讨论:{面向对象开发数据库<->delphi的数据感应控件绑定}^{原生ADO<->delphi封装好的ADO控件}

TButton 2009-04-14 06:38:49
坛上的大大牛人们,关于delphi开发面向对象开发数据库的话题,一直都看了各有各的说法,有说要的有话没必要的,
到底在数据库开发中有是否有需要用面向对象来开发?

delphi已经封装好了数据感应控件来给我们使用,如果开发数据库用到了数据感应控件绑定数据集,
那程序在开发中得到方便的同时不就等于在数据处理上存在死板的现象吗?而面向对象的数据库如果用到
数据感应控件绑定数据的话还能称上面向对象开发数据库吗?

原生ADO,个人觉得面向对象开发数据库就不能用上数据感应控件绑定数据集,所以才关系到原生ADO,
这样程序在代码上才能更灵活的去处理,用ADOConnection来配合数据感应控件绑定数据集的话,个人总觉得不能理解到其中的不利之处,
所以希望大大牛人们能分享些经验,好让我们更好的理解他们之间的利和弊.
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COMPANY_COCO 2009-06-02
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TButton 2009-04-26
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snowflying928 2009-04-16
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mark 學習。
TButton 2009-04-16
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TButton 2009-04-16
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ZuoBaoquan 2009-04-15
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这需要根据具体情况来权衡,一般来说,核心的领域对象和业务逻辑需要使用OO来分析和设计,某些操作则可以使用数据库的方式。
haitao 2009-04-15
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[Quote=引用 7 楼 hydonlee 的回复:]
使用clientDataset来封装数据.
datamodule封装对象.
datasouce是桥梁
dataware是表现

DBEdit->DataSource->ClientDataSet-> MIDAS -> appserver -> DB

很轻松就实现了换UI...
[/Quote]
Edit(非DB)可写 \
>---ClientDataSet之类的内存表=======INI@HTTP======ISAPI(AppServer@IIS)--DB
DBgrid只显示 /
详细:
http://szhaitao.blog.hexun.com/12121564_d.html
hemiya 2009-04-15
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数据库感知控件有的时候用处不大,我就用了表格的控件,其它的都没用到。
主要是根据软件的结构设计有关。
一些DataSet连接组件道是很有用,我经常用dbExpress组件。
kampan 2009-04-15
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凑凑热闹~~~~
hydonlee 2009-04-15
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使用clientDataset来封装数据.
datamodule封装对象.
datasouce是桥梁
dataware是表现

DBEdit->DataSource->ClientDataSet-> MIDAS -> appserver -> DB

很轻松就实现了换UI...
jerry8 2009-04-15
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不懂.有什么关系,学习
TButton 2009-04-15
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zdlou 2009-04-14
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楼上牛人
记得刘艺在那本什么面向对象思想书也说过,面向对象与使用控件没有关系,使用了可视化控件并不表示就丢掉了面向对象,关键是看如何“用”!
liangpei2008 2009-04-14
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delphi已经封装好了数据感应控件来给我们使用,如果开发数据库用到了数据感应控件绑定数据集,
那程序在开发中得到方便的同时不就等于在数据处理上存在死板的现象吗?而面向对象的数据库如果用到
数据感应控件绑定数据的话还能称上面向对象开发数据库吗?
---------------------------------------------------------------------
最关键的是降低层与层之间的耦合度!
如果是以面向对象来做开发的,可以使用ObjectDataSet(自己写的)弱类型数据集把前端的对象数据做缓冲,而后通过把ObjectDataSet的对象序列化传向业务层!
而前端依旧使用DBEdit等数据感知控件,这样不比你用原生ADO,对每个普通Edit进行数据绑定省时间?
所以要看你的数据感知控件怎么用!
liangpei2008 2009-04-14
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使用数据感应控件与面向对象开发数据库没有直接的联系!
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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