定制数据层

• 数据访问元数据：

描述数据的存取方法的数据，为系统的每一个存取数据逻辑提供描述，并使用数据访问点命名此访问逻辑，元数据存于数据库中。

• 通用数据访问层：

是一个组件，管理数据库驱动、屏蔽数据库差别、为上层提供简单一致的接口执行调用。

• 通用数据提供组件：

使用通用数据访问层执行数据的CRUD操作，使用数据访问元数据控制数据调用指令。

• 专用数据提供组件：

如果数据访问元数据构建的数据访问模型构建得不充分，需要此组件提供必要的功能补充。

数据访问模型

此模型由数据访问元数据来描述，因此元数据的定义需要功力。一方面：数据访问元数据越完备，通用数据提供组件功能就越强。兼容性也越好，但另一方面，模型比较细腻会让通用数据提供组件的编程比较复杂，因此需要权衡。

在一定的权衡后，我给出了如下的定义,下列定义已经足以满足一般的需要：

它将存在两部分。数据库和本地缓存。

数据库中保存在数据访问元数据表DataAclearcase/" target="_blank" >ccessMeta。
本地缓存包含DataAccessMeta表的缓存，还有数据库的架构信息，包括，数据库中有什么表，表中有几个字段，表中字段的属性，表间的约束关系等。

说明：

• QueryName为数据存取逻辑的别名。上层通过此别名来调用相应元数据
• 表中优先级从上到下（对于允许为空的字段，但它存在时，忽略其他。）比如SQL字段存在，将忽略StoreProcedure及以下字段。
• 在从表读数据时从Table_1读到Table_6，保存时倒序。
• SQL字段内容可以以传入入参数方式表示，如"select * from table where username=@username"即为一个合法的命令文本，我们可以以参数形式动态为@username赋值。
• 当ReturnType 为1时（把多表合成一表），各表之间必须要有且只有一个外键关联，查找关系的优先级从Table_1 到 Table_6。表连接也是相同顺序，因此注意表的先后关系
• 此外，数据库中必须还要有一张版本表来判别元数据的版本问题。

• 简化data access logic component中对数据库的操作。
• 数据存取进行集中处理，有利屏蔽数据库之间的差别。
• 管理数据源。
• 管理数据库的认证。
• 管理事务性的操作。
• 管理数据库连接。
  

应提供的接口有：

• SetConnectPropety() //设置连接属性
• SetDBType() //设置数据库类型，比如Oracle,SQL Server
• ExecSQL()//执行SQL语句，注意需要根据数据库类型解析成对应的语句。
• Update()//将数据集写入数据库
• Transactiong() //控制事务处理的相关函数
• GetDBTableName()//得到数据库中的所有表名
• GetDBForeignKey()//得到数据库中的所有外键关系

通用数据提供组件

设计原则：

• 仅返回需要的数据。
• 为不同的调用提供一致接口。
• 为输入输出参数提供简单的映射和转换。使上层不用关心数据存储。
• 暴露元数据的接口。查询参数，结果集的描述等。
• 处理一个主表和相关联的表。
• 执行优化操作和锁定等数据库操作。
• 缓存数据和非事务性的查询结果。
• 在使用分布式或多数据库的系统下，提供动态的数据库路由。
• 不要为每个事务提供数据库的事务支持，节约数据库资源。
• 不应该初始化有交集的事务，因为可能会出现多处同时更新的情况，引发矛盾。
• 不要在各个方法调用时维持状态。
• 不要为每个表设计一个数据访问点，应该为每个系统数据需求提供。
• 本组件奉行一个原则，"系统不应当知道数据从何而来，但程序员应该非常熟悉。"

内部对象：

• 元数据管理类：负责元数据的更新，缓存，读取，管理元数据内存缓冲，对效率的要求极高。
• 数据提供类：负责解析数据访问元数据，并将解析结果传入数据访问层。

应提供的接口有：

• SetConnectPropety() //设置连接属性
• GetDataSet(strAccessPoint,strFilter,strField)//获得数据集。其中strAccessPoint为数据访问点名称
• Update() //把数据集更新到数据库
• GetAccessPoint()//得到所有的数据访问点名称
• GetFields(strAccessPoint) //得到每个数据访问点可以获得的字段名
• GetFieldProperty(strAccessPoint，strFieldName) //得到每个字段的属性

工作过程：

1.检测元数据和数据库版本。如更新，下载到本地。
2.将元数据,数据库架构读入内存，（约1张表1k的数据量）。
3.等待查询。
4.查询时解析元数据，构造需要的SQL语句。
5.将SQL传入数据访问层。
6.得到数据。
7.根据元数据将表间约束填入数据集。
8.返回数据，等待查询。

结语：
元数据的使用。致使效率上有所降低。所以并不适合对效率要求极高的系统。