击“确定拆分”，对应工单“拆分状态”变为“已拆分”。

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数据拆分 “数据拆分”组件将传入该节点的数据按照指定的表达式进行拆分，并将拆分的结果通过节点变量传递给后续节点。通常“数据拆分”组件后续会连接“数据筛选”组件以配合使用。 “数据拆分”为异步处理组件，如果一个任务中存在“数据拆分”节点，最终开放的API将返回传入“数据拆分”节点时的数据。

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包拆分 包规范迁移为以包名命名的模式，包体中的存储过程和函数迁移为Packagename.procedurename和Packagename.funtionname。 设置pkgSchemaNaming=true后，可以进行迁移。 输入： PACKAGE1.FUNC1 1 2

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数据拆分 “数据拆分”组件将传入该节点的数据按照指定的表达式进行拆分，并将拆分的结果通过节点变量传递给后续节点。通常“数据拆分”组件后续会连接“数据筛选”组件以配合使用。 数据拆分为异步处理组件，如果一个任务中存在“数据拆分”节点，最终开放的API将返回传入“数据拆分”节点时的数据。

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某些业务对全局一致性有要求，开启事务拆分后将不满足全局一致性，因此在开启事务拆分前请评估事务拆分功能是否适用于您的业务。 代理实例的状态必须均为“正常”。 开启事务拆分时，需要将代理更新至最新版本，新版本优化了事务的处理逻辑。 开启事务拆分后，使用BEGIN提交事务后的读请求暂时不支持拆分到读库。 开启事务拆分后，使用SET

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是 WEEK 按星期哈希 否 是 分库的拆分键及分表的拆分键，均不支持为空。 在DDM中，一张逻辑表的拆分方式是由拆分函数（包括分片数目与路由算法）与拆分键（包括拆分键的MySQL数据类型）共同定义。 当一张逻辑表的分库拆分方式与分表拆分方式不一致时，如果SQL查询没有同时带上分

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中配置），才支持批次拆分。 “拆分状态”为“已拆分”的工单不能再拆分。 操作步骤 在顶部导航栏中，选择“生产管理 > 生产准备 > 批次拆分”。 进入“批次拆分”页面。 图1 批次拆分 选择“拆分状态”为“未拆分”工单，单击“操作”列的“拆分”。 在弹出的拆分窗口中，配置如下参数信息：

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子批次拆分”。 进入“子批次拆分”页面。 扫描/输入已拆分生成的产品条码（条码数量大于1），按回车键。 单击“条码拆分”下的“拆分”。 在弹出的拆分窗口中，配置如下参数信息： 拆分方式：支持按个数平均拆分、按LOT个数拆分。 产品条码数量：仅当“拆分方式”为“按个数平均拆分”时需

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文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题： 组件指南

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域，选择“文本”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置：输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置：设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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了溢出滚动后，此配置项才生效 文本样式 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。 对齐方式：设置文本的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高：输入数值或拖动，调整文字的每一行之间的间距。

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文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题： 组件介绍

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域设置一个标题等类似文字，用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态：设置字段的状态，如普通和隐藏。 普通：设置为普通后，页面上该字段可正常显示，且可进行配置。

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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自定义属性列表 > 展示溢出文本：允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中，选择设置的文本内容，在出现的配置弹窗中，可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外，若需要在文本中设置变量，变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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溢出滚动：勾选后，如果文本溢出，会自动滚动播放。 滚动时间：输入数值或单击，设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后，此配置项才生效。 文本样式 分割符：设置文本的分割符。 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送

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通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送

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通过典型场景，可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送

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场景 拆分送货：发货单货量大需要拆分成多次进行运输 批量拆分：发货单仅有一种货物，货量大需要平均拆分成多单进行运输 确认发货：零担业务，发货单货量小，需要多个客户的单子合成一车进行运输 应用场景 场景一：客户一票业务货量为50吨，第一次一车送30吨，剩余20吨与其他货物拼车运输。

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