BOM構成展開

レポートの作成、BOM構成展開の例です。再帰算法の実現についても参考にしてください。何か問題があれば、連絡をお願いします。メールアドレスは以下の通りです：XYCYNN@126.COM

展 BOM 的分阶程序，逻辑清晰、结构直观，挺适合做 ERP 系统的物料清单拆解。尤其多层级 BOM 展开的地方，跑得快、也稳。适配像 Oracle、用友 U8、金蝶 K3 这些平台都还不错，SQL 脚本也友好，能直接嵌进去用。 多层级展开那块做得蛮精细，不只是一级一级拆，还能分清物料来源、用途，节点清楚。像你要在 U9 系统里批量查询 BOM 结构，用它的脚本一套上，响应也快，省了不少事。 它比较实用的地方是可以跟 ACCESS 配合用，适合一些旧系统或者日文版本的转换场景。还有一点不错，MongoDB 那块视图转换也能搭，换个角度看 BOM 更直观。要是你做 K3 或者 Oracle 的，

现在的BOM计算速度大幅提升，以前需要十几秒的算法，现在仅需4秒完成（节点深度达十几层）。

Oracle Bills of Material User Guide RELEASE 11i VOLUME 1 January 2000的英文官方实施文档。

BOM多级展开Form_TreeView_Bom，查询等功能！

还记得学生时代用纸笔玩的“点线成盒”游戏吗？现在你可以在Matlab中重温这款经典游戏！

物料清单(BOM) BOM_OPERATION_SEQENCES: 工艺工序 BOM_BILL_OF_MATERIALS: BOM 头部 BOM_INVENTORY_COMPONENTS: BOM 组件

MongoDB是一种分布式文档数据库，广泛应用于处理和存储结构化与半结构化的数据。在企业级应用中，BOM（Bill of Materials）表格至关重要，详细记录了产品构成的各个组件及其层次关系。BOM转换是根据不同业务需求，将BOM数据在不同视图之间转换的过程。将深入探讨如何利用MongoDB和Java实现BOM表的多视图转换，包括设计合适的MongoDB集合和文档结构，以及使用MongoDB Java驱动程序执行数据读取、转换逻辑定义和性能优化的步骤。

日志数据的预总是绕不开字段展平的问题。hivefunction.zip里头定义了几个Hive 的 UDF/UDTF，挺实用的，能帮你把嵌套结构拉平，还能顺带提取一些关键字段，比如mid、uv、服务器时间这些。流程清晰，基本就是先校验、转 JSON、再做字段提取和拼接，蛮方便的。参数定义那块比较规整，逻辑是从输入拿logContents[1]，创建成 JSON 对象，再抽取一批公共字段，遍历事件字段，一个个完再拼上时间戳。适合啥场景？你要做用户行为、做埋点解析、接个 BI 看板啥的，这套函数直接上就能用。尤其对接像Apache或Web 服务器日志的时候，配合点时间格式校验，效率也不赖。哦对了，中

CASS7.1成图系统，便捷高效。