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🌈 平台简介

qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

✨✨✨在线文档✨✨✨ https://qdata.qiantong.tech

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🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

👉 qData-mdm 开源版围绕主数据场景提供能力,功能将持续迭代完善。

💡 如您有好的建议或功能需求,欢迎 提交Issue,与我们共同完善主数据平台功能。

🛠️ 技术栈

qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

分类技术描述
后端技术栈Spring Boot提供快速开发能力与统一服务启动入口
Spring Security实现用户认证、授权与安全控制
MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
Redis支持缓存、登录态与基础中间件能力
Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
Element Plus常用 UI 组件支持与后台管理界面构建
Vite快速开发与构建工具
第三方插件AntV X6支撑流程、图形化设计与可视化交互场景
ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
前端Node.js16+前端构建工具依赖
npm8+包管理器
Chrome / Edge最新版推荐用于本地调试与系统访问

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🖼️ 系统配图

系统界面截图 1系统界面截图 2
系统界面截图 3系统界面截图 4
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About

qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance.

Resources

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Releases

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Contributors

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

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🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

👉 qData-mdm 开源版围绕主数据场景提供能力,功能将持续迭代完善。

💡 如您有好的建议或功能需求,欢迎 提交Issue,与我们共同完善主数据平台功能。

🛠️ 技术栈

qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

分类技术描述
后端技术栈Spring Boot提供快速开发能力与统一服务启动入口
Spring Security实现用户认证、授权与安全控制
MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
Redis支持缓存、登录态与基础中间件能力
Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
Element Plus常用 UI 组件支持与后台管理界面构建
Vite快速开发与构建工具
第三方插件AntV X6支撑流程、图形化设计与可视化交互场景
ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
前端Node.js16+前端构建工具依赖
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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Force GitHub README to respect dark mode (function() { var style = document.createElement('style'); style.textContent = ' .markdown-body { color-scheme: dark light; } .markdown-body pre { background: #161b22 !important; } .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; } .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; } .markdown-body img { background: #0d1117; } .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; } .markdown-body hr { border-color: #30363d; } '; document.head.appendChild(style); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

✨✨✨在线文档✨✨✨ https://qdata.qiantong.tech

如果 qData-mdm 对您有帮助,请点个 Star ⭐️,这是我们持续更新的动力! 🚀

🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
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质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

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MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
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🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer (function() { var ref = document.referrer; var terms = []; if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) { var url = new URL(ref); var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p'); if (q) { terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; }); } } if (terms.length === 0) return; var style = document.createElement('style'); style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }'; document.head.appendChild(style); function highlight(node) { if (node.nodeType === 3) { // text node var text = node.textContent; var found = false; terms.forEach(function(term) { var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi'); if (regex.test(text)) { found = true; var frag = document.createDocumentFragment(); var parts = text.split(regex); parts.forEach(function(part, i) { if (i % 2 === 0) { frag.appendChild(document.createTextNode(part)); } else { var span = document.createElement('span'); span.className = 'userscript-highlight'; span.textContent = part; frag.appendChild(span); } }); node.parentNode.replaceChild(frag, node); } }); } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT']; if (!skipTags.includes(node.tagName)) { Array.from(node.childNodes).forEach(highlight); } } } highlight(document.body); // Re-highlight on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node); }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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🌈 平台简介

qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

✨✨✨在线文档✨✨✨ https://qdata.qiantong.tech

如果 qData-mdm 对您有帮助,请点个 Star ⭐️,这是我们持续更新的动力! 🚀

🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

👉 qData-mdm 开源版围绕主数据场景提供能力,功能将持续迭代完善。

💡 如您有好的建议或功能需求,欢迎 提交Issue,与我们共同完善主数据平台功能。

🛠️ 技术栈

qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

分类技术描述
后端技术栈Spring Boot提供快速开发能力与统一服务启动入口
Spring Security实现用户认证、授权与安全控制
MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
Redis支持缓存、登录态与基础中间件能力
Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
Element Plus常用 UI 组件支持与后台管理界面构建
Vite快速开发与构建工具
第三方插件AntV X6支撑流程、图形化设计与可视化交互场景
ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
前端Node.js16+前端构建工具依赖
npm8+包管理器
Chrome / Edge最新版推荐用于本地调试与系统访问

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qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance.

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page (function() { var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content', 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid', 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign']; function cleanUrl(url) { try { var u = new URL(url, window.location.origin); var changed = false; trackingParams.forEach(function(p) { if (u.searchParams.has(p)) { u.searchParams.delete(p); changed = true; } }); return changed ? u.toString() : url; } catch (e) { return url; } } function cleanLinks() { document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } cleanLinks(); var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1) { if (node.tagName === 'A') cleanLinks(); node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "youtube.com"; var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + ' GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

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🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

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qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

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后端技术栈Spring Boot提供快速开发能力与统一服务启动入口
Spring Security实现用户认证、授权与安全控制
MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
Redis支持缓存、登录态与基础中间件能力
Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
Element Plus常用 UI 组件支持与后台管理界面构建
Vite快速开发与构建工具
第三方插件AntV X6支撑流程、图形化设计与可视化交互场景
ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Auto-enable theater mode on YouTube (function() { function tryTheater() { var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]'); if (btn && !btn.classList.contains('activated')) { btn.click(); } } // Try immediately tryTheater(); // Try after navigation (SPA) var lastUrl = location.href; setInterval(function() { if (location.href !== lastUrl) { lastUrl = location.href; setTimeout(tryTheater, 500); } }, 1000); // Also try on player load var observer = new MutationObserver(tryTheater); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

✨✨✨在线文档✨✨✨ https://qdata.qiantong.tech

如果 qData-mdm 对您有帮助,请点个 Star ⭐️,这是我们持续更新的动力! 🚀

🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

👉 qData-mdm 开源版围绕主数据场景提供能力,功能将持续迭代完善。

💡 如您有好的建议或功能需求,欢迎 提交Issue,与我们共同完善主数据平台功能。

🛠️ 技术栈

qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

分类技术描述
后端技术栈Spring Boot提供快速开发能力与统一服务启动入口
Spring Security实现用户认证、授权与安全控制
MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
Redis支持缓存、登录态与基础中间件能力
Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
Element Plus常用 UI 组件支持与后台管理界面构建
Vite快速开发与构建工具
第三方插件AntV X6支撑流程、图形化设计与可视化交互场景
ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
前端Node.js16+前端构建工具依赖
npm8+包管理器
Chrome / Edge最新版推荐用于本地调试与系统访问

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系统界面截图 3系统界面截图 4
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About

qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance.

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content (function() { function unstick() { document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) { if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') { el.style.position = 'static'; el.style.top = 'auto'; el.style.zIndex = 'auto'; } }); } unstick(); var observer = new MutationObserver(unstick); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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🌈 平台简介

qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

✨✨✨在线文档✨✨✨ https://qdata.qiantong.tech

如果 qData-mdm 对您有帮助,请点个 Star ⭐️,这是我们持续更新的动力! 🚀

🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

👉 qData-mdm 开源版围绕主数据场景提供能力,功能将持续迭代完善。

💡 如您有好的建议或功能需求,欢迎 提交Issue,与我们共同完善主数据平台功能。

🛠️ 技术栈

qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

分类技术描述
后端技术栈Spring Boot提供快速开发能力与统一服务启动入口
Spring Security实现用户认证、授权与安全控制
MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
Redis支持缓存、登录态与基础中间件能力
Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
Element Plus常用 UI 组件支持与后台管理界面构建
Vite快速开发与构建工具
第三方插件AntV X6支撑流程、图形化设计与可视化交互场景
ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Universal Dark Mode - works on any site (function() { var enabled = true; function applyDarkMode() { if (!enabled) return; // Create style element if it doesn't exist var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style'); if (!style) { style = document.createElement('style'); style.id = 'universal-dark-mode-style'; document.head.appendChild(style); } // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video style.textContent = ' /* Invert everything except media */ html { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; background: #1a1a2e !important; } /* Restore images, videos, iframes, canvas */ img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; } /* Preserve specific elements that should not be inverted */ .no-dark-mode, .no-dark-mode *, [data-theme="light"], [data-theme="light"], .ace_editor, .ace_editor *, .CodeMirror, .CodeMirror *, .monaco-editor, .monaco-editor *, .markdown-body pre, .markdown-body pre *, .highlight, .highlight *, pre code, pre code * { filter: none !important; } /* Fix common UI elements */ .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; background: #2d2d44 !important; border-color: #444 !important; } /* Scrollbars */ ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; } ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; } ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; } /* Selection */ ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; } ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; } '; } function removeDarkMode() { var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style'); if (style) style.remove(); } // Toggle with Alt+Shift+D document.addEventListener('keydown', function(e) { if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') { e.preventDefault(); enabled = !enabled; if (enabled) { applyDarkMode(); console.log('[Universal Dark Mode] Enabled'); } else { removeDarkMode(); console.log('[Universal Dark Mode] Disabled'); } } }); // Apply on load applyDarkMode(); // Re-apply on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) { applyDarkMode(); } }); observer.observe(document.head, { childList: true }); console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle'); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); } })(); })(); GitHub - qiantongtech/qData-mdm: qData-mdm is an enterprise platform integrating master data modeling, maintenance, acquisition, distribution, and quality governance. It establishes unified standards, standardizes processes, connects upstream/downstream systems, and ensures centralized management, reliable sharing, and continuous governance. · GitHub
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qData-mdm 主数据平台是一套聚焦主数据建模主数据维护主数据采集主数据分发主数据质量治理的主数据管理平台,致力于帮助企业建立统一的主数据标准、维护流程和数据共享机制。包含系统管理、基础建模、维护、采集、分发和质量治理等功能。

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🍱 使用场景

适用于需要统一主数据标准、规范主数据维护流程、建立主数据共享机制的企业、集团与政企组织。

场景描述典型客户类型
主数据标准建模需要统一定义组织、客户、供应商、物料、产品等主数据模型,形成标准化的数据结构。集团企业、制造企业、国企平台
主数据集中维护需要建立主数据新建、变更、冻结、解冻、失效等统一维护机制,避免多系统各自维护。中大型企业、共享服务中心
主数据采集同步需要从业务系统采集主数据,进行基础同步、入库和核查,形成统一主数据底座。制造企业、政务平台、信息化项目
主数据分发共享需要将统一主数据分发到 ERP、HR、财务、门户等下游系统,减少口径不一致问题。集团企业、政企单位、行业平台
主数据质量治理需要对主数据进行基础规则校验、任务执行和结果追踪,提升主数据准确性与可用性。数据治理团队、信息中心、运维团队

💡 优势

优势点描述
主数据功能覆盖完整围绕“建模、维护、采集、分发、质量”提供主数据平台基础功能,满足常见主数据管理场景。
基础能力清晰覆盖系统管理、主数据建模、维护、采集、分发和质量治理等主要模块,能力边界清晰。
建模维护一体化主数据建模与主数据维护能力协同设计,便于模型定义直接服务后续维护与共享使用。
分类、实体、字典协同支持主题管理、实体模型、分类模型、数据字典等主数据基础建模能力,满足常见主数据设计场景。
采集与分发能力提供基础采集任务、采集实例、手动全量分发和分发监控能力,便于打通主数据上下游链路。
质量治理能力提供基础质量规则、简单质量任务、任务实例和质量日志能力,支持常见主数据质量检查场景。
支持多种部署方式支持源码启动和 Docker 方式部署,便于不同环境下安装、联调和使用。

📋 功能清单

模块描述
主题管理提供主数据模型主题目录树维护能力,支持按业务域、项目或组织维度挂载与调整主题节点,便于对模型资产分层归类、统一检索入口与权限边界。适用于多业务线并行建模时,先定主题再挂模型,避免模型散落、难以治理的问题。
实体模型覆盖实体模型的创建与维护、字段定义与约束、实体间基础关联配置,以及版本管理与发布流程;可基于模型生成物理表结构,并配套基础查询/维护类接口能力,支持按业务规则配置主数据编码生成策略。适用于客户、供应商、物料、组织等主数据的统一建模与对外服务
分类模型在分类模型下维护层级结构(如品类树、组织树),内置系统保留字段并支持扩展自定义字段;支持单表方式维护层级数据、版本发布及基础接口输出,并可配置分类侧编码规则。适用于需要树形主数据、且要与实体主数据关联分类维度的场景。
数据字典提供字典类型与字典项的维护、字段级配置、发布与修订记录,支持字典数据的批量维护、导入与导出,便于与实体/分类模型中的下拉、枚举类字段联动。适用于行业码表、内部标准码、状态码等通用参照数据的集中管理
主数据查询按已发布模型提供列表检索、条件过滤与明细查看,分类模型场景下支持左侧分类树与右侧数据联动检索,快速定位已生效主数据。适用于业务人员日常查数、核对口径及跨部门协同前的数据确认。
主数据新建基于模型动态表单发起新增,支持必填校验、字段联动展示及暂存—提交流程,提交后进入平台既定的新建与生效链路。适用于一线录入、补录入口统一收口,减少各业务系统重复建数、口径不一致的问题。
主数据变更支持对已有主数据的修改,以及冻结、解冻、失效等状态类操作,覆盖主数据在生命周期内的常见状态流转,变更过程可追溯。适用于主数据纠错、业务暂停/恢复、下线清理等运维与业务协同场景。
数据源管理维护异构数据源连接信息,支持连接参数配置、连通性测试及数据源级挂载路径或目录管理,为后续采集任务提供统一来源台账。适用于梳理「数据从哪来」、降低采集配置时的重复录入与连接错误。
采集任务支持配置来源库表/映射关系与执行策略,可发起全量与简单增量同步,将外部系统主数据拉取并落入平台模型。适用于从 ERP、CRM、自建库等系统批量同步主数据,形成统一主数据底座。
采集实例每次任务运行生成独立采集实例,记录起止时间、执行状态、数据量与异常摘要等信息,支持按实例回溯一次完整同步过程。适用于运维排障、对账核对及确认某次同步是否成功完成。
采集日志提供采集过程与结果的日志查询能力,可查看错误明细、重试建议等相关信息,支撑日常监控与问题定位。适用于采集链路不稳定时的快速诊断与审计留痕。
应用管理维护主数据分发目标应用档案,登记地址、认证或连接参数,并支持可用性检测,形成下游系统台账。适用于管理,为分发配置与监控提供统一主数据消费方视图。
分发配置按模型或数据范围配置向目标应用的分发任务,支持手动触发全量分发,将平台侧主数据按需推送到下游。适用于项目上线割接、下游系统重建库表或定期全量对齐等场景。
分发监控查看分发批次/明细的执行结果,支持失败记录查看与失败重发等操作,形成「发现异常—处理—再验证」的闭环。适用于保障主数据出口链路稳定、减少静默失败。
质量规则维护面向主数据的基础质量规则(如非空、格式、取值范围、与字典一致性等),为后续校验提供可复用规则资产。适用于在入库或定期巡检前统一约定数据合格标准。
质量任务将规则组合为可执行的质量任务,支持按模型或数据范围配置并手动/周期触发执行,用于批量校验主数据。适用于定期质量巡检、大促/月结前的数据摸底。
质量任务实例每次质量任务运行对应一个实例,展示执行进度、通过/失败统计及结果概要,便于对比多次运行效果。适用于跟踪一次质量检查是否跑完、结果是否可发布给业务方。
质量日志提供质量校验明细日志查询,支持按规则、对象、时间等维度筛选,定位不合格记录与原因。适用于治理团队审计、业务整改清单输出及与责任系统对账。

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🛠️ 技术栈

qData-mdm 平台采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot,前端基于 Vue 3,并整合了主流的认证、数据库访问、缓存与前端组件能力。

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MySQL、达梦8持久化存储与数据源配置管理
MyBatis-Plus简化数据库操作与多数据源访问
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Knife4j / OpenAPI提供接口文档展示与联调支持
前端技术栈Vue 3现代化响应式前端框架
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ECharts支撑统计图表与可视化展示能力

🏗️ 部署要求

在部署 qData-mdm 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:

环境项目推荐版本说明
后端JDK1.8 或以上建议使用 OpenJDK 8
Maven3.6+项目构建与依赖管理
达梦8 / MySQL8.0+关系型数据库环境,开发配置默认偏向达梦8
Redis5.0+缓存与登录态等基础能力支持
Docker / Docker Compose可选用于快速体验和测试环境部署
操作系统Windows / Linux / Mac通用环境均可运行
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