dddw的数据取值问题,百思不得其解。

iamtk 2003-09-15 12:09:20
已知一张基础数据表:
f_employee(rybh--人员编号(PK),xm--姓名,csrq--出生日期,zw--职务)。
在另一个数窗(dw_edit)中要调用该表中的人员信息。
dw_edit中有一个字段为[rybh]它所接的dddw为人员表(f_employee).
其中DisplayColumn为xm,DataColumn为rybh.
如果员工表中存在两个同名的人员的话,数窗将无法识别。
请问各位大虾如何是好?(最好有通用性)
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flyhot 2003-09-15
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同意
klbt 2003-09-15
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多建立一个冗余列(计算列或计算域):人员姓名
将DDDW的显示列修改为rybh,在数据窗口的ItemChange事件编码,自动设置人员姓名。
zsqluck790804 2003-09-15
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你的人员编号字段不是关键字
jdsnhan 2003-09-15
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不知道算不算bug。
做了一个完整的测试,发现,itemchanged事件是根据显示的值触发的。
例如:
dddw中 张三、0001
张三、0002
李四、0003
此时,如果在dw中,连续选择张三,则不触发itemchanged事件;
如果选李四,再选张三,则触发itemchanged事件。
另外,此时,不要取data参数,此参数是根据显示的值定,如果有相同,则以第一个为主。
象楼主所说的,永远取不到第二个是错误的,其实取到了第二个,不过是你判断data参数给你带来的错觉。应该更换取值方式:

ls_temp = ldwc_temp.getitemstring(ldwc_Temp.getrow(),"fct_code")
//ldwc_temp 为子数据窗口
// fct_code 为一关键字,即楼主的员工编号
根据取得的员工编号再去取一系列员工信息,完成操作。

题外话,楼主知道用户怎么样判断两个同名员工吗
iamtk 2003-09-15
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感谢各位的意见。
在dddw中显示的数据除了姓名外,还有“性别、部门、职务、出身日期”的字段,用于区分同名
的用户。但在dddw中选择同名的不同用户时总是只能选中第一项。
不知各位还有何高见,望赐教。
chrisfy 2003-09-15
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个人认为这种需求不正确,不让显示主键ID号,名字又是重着的,如果如你想象中的一顺排着两个同样的姓名,这样的窗口做出来恐怕连用户自己都该糊涂了!
rogery 2003-09-15
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不让显示主键ID号,名字又是重着的。

鱼和熊掌的问题
xisat 2003-09-15
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/2260/2260912.xml?temp=.4461786
xisat 2003-09-15
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两个一样的帖子呢~亢余~
jdsnhan 2003-09-15
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那边的那个帖子回答了。
估计楼主是取"员工姓名"做的处理。
应该"员工编号"处理。即选定的时候,要读出相应的员工编号来,根据唯一的员工编号做处理。
jdsnhan 2003-09-15
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那边的那个帖子回答了。
估计楼主是取"员工姓名"做的处理。
应该"员工编号"处理。即选定的时候,要读出相应的员工编号来,根据唯一的员工编号做处理。
阿鹏兄 2003-09-15
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用函数
数据仓库(Data Warehouse)简称DW或DWH,是数据库的一种概念上的升级,可以说是为满足新需求设计的一种新数据库,而这个数据库是需容纳更多的数据,更加庞大的数据集,从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支撑的战略集合,主要是用于数据挖掘和数据分析,以建立数据沙盘为基础,为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。 数据仓库的应用 1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。 2.数据化运营、精准运营。 3.广告精准、智能投放。 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大数据构建的数据仓库先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的数据仓库业务场景,全部代码可以直接部署企业,支撑亿级并发数据分析。该项目代码也是具有极高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术:  开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.9.0 Greenplum5.0.0 Hadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.1.0 HDFS、MapReduce Redis、Flume Sqoop、Zookeeper MyBatis、EhCache SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL、MyCat Vue.js、Nodejs Highcharts课程亮点: 1.与企业对接、真实工业界产品  2.支持海量数据的分析 3.支持全端实时数据分析 4.通用数据仓库分层解决方案 5.数据库实时同步解决方案 6.主流微服务后端系统 7.电商数据仓库实战指标 8.实时加离线多方位分析 9.互联网大数据企业热门技术栈 10.分布式数据库存储解决方案 11.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 12.大数据热门技术Flink新版本13.集成SpringCloud实现统一整合方案 14.全程代码实操,提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授,代码企业直接复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 

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