ADO.NET學習筆記（二）
2024-07-10 13:03:04
供稿：網友
4、dataset
在ado.net中dataset的作用是為數據源提供一個斷開式的存儲，而不必關心數據源，操作只用在dataset中進行就行了。
有三種方法可以創建dataset:1、通過dataadapter 2、通過xml 文件 3、用人工方法確定架構，然后逐行輸入數據。
主要介紹第一種方法。
dataadapter用于將dataset連接到基本數據存儲，本質上是一種元command對象。
它包括selectcommand對象，insertcommand對象，updatecommand對象，deletecommand對象。
模板代碼：
dim dataadpater as new sqldataadapter("select * from student",conn)
dim dataset as new dataset()
dataadapter.fill(dataset)
這時dataset的表名默認為table
如果使用批處理查詢并將得到的結果填入dataset中則表名默認為table，table1，table2……
tablemappings：
表名映射：
生成dataadapter之后再進行表名映射
dataadapter.tablemappings.add("table","customer")
dataadapter.fill(dataset)
這時table的別名就變為customer（對dataset用table或customer操作都可以），dataset.tables("customer")就可以引用到這個表
或
dataadapter.tablemappings.add("adonet","customer")
dataadapter.fill(dataset,"adonet")
列名映射：
dataadapter.tablemappings.add("table","customer")
dataadapter.tablemappings("customer").columnmappings.add("customerid","id)
dataadapter.fill(dataset,"customer")
架構（schema），通過fillschema添加架構
1、添加主鍵
customertable.primarykey=new datacolumn[]{customertable.columns("customerid")} （通過數組的形式添加主鍵）
2、添加關系
dataset.relations.add("customers_invoices",dataset.tables("customers").columns("customerid"),dataset.tables ("invoinces").columns("customerid"),true)
3、添加約束
有兩種主要約束：唯一約束、外碼約束（uniqueconstraint，foreignkeyconstraint）
其中唯一約束又分為deleterule（級聯刪除約束）、updaterule（級聯更新約束）、acceptrejectrule（調用acceptchanges或 rejectchanges時的約束）
4、添加觸發器
可以對6中dataset事件添加觸發器
rowchanging，rowchanged,columnchanging,columnchanged,rowdeleting,rowdeleted
5、列架構
比如添加列的屬性：customertable.columns("customerid").readonly=true
或添加autoincrement列：
customertable.columns("customerid").autoincrement=true
customertable.columns("customerid").autoincrementseed=1 （列起始位置）
customertable.columns("customerid").autoincrementstep=1 （列遞增步長）
可能有人會說這一切在dbms里面做不就行了嗎，干嗎那么大費周折的在ado.net對dataset再寫一遍呢？
這主要是出于對效率方面的考慮，如果客戶端的錯誤輸入能在客戶端就被發現出來，而不用傳到服務端進行驗證的話就可以減少不必要的傳輸了。
表達式列：
dim excolumn as new datacolumn("linetotal")
excolumn.datatype=typeof(float)
excolumn.expression="((price-(price*discount))*quantity)"
dataset.tables("items").columns.add(excolumn)
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