el-select清空时option会出现一次啊

Posted 2023-04-17

参考技术A 由于el-select的所有下拉option为动态数据,需要从后台获取,用户在存储数据后,下拉数据可能有部分被删除了,导致前端回显的时候没有对应option,此时前端显示的为真实数据id,容易误导用户.
错误示例

在测试中发现此情况时,已经有近百个el-select开发完成了,一个一个筛选数据显然不现实,所以想到了两种方案:

将el-select二次封装一个组件,在组件中校验回显数据是否存在于options数组中,然后全局搜索替换;
修改el-select源码.
由于全局搜索替换在修改时容易出现问题,所以选择第二种方案.

千万不要用新技术重新开发一次啊

（1）在基础设施上做事

我个人有个洞察：2023年，中国云计算技术开始成熟，可依赖使用了。也就是说你过去是买它的云服务器，然后在服务器里安装自己的东西。但2023年以后，你不需要这么搞了，它上面有啥数据库&数据湖仓、中间件、运维&安全等等你都可以直接使用了，你不需要为你的应用基础做思考，你只关注你的应用就行了。

也就是说，你以后的工作基础是在以下这些基础设施之上工作的：

1、应用基础设施层：

电子签章、在线支付、电子发票、电子档案、银企联云、税企联云；

多端协同门户、统一身份认证管理、审批工作流引擎、IM消息

低代码开发平台、RPA、Open API开放平台、应用商店

2、中间件层：

多媒体处理中间件服务：音视频处理、视频直播中间件、云呼叫中心VOIP...

AI处理服务：视觉识别、OCR识别；语音识别；NLP；数据挖掘

IoT处理服务：IoT接入平台

3、数据层：

NewSQL、NoSQL；主数据管理；数据仓库；数字孪生、报表图表

4、IaaS层：

IaaS云原生（容器、CI/CD、多中心部署/多云部署、灰度发布）

Devops运维、安全

我看现在政府、央企大型国企，都在建设自己的政务云、国资云，而且都先从IaaS云原生开始建起，往上搭大数据平台，再搭企业协同平台，接下来才是在这个基础之上一块块搭应用。

你想想你如果在这样的基础设施之上做应用，你会怎么做应用？

（2）应用生态合作

即使你做应用，我也建议你不要自己全干应用，而是分层找生态合作。

1、个性化应用层：找外包开发公司即可。尤其是在上述的基础设施之上开发，比过去容易的多

2、行业业务应用层：找行业ISV即可，他们做的行业业务应用，挺专业

3、价值链应用：

研发设计管理-供应链管理-生产制造管理-销售管理-售后管理，这条价值链的应用找ERP厂商即可。

但研发设计工具、供应链在线采购交易、生产制造控制、营销与销售、售后维修维保，这条价值链应用，你得找不同的专业厂商来搞，这不是管理，这是真正拿工具来开展业务，没这么工具，业务都开展不了。这是很多人分不清业务工具和管控工具的。

4、职能应用：

财务、法务、人力属于职能应用。但人力也有人力管理和人力在线服务两种类别，如招聘管理是人力管理，但招聘本身是人力在线服务。学习管理系统是人力管理，但在线学习平台/知识付费平台是人力在线服务。

企业支付管理这是很多人不熟悉的。它有很多分支，如企业营销物料采购（营销部是Onwer、企业采购部是执行或管控）、企业MRO易耗品采购（生产资料部是Onwer、企业采购部是执行或管控）、员工商旅采购（行政部是Onwer、企业采购部或财务部是执行或管控）、员工福利采购（行政部是Onwer、企业采购部或行政部是执行或管控）、临时用工采购（人力部是Onwer、企业采购部是执行或管控）。这么多分枝，估计你得寻找不同的供应商采购一一针对性搞定。

不管是财务、人力，都直接找最专业的厂商分别搞定即可。

（3）应用分类处理

Gartner在2015年提出过敏态和稳态两种应用分类。

我个人理解，敏态偏外部开放性协作、快聚快散，而稳态偏内部封闭管控。用稳态架构做敏态、用敏态架构做稳态，都是找死。

即使是过去做企业内部管控系统，我过去都是应用分类处理，如

信息记录类应用

信息追溯类应用

高性能高精确计费收费交易类应用

流程勾稽关联协作类应用

预测推理、洞察决策类应用

我过去都是不同分类的应用，都有专门的架构设计。

（4）技术驱动产品设计

从2015年以来，出现了许多新技术。我们可以基于这些新技术，重新考虑应用应该如何设计。

一、数据采集环节

1、优先用AIoT技术做数据自动采集

2、其次用客户在线自助、上下游在线协同做数据自动采集

3、最后不得不员工录入时，优先用移动App进行限制性录入

4、最后不得不员工录入时，其次分场景分角色分工作流程阶段进行分段录入

二、业务过程处理环节

1、业务流程，主要通过数智化技术进行自动的、智能的：计划编制、资源调度、消息推送

2、优先用专业的单点应用，单点应用之间用协同平台、RPA平台、OpenAPI平台联动在一起

3、业务追溯，可尝试使用区块链技术

三、数据输出环节

可以使用搜索、推荐技术，而非过去的查询方法

可以使用人工智能的问答会话技术、Data2Text技术，而非过去的查询技术

可以使用数字孪生/BIM/GIS技术，而非过去的报表和图表

四、我建议做好用户体验全程管理

如用户画像、用户行为跟踪、AB测试，根据用户的行为观察来持续改进应用。而非自己拍脑门、做需求调研。

（5）模块分离

80%人用的20%功能，持续优化。

20%人用的各色特殊80%碎片功能，全部剥离到应用商店

这是以后做应用的设计原则。

（6）交付简化

企业软件交付是个最头疼的事情，经常涉及的配置有：主数据、业务参数、权限/流程、模板。

一、主数据

采取产业主数据服务，而非自己录入主数据

在主数据平台维护信息及标签图谱，而非在各个基础数据维护模块维护主数据

二、模板

采取模板应用商店+模板配置。我举个例子，如各种报销单，这典型是模板要搞定的事，而非系统要搞定的事

三、功能

采取插件应用商店+插件配置。我举个例子，如各种营销促销玩法，这典型是插件要搞定d 事，而非系统要搞定的事

四、权限

采取人员-岗位标签方式、并且内置岗位权限模板，而不是给每个员工设置详细权限