与玉树临风的功能界面相比，导入笨拙懒惰。但是对于Web系统来说，导入有时是这种情况下的最优方案。一个偶然的案例业务场景：物流商制定收费规则（如下图），订单发货后，自动进行物流成本核算.从上图可以看出，美国手机号码大全列表 规则信息项包括：通道名称、国家、是否计算体积重量、体积重量系数、重量区间、最小升程、计算公式。以及：一个通道可用于多个一个通道+国家可以有多个重量范围。对于一个通道+国家，只能有一个最小起重能力，并且只有一个是否计算体积重量，以及体积重量系数。对于一个通道+国家+权重范围，美国手机号码大全列表 只能有一个计算公式。一个渠道+国家+权重区间+起止时间是唯一的……知道了以上，基本就可以建立一个结构f了或者说创建规则：这个原型的特点一是丑，二是有一定的前端交互。但是这时候，有一个客观的问题——前端开发人员不够.对于项目进度，第一个版本，决定使用导入方式。
为什么？因为导入节省了页面操作。2。导入方式在关系型数据库中（参考文章：《查询数据库后端产品经理笔记》），数据表结构类似于Excel表结构。所以在这样的场景下，导入功能无异于快速. 导入通常从最小粒度开始。美国手机号码大全列表 一个频道+国家+权重区间+起止时间是最小的数据粒度。但是看上图中的表格导入，有很多问题需要考虑。比如我们知道，相同频道+国家+起止时间的线路可以制定成一套规则。所谓组，也就是权重范围不同。那么在这组提议的规则中，每一行的权重范围不能相交：不能跨越同组现有规则的权重范围；开始和结束时间不能重叠。美国手机号码大全列表 同组现有规则的开始和结束时间不能重叠；每一行的最小值都一样；每行的体积重量是否一致；...把要查的物品整理出来，基本和下图差不多。这样一来，好像什么都没有错了，事半功倍。首先，Excel不容易做复杂的验证。
尽量做轻量级的验证，数据带入系统后多做页面工作.其次，尽量增加数据最小粒度的粒度。因为一旦粒度细了，交叉检查就会呈指数级出现。再次，尝试提取常用参数，导入后统一页面处理。基于以上现状和方向，我们将再次回到业务上进一步研究。如下：美国手机号码大全列表 商家会定期向卖家提供最新的报价方案。例如，为 1 月份发货的订单设定了价格。结果，2月份发生了流行病，需要提高价格。因此，价格在 2 月份进行了修订，并适用于 2 月份发货的订单。我们说的起止时间并不是规则生效的时间，而是适用的订单发货的时间。从上面可以看出，其实每一次修订都可以看成是一次更新迭代。每次迭代，您都可以导入所有更改并保持不变。因此，美国手机号码大全列表 可以将开始时间和结束时间隔离并放在最外层。即进口批次适用订单的发货时间是一样的。看‘是否是体积重量’。它表达的是部分货物是否按体积换算成重量。比如一车棉花按实际重量计费，就是亏本。所以这个判断的场景一般是在发货的时候由渠道决定的。所以导入后可以统一和渠道关联。这也会从导入的规则详情中排除。三、做这个导入功能所以导入的模板简化成这样：