URule 是一款纯 Java 规则引擎，它以 RETE 算法为基础，提供了向导式规则集、脚本式规则集、决策表、决策树、评分卡及决策流共六种类型的规则定义方式，配合基于 WEB 的设计器，可快速实现规则的定义、维护与发布。
URule 是第一款基于 Apache-2.0 协议开源的中式规则引擎。
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最近要开始做一个风控项目，大概看了下有很多指标，于是决定调研一下开源业务规则引擎。 首先我们要明白什么是规则引擎。 规则引擎是一种嵌套在应用程序中的组件，实现将业务规则从应用程序代码中分离出来。规则引擎使用特定的语法编写业务规则。 引入规则引擎后端带来的好处： （1）实现业务逻辑与业务规则的分离，实现业务规则的集中管理。 （2）可以动态修改业务规则，从而快速响应需求变更。 （3）使业务分析人员可以
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urule服务端配置（包含数据库的配置）： pom文件： <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://mav
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Urule介绍 由于工作需要，我参考了许多优秀JAVA实现的开源规则引擎框架，例如Drools等，但是在茫茫人海中我发现了一个可视化配置基于RETE算法的规则引擎，它的名字叫Urule，下面摘选自Urule官方Wiki： URule是一款基于RETE算法纯Java的规则引擎产品。在URule当中提供了向导式规则集、脚本式规则集、决策表、 交叉决策表(PRO版)、决策树、评分卡及决策流共七种类型的规
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https://github.com/bigbigbo/rule-editor.git demo <template> <div> <UniteCondition class="ftms-condition" :rootCondition="rootCondition" :variables="variables" @changeData="changeDat
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我正在为我的项目评估一个规则引擎。该项目将基于hadoop。我用DROOLS做了一些POC。基本上，我使用DROOL在映射器一侧。基于此，以下是我的观察和质疑。 1） a）我使用DROOLS在300万对象上启动了规则（大约需要17秒）b）我使用简单的Java对象（大约需要17秒）为没有DROOLS的300万对象使用了与DRL文件中相同的if/else循环逻辑。b大约比a快100倍。这是正常行为吗？
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我正在向drools规则引擎插入数据，但我无法理解它是如何处理插入的数据的。插入数据的代码是：
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我们已经使用Drools引擎几年了，但是我们的数据已经增长了，我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则，可以查看几天的数据，这就是为什么Drools非常适合我们，因为我们的内存中只有数据。 你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗？ 我确实对这件事进行了研究，但我找不到任何符合我们要求的东西。 谢谢
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参考下面的链接
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我正在从事这个项目，我的角色是开发使用标准健康保险xml的服务。服务必须在不同的xml字段上进行验证，这涉及将xml数据与数据库表中的数据进行比较。目前，我们假设所有保险公司的验证保持不变。但我怀疑它会保持不变，并且每家公司可能有不同的验证要求。在这种情况下，使用Drools规则引擎并为每家公司开发drl文件并使用规则引擎进行xml验证是个好主意吗
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这是两个示例，但是作为代码阅读器，我更喜欢一个用于解决此问题的精确有序规则的规范列表，因为我经常没有时间设置构建环境来检查编译器正在做什么。