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服务器_mysql数据库插入数据_稳定性好

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新版本的saps/4hanacloudsdkjava库从今天开始提供。您可以将依赖项更新到版本2.8.0,并使用Maven Central的新版本。我们还发布了v13版本的开箱即用的连续交付产品,包括一个现成的Jenkins服务器和一个完整的交付工具包。在这篇博文中,我们将带您浏览这些版本的亮点。要获得完整的概述,请访问我们的Java库和持续交付工具包的发行说明。发行说明还包括到目前为止我们所有发行版的更改日志。在文章的最后,您将看到一组关于如何更新到新版本的说明。

Java VDM到SAP S/4HANA Cloud 1811的更新

最近,SAP发布了SAP S/4HANA Cloud 1811。

版本为2.8.0,SAP S/4HANA Cloud SDK更新SAP S/4HANA Cloud 1811 OData服务的Java虚拟数据模型(VDM),以支持SAP S/4HANA Cloud 1811系统的所有新发布或更新的OData服务。正如在关于VDM本身的博客文章中所解释的,VDM极大地简化了在Java代码中从SAP S/4HANA系统读取和写入数据的过程。

您可以使用SDK连接到SAP S/4HANA云的SAP API Business Hub中列出的所有OData服务。与往常一样,包中提供了所有OData服务的Java表示com.sap.cloud网站.sdk.s4版本hana.datamodel.odata文件.services.

作为更新的一部分,出现了一些突破性的变化,因为一些OData操作已在SAP API Business Hub上注销,服务器云,因为SAP S/4HANA云不再支持或从未支持它们。请查看兼容性说明以了解更多详细信息。

使用SAP Conversational AI与应用程序交谈

使用SAP Conversational AI(也称为重铸.AI),您可以快速为您的应用程序构建聊天机器人。在深入研究中,我们已经解释了如何利用saps/4hanacloudsdk为聊天机器人实现web钩子。在2.8.0版本中,我们发布了一个实验模块com.sap.cloud网站图s4hana.服务:重铸人工智能,简化了使用SAP会话人工智能开发聊天机器人的这一部分。详细地说,这个模块提供了使重铸.aiAPI一般很简单。此外,它还包含Java类来表示用户发送的请求重铸.ai. 将由发送的Bot响应重铸.ai可以创建为Java类的实例。

请注意,此模块是实验性的,因此可能会在将来发生突破性的更改或中断。

通过单值导航属性筛选实体

版本2.8.0,用于访问OData服务的javavdm允许通过关联实体的属性过滤实体,好评返现,其中关联的基数最多为一。例如,业务伙伴与客户对象具有一对一关系,该关系包含有关此业务伙伴的客户关系的其他属性。现在,您可以为业务伙伴列表创建一个OData请求,并在属性"customer classification"上设置一个过滤器。请参阅下面的代码片段,以获取仅检索分类为A客户的业务合作伙伴的示例。

正如您在上面的代码片段中所看到的,这些属性的Java表示(如CustomerOneLink)提供了一个筛选方法。

使用情况分析

在SAP S/4HANA Cloud SDK团队,数据分析工具有哪些,我们总是对您的反馈非常感兴趣,为此我们有许多反馈通道,如堆栈溢出或答案.sap.com. 除了这种明确的反馈,实际使用数据是改进任何产品的另一个重要信息来源。在决定开发哪些特性、改进哪些地方以及我们的工作重点时,它有助于了解用户是如何使用我们的sdkforjava的。这就是为什么我们现在开始通过在编译时收集匿名的、非敏感的遥测数据来分析SDK的Java库的使用情况。数据收集只发生在Maven构建过程中,不会以任何方式影响正在运行的应用程序。我们不会在应用程序运行时收集任何数据,也不会检查或传输您的源代码。

从技术上讲,数据是由Maven插件收集的com.sap.cloud网站图s4hana.plugins插件:s4sdk maven插件。从版本2.8.0开始,这个Maven插件默认包含在使用我们的原型新创建的项目中(请参见下面的选择退出信息)。如果您支持我们改进SDK,并将插件包含到您现有的项目中,我们将不胜感激:

作为一个额外的好处,这将允许您使用mvn-pl快速生成诊断报告。\r\nsdk:诊断报告。您可以将此报告附加到SDK的任何问题或错误报告中。

我们希望对传输和分析的内容尽可能透明。作为Maven构建日志的一部分,您可以确切地看到正在发送的信息。您可以在这篇博文中找到最新的解释,并在持续交付工具包的文档中找到收集到的数据的概述。

收集这些数据有助于我们更好地了解如何改进我们的产品。例如,我们将能够了解哪些模块最常在哪个版本中使用,或者管道的哪些部分通常花费的时间最长,从而允许我们在最需要它的地方进行改进。当然,从这些数据中获得的知识总是与我们通过其他渠道了解到的定性反馈和要求相结合。我们希望您支持这项工作,并提供一个选择退出,如这里所述。

进一步的改进

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