关于O/R Mapping

sdp820101 2005-08-21 11:02:07

有哪位朋友熟悉O/R Mapping的实现，帮忙讲讲，谢谢！

我理解的就是在类对象和执行数据库操作（SQL 语句）之间加了一层，这一层对类或类的属性或成员变量的相关操作（如保存、删除等等）翻译成SQL语句，然后调用Ado.net之类的东东进行实际的数据库操作（持久化）。不知俺理解的对不？具体实现俺还没相通！！

好像还有通过xml文件来做的！

请大家不吝赐教！！

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zhongwanli 2005-08-21

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现在大多数公司都是采用O/R M 工具来实现, 如.NET 就用 Grove .
说白了,就是省点儿时间(成本).
另:
个人认为,对于复杂的业务逻辑,ORM 还是没有太多的办法.
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zd_zhou2 2005-08-21

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wsh236 2005-08-21

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在获取或设置 DataColumn 的 ColumnMapping 属性时，使用 MappingType 枚举。在 DataSet 上调用 WriteXml 方法以将数据和架构作为 XML 文档写出时，该属性确定如何写列的值。

??Macrobject NObject 是一套用于 .NET 平台的 O/R Mapping (Object-Relation Mapping，对象关系映射) 框架。 ??NObject O/R Mapping 框架支持多种数据库，完全对用户透明，切换数据库无需更改代码。NObject O/R Mapping 框架同时提供了 XObject XML 数据库引擎，性能极高。 ??NObject O/R Mapping 框架使您能完全通过面向对象的方式访问数据库数据。NObject O/R Mapping 框架包含了 OQL.NET，一套基于 C# 和 VB.NET 等原生 .NET 语言的强类型对象查询语言 (OQL, Object Query Language) 使您甚至不需要写一行 SQL 语句。 ??NObject O/R Mapping 框架能帮您减少 30% ～ 40% 的程序代码，减少 95% 的查询语句调试时间，缩短 50% 的开发时间，大幅度降低开发和维护成本，同时提高系统的健壮性。 ??附带的 Macrobject CodeAuto 代码生成器能帮您自动生成所有的持久类代码。Macrobject CodeAuto 代码生成器是一个基于模板的代码生成工具 (Code Generator)，它能从数据库架构、数据库数据、XML及其它数据源生成各种文本文件。

O／R_Mapping思想与ADO．NET 基于.NET的Web应用框架的设计与实现将对象映射到关系数据库——对象／关系映射（O／R_Mapping）详解面向对象设计中的O／R映射架构

课程简介：本项目课程是一门极具综合性和完整性的大型项目课程；课程项目的业务背景源自各类互联网公司对海量用户浏览行为数据和业务数据分析的需求及企业数据管理、数据运营需求。本课程项目涵盖数据采集与预处理、数据仓库体系建设、用户画像系统建设、数据治理（元数据管理、数据质量管理）、任务调度系统、数据服务层建设、OLAP即席分析系统建设等大量模块，力求原汁原味重现一个完备的企业级大型数据运营系统。拒绝demo，拒绝宏观抽象，拒绝只讲不练，本课程高度揉和理论与实战，并兼顾各层次的学员，真正从0开始，循序渐进，每一个步骤每一个环节，都会带领学员从需求分析开始，到逻辑设计，最后落实到每一行代码，所有流程都采用企业级解决方案，并手把手带领学员一一实现，拒绝复制粘贴，拒绝demo化的实现。并且会穿插大量的原创图解，来帮助学员理解复杂逻辑，掌握关键流程，熟悉核心架构。跟随项目课程，历经接近100+小时的时间，从需求分析开始，到数据埋点采集，到预处理程序代码编写，到数仓体系搭建......逐渐展开整个项目的宏大视图，构建起整个项目的摩天大厦。由于本课程不光讲解项目的实现，还会在实现过程中反复揉和各种技术细节，各种设计思想，各种最佳实践思维，学完本项目并勤于实践的话，学员的收获将远远超越一个项目的具体实现，更能对大型数据系统开发产生深刻体悟，对很多技术的应用将感觉豁然开朗，并带来融会贯通能力的巨大飞跃。当然，最直接的收获是，学完本课程，你将很容易就拿到大数据数仓建设或用户画像建设等岗位的OFFER课程模块： 1. 数据采集：涉及到埋点日志flume采集系统，sqoop业务数据抽取系统等； 2. 数据预处理：涉及到各类字典数据构建，复杂结构数据清洗解析，数据集成，数据修正，以及多渠道数据的用户身份标识打通：ID-MAPPING等；3. 数据仓库：涉及到hive数仓基础设施搭建，数仓分层体系设计，数仓分析主题设计，多维分析实现，ETL任务脚本开发，ETL任务调度，数据生命周期管理等；4. 数据治理：涉及数据资产查询管理，数据质量监控管理，atlas元数据管理系统，atlas数据血缘管理等；5. 用户画像系统：涉及画像标签体系设计，标签体系层级关系设计，各类标签计算实现，兴趣类标签的衰减合并，模型标签的机器学习算法应用及特征提取、模型训练等；6. OLAP即席分析平台：涉及OLAP平台的整体架构设计，技术选型，底层存储实现，Presto查询引擎搭建，数据服务接口开发等；7. 数据服务：涉及数据服务的整体设计理念，架构搭建，各类数据访问需求的restapi开发等；课程所涉及的技术：整个项目课程中，将涉及到一个大型数据系统中所用到的几乎所有主要技术，具体来说，包含但不限于如下技术组件：l Hadoopl Hivel HBasel SparkCore /SparkSQL/ Spark GRAPHX / Spark Mllibl Sqoopl Azkabanl Flumel lasal Kafkal Zookeeperl Solrl Prestop

理解典型的三层架构，如何用O/R Mapping框架来实现我们的数据层。这里主要介绍现在非常流程的Hibernate框架，，掌握Hibernate相关的概念；并如何做对象和关系的映射，如何在应用中使用Hibernate

通过泛型、反射实现文本的 O/R mapping 示例

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