用ADO.NET处理层次数据

关于存储过程

在 ADO.NET 中如何使用存储过程？天，太复杂了！但我还是要简单地介绍一两点，为以后讨论层次数据作个铺垫吧！

　　利用存储过程同时获取多个行集(rowset)的方法有两种。

　　第一种方法，是“一个存储过程，多个输出行集”。例如，我们可以在前一个例子的基础上增加一个存储过程，将两条 select 语句包含进去：

CREATE PROCEDURE [dbo].[TitlesPerPublisher] AS Begin SELECT Pub_Id, Title, Price FROM Titles SELECT Pub_ID, Pub_Name FROM Publishers End

　　够简单吧！这段代码提交两个 select 语句，因而将返回两个行集。

　　为了提高效率，我们可以借助 dataAdapter 的 Selectcommand 属性设置指令类型为

CommandType.StoredProcedure ： daHDAta = new SqlDataAdapter(sSQLCmd, cnstring) dahData.SelectCommand.CommandType = CommandType.StoredProcedure

　　因为这样可以指示 dataAdapter 使用效率较高的 t-sql 语句 Exec 执行存储过程。如果省略这一步，dataAdapter 就以低效的 sp_executesql 执行它了。

　　第二种方法，是“两个存储过程，两个输出行集”。然而，此法造成数据来回传递，况且无论数据转输抑或 RPC 建立都是耗时过程，效率自然大打折扣。

　　由此我们得出结论：争取用一个存储过程返回全部行集 。就本例而言，最简单的做法莫过于用一个新过程捆绑两个存储过程。此法或许不尽完美，但是别忘了，这是“最简单”的。

　　至于如何在应用程序和 ADO.NET 中同时调用两个存储过程，由于篇幅有限，请自行参考有关 sqlCommand 对象的文章。

　　关系

　　为了处理现实中的层次数据，必须理清基本表之间的关系。借助 Dataset 的关系集合很容易建立起关系。语法简洁明了，应该不成问题：

public void Add(DataRelation); public virtual DataRelation Add(DataColumn, DataColumn); public virtual DataRelation Add(DataColumn[], DataColumn[]); public virtual DataRelation Add(string, DataColumn, DataColumn); public virtual DataRelation Add(string, DataColumn[], DataColumn[]); public virtual DataRelation Add(string, DataColumn, DataColumn, bool); public virtual DataRelation Add(string, DataColumn[], DataColumn[], bool);

　　为了建立关系，必须提供一个关系名字符串和至少两个列。如果关系已经存在，或者列有问题 (比如它们不存在)，则运行环境将产生一个异常。详情请见 .NET 框架 SDK 。

　　下列代码在现有的基本表之间新增了一个简单的关系：

dsTest.Relations.Add("PubTitles", dsTest.Tables["Publishers"].Columns["Pub_ID"], dsTest.Tables["Titles"].Columns["Pub_ID"])

　　此代码在名为 PubTitles 的关系集合中创建了一个 relation 对象和一个关系：Publishers.Pub_ID 是父表，而 Titles.Pub_id 是子表。

　　显示数据

　　为了选取子列，datarow 对象提供了一个 GetChildRows 方法，它的参数是关系名或许关系对象名：

public DataRow[] GetChildRows(DataRelation); public DataRow[] GetChildRows(string); public DataRow[] GetChildRows(DataRelation, DataRowVersion); public DataRow[] GetChildRows(string, DataRowVersion);

　　类似的方法还有 GetParentRow 和 GetParentRows 。它们根据子列返回父列的名字。

　　现在有了 GetChildRows 方法，就向数据进军吧！ GetChildRows 返回一个 DataRowCollection 对象，后者的父类 InternalDataCollectionBase 是对 ICollection 和 IEnumerable 的具体实现。

　　接下来的循环处理只是举手之劳了。下列代码演示了显示数据关系的一种简单方法：

foreach(DataRow drPublisher in dtPublishers.Rows) { Console.WriteLine(drPublisher["Pub_Id"] + "\t" + drPublisher["Pub_Name"]); Console.WriteLine("====================="); foreach(DataRow drTitle in drPublisher.GetChildRows("PubTitles")) { Console.Write(drTitle["Title"] + "\t"); Console.Write((drTitle["price"].ToString() != null ? drTitle["price"] : "n/a")); } }

　　当然，也可明确指定一个 relation 对象：

DataRelation drPubsTitles = dsHData.Relations.Add("PubTitles", dtPublishers.Columns["Pub_ID"], dsHData.Tables["Titles"].Columns["Pub_ID"]); foreach(DataRow drPublisher in dtPublishers.Rows) { Console.WriteLine(drPublisher["Pub_Id"] + "\t" + drPublisher["Pub_Name"]); Console.WriteLine("====================="); foreach(DataRow drTitle in drPublisher.GetChildRows(drPubsTitles)) { Console.Write(drTitle["Title"] + "\t"); Console.Write((drTitle["price"].ToString() != null ? drTitle["price"] : "n/a")); } }

　　ADO.NET 能让程序员在数据表中创建自定义视图。这是由 DataView 类实现的：

public class DataView : MarshalByValueComponent, IBindingList, IList, ICollection, IEnumerable, ITypedList, ISupportInitialize

　　当然，限于篇幅，这里仅仅列举了部分函数。

　　数据视图提供了两个有趣的属性：RowFilter 和 Sort 。RowFilter 与 ADO recordset 对象的 Filter 属性相似，它相当于与 SQL 语法中的 WHERE 语句，能够筛去匹配的列：

dtPublishers.DefaultView.RowFilter="Pub_ID < 2000";

　　最终得到的列被置于 DataRowView 集合中，因此能用 for each 语句循环处理它们。

　　Sort 属性用于指定输出数据的排序方式。它与 SQL 语法中的 ORDER BY 命令相似：

dtPublishers.DefaultView.Sort="PUB_ID Desc";

　　每个基本表对应一个 DataView 对象，上述DefaultView 就是其属性。于是，只需做些小小的修改，我们就能有选择地循环显示数据了。

foreach(DataRow drPublisher in dtPublishers.Rows) { Console.WriteLine(drPublisher["Pub_Id"] + "\t" + drPublisher["Pub_Name"]); Console.WriteLine("====================="); foreach(DataRow drTitle in drPublisher.GetChildRows("PubTitles")) { Console.Write(drTitle["Title"] + "\t"); Console.Write((drTitle["price"].ToString() != null ? drTitle["price"] : "n/a")); } }

　　结论

　　ADO.NET 大大简化了层次数据的处理，并且提供了改良的方案。

　　读过本文，是否跃跃欲试呢？若要追求更强的功能，恐怕还得另请高明了。

　　本文没有考虑性能优化，因为我们讨论的 SDK 还是 beta 2 版。

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