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澳门十大电子游戏平台多层数据源管理百废待举数据构造

idbigint文档节点的唯一 ID。

   
当然弊端还是有的,最大的就是大大增加了执行SQL语句的次数,影响报表执行效率。当数据源结构层数越多,执行的SQL语句个数将以指数方式增长,因此实际应用中数据源层数
必须有所限制,而且设计良好的数据库数据结构有助于控制数据源层数。

说明

其详细步骤为

在WITH子句中,我们还可以通过设置来获取父级元素的属性值:复制代码 代码如下: DECLARE @hdoc int DECLARE
@doc varchar(1000) SET @doc =’ ROOT Customer CustomerID=”VINET”
ContactName=”Paul Henriot” Order OrderID=”10248″ CustomerID=”VINET”
EmployeeID=”5″ OrderDate=”1996-07-04T00:00:00″ OrderDetail
ProductID=”11″ Quantity=”12″/ OrderDetail ProductID=”42″ Quantity=”10″/
/Order /Customer Customer CustomerID=”LILAS” ContactName=”Carlos
Gonzlez” Order OrderID=”10283″ CustomerID=”LILAS” EmployeeID=”3″
OrderDate=”1996-08-16T00:00:00″ OrderDetail ProductID=”72″ Quantity=”3″/
/Order /Customer /ROOT’ EXEC sp_xml_preparedocument @hdoc OUTPUT, @doc
SELECT * FROM OPENXML (@hdoc, ‘/ROOT/Customer/Order/OrderDetail’,2)
WITH (OrderID int ‘../@OrderID’, CustomerID varchar(10)
‘../@CustomerID’, OrderDate datetime ‘../@OrderDate’, ProdID int
‘@ProductID’, Qty int ‘@Quantity’) 查询的结果为: OrderID CustomerID
OrderDate ProdID Qty ———– ———- ———————– ———– ———– 10248 VINET 1996-07-04
00:00:00.000 11 12 10248 VINET 1996-07-04 00:00:00.000 42 10 10283 LILAS
1996-08-16 00:00:00.000 72 3
有时候XML中的数据并不是以属性的方式存在,而是直接放在节点中,如下: 复制代码 代码如下: DECLARE @doc varchar(1000)
SET @doc =’ ROOT Customer CustomerID=”VINET” ContactName=”Paul Henriot”
Order OrderID10248/OrderID CustomerIDVINET/CustomerID
EmployeeID5/EmployeeID OrderDate1996-07-04T00:00:00/OrderDate /Order
/Customer /ROOT’ 此时要获Order节点下的各项的值,可以用下面方法: 复制代码 代码如下: DECLARE @hdoc int DECLARE
@doc varchar(1000) SET @doc =’ ROOT Customer CustomerID=”VINET”
ContactName=”Paul Henriot” Order OrderID10248/OrderID
CustomerIDVINET/CustomerID EmployeeID5/EmployeeID
OrderDate1996-07-04T00:00:00/OrderDate /Order /Customer /ROOT’ EXEC
sp_xml_preparedocument @hdoc OUTPUT, @doc SELECT * FROM OPENXML
(@hdoc, ‘/ROOT/Customer/Order’,1) WITH (OrderID int ‘OrderID’,
CustomerID varchar(10) ‘CustomerID’, EmployeeID int ‘EmployeeID’,
OrderDate datetime ‘OrderDate’) 查询结果如下: OrderID CustomerID
EmployeeID OrderDate ———– ———- ———– ———————– 10248 VINET 5 1996-07-04
00:00:00.000
可以看出是取属性值还是取节点的文本的值区别在于WITH子句的第三个参数是否有@符号

  
多层数据源模型是本人刚刚提出来的,其思想还不成熟不完善,希望大家多多指点。

根元素的 ID 值为 0。保留负 ID 值。

   
面对这种比较复杂的数据,传统的报表工具由于采用两层的数据源模型,因此需要一次性获取数据,采用眉毛胡子一起抓的思想,这就导致可能需要编写复杂的SQL语句,例如对于
订单明细报表,SQL语句可以为”SELECT Customers.CompanyName,
Customers.ContactName, Customers.Phone,
OrderDetails.*, Orders.OrderDate,
Products.ProductName, Employees.FirstName, Employees.LastName
FROM ((Orders 
INNER JOIN (OrderDetails 
INNER JOIN Products ON OrderDetails.ProductID = Products.ProductID) 
ON Orders.OrderID = OrderDetails.OrderID) 
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID) 
澳门十大电子游戏平台,INNER JOIN Employees ON Orders.EmployeeID =
Employees.EmployeeID”,如此复杂的SQL语句我是写不出,也不想写,个人认为复杂SQL语句坏处多多,尤其是JOIN
子语句,应尽量避免。SQL语句写出来后,在报表模板中还需要进行多次分组才能组织出报表样式。

列名

  1. Select … From Customers
  2. Select … From Orders , Employees where orders.employeeid =
    Employees.EmployeeID and orders.CustomerID=’1234′
  3. Select … From  OrderDetails , Products where
    OrderDetails.ProductID = Products.ProductID And OrderDetails.OrderID
    = 100
  4. Select … From  OrderDetails , Products where
    OrderDetails.ProductID = Products.ProductID And OrderDetails.OrderID
    = 101
  5. Select … From Orders , Employees where orders.employeeid =
    Employees.EmployeeID and orders.CustomerID=’5678′
  6. Select … From  OrderDetails , Products where
    OrderDetails.ProductID = Products.ProductID And OrderDetails.OrderID
    = 201
  7. Select … From  OrderDetails , Products where
    OrderDetails.ProductID = Products.ProductID And OrderDetails.OrderID
    = 202

有关详细信息,请参阅 Microsoft XML (MSXML) SDK 中的“节点类型属性”主题。

    首先考察数据结构的复杂性的特点。在这里以微软的演示数据库
nwind.mdb为例子进行分析,现在要出订单明细报表,则涉及到的数据结构如图所示
可以发现这5张表的数据组成了一个3层的树状结构。第一层是Customers的数据,第二层是Orders,Employees组成的数据,第三层是OrderDetails,Products组成的。其意思就是说
数据库中存在好几个客户,一个客户有多个订单,一个订单有多个货物。

8 = 注释节点

  
若采用多层报表数据源模型,则采用了眉毛胡子分别抓的指导思想,处理起来从容不迫,此时获取数据的原理如图所示

4 = CDATA 部分节点

   
面对多层数据源的好处和弊端,这需要权衡,个人认为大部分情况下利大于弊,主要原因有

2 = 属性节点

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1 = 元素节点

  1. 对于Customers节点,执行SQL语句”Select CompanyName , ContactName ,
    CustomerID , Phone From Customers”获得客户列表
    ,将查询所得的栏目分别分配到CompanyName,ContactName , 订单列表 ,
    Phone 数据源子节点。
  2. Customers节点遍历所有的查询所得的记录行时,每处理一行,都递归调用子节点处理数据的过程。对于订单列表
    节点,它有子节点,因此其处理数据的过程是,首先执行SQL语句”Select
    Orders.OrderID , Orders.OrderDate , Orders.EmployeeID ,
    Employees.EmployeeID , Employees.FirstName , Employees.LastName From
    Orders , Employees where orders.employeeid = Employees.EmployeeID
    and orders.CustomerID=
    当前处理的CustomerID栏目的值”,例如Customers节点处理CustomerID为“1234”的记录时,订单列
    表执行的SQL语句为”Select … From From Orders , Employees where
    orders.employeeid = Employees.EmployeeID and orders.CustomerID=1234″
    ,
    也就时说订单列表节点出执行的SQL语句是根据当前节点的值而改变的。订单列表节点查询成功后,然后将查询所得的栏目分配到
    OrderID , OrderData 等子节点,其中 栏目 Orders.OrderID分配给了
    订单详细内容 子节点 。
  3. 类似的,对于订单详细内容,执行的SQL语句为”Select
    OrderDetails.ProductID , OrderDetails.UnitPrice ,
    OrderDetails.Discount , Products.ProductName , OrderDetails.Quantity
    ,( OrderDetails.UnitPrice * OrderDetails.Quantity * ( 1 –
    OrderDetails.Discount )) as TotalCount From  OrderDetails , Products
    where OrderDetails.ProductID = Products.ProductID And
    OrderDetails.OrderID =
    当前处理的订单号”,查询所得的栏目分别分配到了它的子节点,其中
    TotalCount 栏目分配到了总金额子节点。

12 = 表示法节点

    如此看出,这种多层数据源的使用有利有弊。好处有

6 = 实体节点

  1. 随着计算机硬件和基础软件的发展,数据库查询速度越来越快,这可以一定程度上弥补SQL语句数量增加的影响。
  2. 随着信息系统规模不断膨胀,复杂的数据结构也是越来越多,若采用传统模式获得报表数据,则程序中分布了很多复杂难懂的SQL语句,这非常不利于系统的开发和维护。相
    对于一般的程序代码,SQL语句没有源代码控制,没有编写规范,注释和文档也很少,其含义也更抽象难懂,而且少数的数据库高手才能编写和维护复杂的SQL语句,因此使用大量
    复杂SQL语句是不明智的。
  3. 多层数据源结构符合一般的编程逻辑,也反映了数据库的数据结构,因此比较容易编制和理解,知道了解数据库结构就会理解多层数据源结构,可以让很多有基础的经过培
    训的人来编制和维护数据源结构,因此可以让普通群众编制大部分报表数据源而不必惊动高手,降低报表编制成本。
  4. 多层数据源结构提供了充分的自由度,可以处理大部分数据结构而无需编程,这就为开发报表模块而无需编程打下了坚实的基础。

9 = 文档节点

XDesigner 软件工作室 2006-8-31

10 = 文档类型节点

执行的SQL语句依次可能为,此处字段列表用 …表示

3 = 文本节点

现在的信息系统越来越复杂,它们的数据库中的数据结构也越来越复杂,表和字段变多了,表间关系也越来越多。面对如此复杂的数据结构,各大报表工具各显神通,想尽一切办
法誓要从中获得数据。

7 = 处理指令节点

  1. 处理过程符合一般的编程逻辑,便于对数据源结构的理解和设计。
  2. 提供了充分的自由度,可以不依赖外部编程来处理大部分复杂的数据库结构。
  3. 此过程中使用的SQL语句简单可靠,很容易理解,而且执行效率高。
  4. 这种多层的数据源结构很大程度上就反映了数据库中的数据结构。数据源树状结构直接映射了数据库中各条记录组成的树状结构,只要了解数据结构就可以很自然的套这这
    种结构来编制报表数据源。某种程度上可以进行数据源结构和数据结构的相互检查。

表格列的解释说明:

5 = 实体引用节点

11 = 文档片段节点

parentidbigint标识节点的父节点。此 ID
标识的父节点不一定是父元素。具体情况取决于此 ID
所标识节点的子节点的节点类型。例如,如果节点为文本节点,则其父节点可能是一个属性节点。

节点类型int标识节点类型,是对应于 XML 对象模型 (DOM)
节点类型编号的一个整数。

下列值是可以显示在此列中以指明节点类型的值:

数据类型

localnamenvarchar(max)提供元素或属性的本地名称。如果 DOM
对象没有名称,则为
NULL。prefixnvarchar(max)节点名称的命名空间前缀。namespaceurinvarchar(max)节点的命名空间
URI。如果值是
NULL,则命名空间不存在。datatypenvarchar(max)元素或属性行的实际数据类型,否则是
NULL。数据类型是从内联 DTD
中或从内联架构中推断得出。prevbigint前一个同级元素的 XML
ID。如果前面没有同级元素,则为
NULL。textntext包含文本形式的属性值或元素内容。如果边缘表项不需要值则为
NULL。

有时会在存储过程中处理一些XML格式的数据,所以会用到sp_xml_preparedocument,他可以将XML数据进行读取,然后使用
MSXML 分析器 (Msxmlsql.dll)
对其进行分析。我们就可以很容易的在存储过程中得到XML中我们想要的数据。下面的代码就是使用sp_xml_preparedocument读取XML:复制代码 代码如下: DECLARE @hdoc int DECLARE
@doc varchar(1000) SET @doc =’ ROOT Customer CustomerID=”VINET”
ContactName=”Paul Henriot” Order CustomerID=”VINET” EmployeeID=”5″
OrderDate=”1996-07-04T00:00:00″ OrderDetail OrderID=”10248″
ProductID=”11″ Quantity=”12″/ OrderDetail OrderID=”10248″ ProductID=”42″
Quantity=”10″/ /Order /Customer Customer CustomerID=”LILAS”
ContactName=”Carlos Gonzlez” Order CustomerID=”LILAS” EmployeeID=”3″
OrderDate=”1996-08-16T00:00:00″ OrderDetail OrderID=”10283″
ProductID=”72″ Quantity=”3″/ /Order /Customer /ROOT’ EXEC
sp_xml_preparedocument @hdoc OUTPUT, @doc
上面只是读取了XML,要想获取XML数据还需要使用OPENXML,代码如下: 复制代码 代码如下: SELECT * FROM
openxml(@hdoc,’/ROOT/Customer’,1) WITH (CustomerID
VARCHAR(40),ContactName VARCHAR(40)) OPENXML有三个参数:
第一个是sp_xml_preparedocument读取是的OUTPUT参数,在本示例中就是@hdoc;
第二个是一个XPath表达式,用来获取指定位置的数据;
第三个是一个可选项,用来表示获取的方式,有0,1,2,8四种取值,详细解释请看
FROM后面的WITH也是可选的,用来指定获取哪些数据字段,上面代码中只取了CustomerID和ContactName。上面的查询结果如下:
CustomerID ContactName —————————————- —————————————- VINET Paul Henriot
LILAS Carlos Gonzlez
如果不指定WITH子句,查询出来的是一个默认的表结构,如下:

如果节点位于 XML 文档的顶层,则其 ParentID 为 NULL。

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