- Einleitung
- Erste Schritte
- Erstellen mit Maestro BPMN
- Grundlegendes zur BPMN-Modellierung von Maestro
- Öffnen der Modellierungsarbeitsfläche
- Modellierung Ihres Prozesses
- Ausrichten und Verbinden von BPMN-Elementen
- Patterns library
- Autopilot for Maestro (Vorschau)
- Prozess-Repository
- Einen einfachen BPMN-Prozess implementieren
- Einen komplexen BPMN-Prozess implementieren
- Debugging
- Simulieren
- Auswertungen (Vorschau)
- Häufige Implementierungsszenarien
- Erstellen mit Maestro Case
- Einführung in Maestro Case
- Maestro BPMN vs. Maestro Case: Wann wird Case Management verwendet?
- Der Lebenszyklus von Maestro Case: Vom Ereignis-Trigger zum App-Erlebnis
- Erstellen Sie Ihren ersten Fall mit Maestro Case
- Maestro Case mit einem Codierungs-Agent erstellen (Vorschau)
- Definieren von Fallschlüsseln (System vs. extern)
- Erstellen von Task-E/A- und Write-Back-Verträgen
- Austrittsregeln und Beendigung der frühen Phase
- Modellieren von primären und sekundären Phasen
- Auslösen eines Falls aus Data Fabric
- Implementieren von Personas und Berechtigungen auf Phasenebene
- Festlegen von SLAs und automatisierten Eskalationsregeln
- Konfigurieren einer Nacharbeitsschleife (Wiedereintritt)
- Konfigurieren und Testen des Case Manager-Agents (Vorschau)
- Eingabe- und Ausgabevertrag für den Fall Manager
- Wörterbuch für die Komponente „Maestro Case“.
- Erstellen mit Maestro Flow
- Skript
- HTTP-Anfrage (HTTP Request)
- Datentransformation
- Entscheidung
- Umschalten (Switch)
- Schleife
- Verzögerung (Delay)
- Zusammenführen
- Beenden
- Terminate
- Pseudo
- Manual Trigger
- Geplanter Trigger
- Autonomer Agent
- BPMN-Prozess (Business Process Model and Notation).
- RPA-Workflow
- API-Workflow
- Personalwesen
- Entitätsdatensätze abfragen
- Entitätsdatensatz erstellen
- Entitätsdatensatz aktualisieren
- Entitätsdatensatz löschen
- Connector-Knoten
- Maestro Automate
- Integrationen
- Betrieb
- Überwachung
- Optimieren
- Referenzinformationen
Entitätsdatensätze abfragen
Knoten für Abfrageentitätsdatensätze zum Lesen eines oder mehrerer Datensätze aus einer Data Fabric-Entität in einem Flow ohne Integration Service-Verbindung.
Liest einen oder mehrere Datensätze aus einer Data Fabric-Entität. Dies ist ein nativer Flow-Knoten – es ist keine Integration Service (IS)-Verbindung erforderlich. Es funktioniert mit vorhandenen Entitäten aus der Data Fabric-Plattform – sowohl Mandanten- als auch Ordnerentitäten – und mit Entitäten, die in einer VS Code-Lösung definiert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Entitäten in VS Code.
Konfiguration
| Feld | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|
| Data Fabric-Entität | Ja | Die abzufragende Entität. Wählen Sie Schema aktualisieren aus, wenn sich die Felder der Entität geändert haben, seit Sie den Knoten hinzugefügt haben. |
| Zurückzugebende Datensätze | Ja | Einzelner Datensatz gibt einen Datensatz zurück und schlägt fehl, wenn der Filter mehr als einem entspricht. Mehrere Datensätze gibt ein Array mit übereinstimmenden Datensätzen zurück. |
| Filterbedingung(en) | Nein | Eine oder mehrere Feld-/Operator-/Wertbedingungen, kombiniert mit „Alle“ (UND) oder Beliebige (OR). |
| Sortieren nach (nur mehrere Datensätze) | Nein | Das Feld, nach dem Ergebnisse sortiert werden sollen, und die Richtung (Aufsteigend oder Absteigend). Ohne Sortierung kann die Abfrage jedes Mal einen anderen Satz von Datensätzen zurückgeben. |
| Zu überspringende Datensätze (nur mehrere Datensätze) | Nein | Anzahl der übereinstimmenden Datensätze, die übersprungen werden sollen, bevor Ergebnisse zurückgegeben werden. Der Standardwert ist 0. |
| Datensatzlimit (nur mehrere Datensätze) | Nein | Maximale Anzahl der zurückzugebenden Datensätze. Standard: 100, maximal 1000. |
Wählen Sie in Filterbedingung(en) die Option Bedingung hinzufügen für eine andere Bedingung auf derselben Ebene oder Gruppe hinzufügen aus , um eine Bedingungsgruppe mit ihrer eigenen UND/ODER-Logik zu verschachteln.
Dieser Knoten unterstützt die Registerkarte Fehlerbehandlung nicht.
Ausgabe
Bei Einzeldatensatz spiegeln die Ausgabefelder direkt das Schema der Entität wider. Bei Mehrere Datensätze ist die Ausgabe ein results -Array, wobei jedes Element das Schema der Entität widerspiegelt. Greifen Sie nachgelagert als $vars.<nodeId>.output.<fieldName> (Einzelner Datensatz) oder $vars.<nodeId>.output.results[<index>].<fieldName> (Mehrere Datensätze) darauf zu.
Live-Referenzverhalten
Die Ausgabe ist ein Live-Verweis auf die Abfrage und keine gespeicherte Kopie der Ergebnisse. Jeder Ausdruck, jede Bedingung oder jedes Skript, das sie liest, führt die Abfrage in diesem Moment erneut aus, sodass immer die aktuellen Daten der Entität angezeigt werden. Der LIVE Query- Chip in der Schemastruktur markiert Ausgaben, die sich so verhalten.
Wenn beispielsweise ein Knoten für Abfrageentitätsdatensätze mit dem Namen „Ticket finden“ ein Ticket zurückgibt, dessen Status Open ist, und ein späterer Knoten im Flow dieses Ticket auf Closed festlegt, gibt ein Ausdruck, der $vars.Find ticket.output.Status nach diesem Punkt liest, Closed zurück. – nicht der Open -Wert, den die Abfrage zuerst gesehen hat. Eine gespeicherte Kopie würde immer noch Open lauten.
Update Entity Record und Delete Entity Record, der auf Entity Reference festgelegt ist, bauen darauf auf: Sie reagieren auf den Datensatz, den diese Abfrage gefunden hat, ohne die Entität und den Filter erneut anzugeben.
Schleifen- und Datentransformationssammlungen sind eine Ausnahme. Sie lesen einen Snapshot der Ergebnisse, die bei der Ausführung des Knotens erstellt wurden, anstatt die Abfrage erneut auszuführen.