MetaModel

El metamodelo eobjects.org es un proyecto creado para su reutilización máxima de un modelo de dominio compatible con SQL 99 de la base de datos de dominio. & Nbsp; El metamodelo es un modelo que contiene clases que representan la estructura de una base de datos y las formas de interactuar con ella . En resumen, un modelo para el modelado (de ahí la palabra "metamodelo") de datos en bases de datos y otros almacenes de datos.
Metamodelo está siendo utilizado en una gran cantidad de proyectos, incluidos los proyectos eobjects.org DataCleaner, DataTransformer y TableAgent. Adicionalmente el proyecto QueryParser tiene por objeto crear un analizador basado en cadena a poblar la parte de consulta de metamodelo analizando consultas SQL entrantes

¿Qué hay de nuevo en esta versión:.

• Con el lanzamiento 3.3 estamos abriendo un par de nuevos módulos de aplicaciones de negocio a pleno derecho, a saber, Salesforce y SugarCRM. Esto significa que ahora puede interactuar con estas aplicaciones de negocio simplemente como si fueran una base de datos o datos de archivo normal. Para nuestros típicos casos de uso en el área de gestión de la información, estas adiciones hacen interacciones mucho más fácil y unificadas con las interacciones de bases de datos.
• Además de la liberación 3.3 contiene la ronda regular de correcciones de errores y mejoras, en concreto el soporte de DB2 de IBM se ha optimizado aún más.

¿Qué hay de nuevo en la versión 3.2.5:

• Versión 3.2.5 mejora las características existentes en un número de áreas, principalmente en las capacidades de análisis y consulta en soporte mejorado para DB2 y el servidor MS SQL. Con un total de hasta 10 mejoras significativas.

¿Qué hay de nuevo en la versión 3.2.3:

• Esta versión corrige literales de fecha y hora en SQL-dialecto de DB2 .

¿Cuál es nuevo en la versión 3.2.1:

• Hemos mejorado drásticamente el rendimiento de & quot; CANCELACIÓN de & quot; declaraciones sobre los archivos CSV.
• Hemos añadido la cartografía de los tipos de datos que no están disponibles a la hora de emitir disponible & quot; CREATE TABLE & quot; declaraciones que contienen tipos de datos que no están disponibles en, por ejemplo. DB2 o PostgreSQL. En estos casos se aplicará automáticamente un tipo de datos adecuado, por ejemplo. utilizar SMALLINT lugar de BOOLEANA en DB2, o utilizar BYTEA lugar de BLOB en PostgreSQL.
• Un insecto perteneciente a la ejecución de varias hebras de consultas JDBC compilados fue corregido. Hemos creado un grupo de declaraciones preparadas para asegurar la ejecución paralela de consultas compilados.
• Un insecto perteneciente al adecuado citando de haber operandos cláusula fue corregido. Cuando el tipo de datos de una función agregada es diferente del tipo de datos del argumento de las funciones, la cita no sea correcto en determinadas circunstancias.

¿Qué hay de nuevo en la versión 3.2:

• Consultas ahora pueden compilarse, preparándolos para su ejecución con diferentes valores de los parámetros. Para bases de datos JDBC, esto proporcionará funcionalidad de declaración como preparado.
• Para otros almacenes de datos, simplemente hacer consulta reutilizar más simple.
• caché de índice DataSet se ha implementado, haciendo de búsqueda de la columna o por & quot; seleccione la opción & quot; y en tiempo constante.
más rápido

¿Qué hay de nuevo en la versión 3.0:

• Las nuevas características:
• execute actualizar y eliminar operaciones
• Con Metamodel 3.0 ahora ofrecemos un conjunto completo de operaciones CRUD en sus almacenes de datos! Esto significa que, además de la consulta y la inserción de los registros, ahora también puedes actualizar los registros y eliminarlos.

operaciones
• El UPDATE y DELETE pueden ser despedidos en todas las implementaciones UpdateableDataContext, que actualmente incluyen:
• bases de datos JDBC
• archivos CSV
• hojas de cálculo de Excel
• bases de datos MongoDB
• bases de datos CouchDB
• Execute CREATE TABLE y DROP operaciones MESA
• En Metamodel 3.0 también está ahora en condiciones de crear y eliminar tablas en tiempo de ejecución. Por ejemplo, se puede utilizar para crear tablas temporales, pero persistentes, o dinámicamente ajuste a su modelo de datos en tiempo de ejecución. Si lo hace, se hace utilizando el método executeUpdate (...) en cualquiera de las implementaciones UpdateableDataContext, que actualmente incluyen:
• bases de datos JDBC
• archivos CSV
• hojas de cálculo de Excel
• bases de datos MongoDB
• bases de datos CouchDB
• La noción de una "mesa" difiere un poco en estos almacenes de datos, así que echar un vistazo a la página de esquema y de mesa semántica para una visión completa.
• Soporte CouchDB
• Tenemos un nuevo módulo de la marca en el metamodelo de 3.0 que ofrece apoyo CouchDB! Ahora se puede consultar y actualizar su base de datos CouchDB igual que lo haría consultar cualquier base de datos normal.
• Un almacén de datos basado en objetos Java
• Otro nuevo módulo en Metamodel 3.0: soporte de objetos Java (también conocido como el módulo POJO.). Si bien esto puede no parecer tan impresionante al principio, en realidad es bastante útil. Usted puede utilizar por ejemplo para fines unittesting o permitir que los usuarios pueda experimentar con sus flujos de datos usando simples datos en memoria.
• conciencia Clave primaria
• metamodelo es ahora consciente de las claves principales. Obviamente esto es muy importante cuando se trata de operaciones UPDATE y DELETE. Por lo tanto se encuentran dos nuevos métodos:. Table.getPrimaryKeys () y Column.isPrimaryKey ()
• Cambios en el API existente:
• Nuevos tipos de columnas: Lista y Mapa
• Con la ampliación del apoyo a los almacenes de datos NoSQL como MongoDB y CouchDB, hemos visto la necesidad de nuevos tipos de columnas. Hemos introducido LISTA y MAP para este propósito. Se asignan a java.util.List y java.util.Map y permiten estos tipos del almacén de datos para representar los documentos completos que contienen.
• Semántica de & quot; número de fila & quot; cambiado de 0 a base de base 1.
• Un cambio de API importante para metamodelo con el fin de mejorar la coherencia con otras bibliotecas similares: Hemos cambiado el concepto de número de fila de un concepto de índice 0 a base de ser un número de fila concepto basado en 1! Esto se hizo con el fin de cumplir con el uso típico de números de fila en, por ejemplo. LÍMITE cláusulas SQL, aplicaciones de hoja de cálculo, la especificación JPA y más.
• En el lado negativo, esto significa que la semántica han cambiado por una serie de métodos o clases:
• El Query.setFirstRow (entero) y Query.getFirstRow () métodos.
• El parámetro constructor CsvConfiguration 'columnNameLineNumber'. Tenga en cuenta que la NO_COLUMN_NAME_LINE constantes y DEFAULT_COLUMN_NAME_LINE se han ajustado, por lo que al utilizar estas constantes, no se necesita ningún cambio.
• El parámetro constructor FixedWidthConfiguration 'columnNameLineNumber'. Tenga en cuenta que la NO_COLUMN_NAME_LINE constantes y DEFAULT_COLUMN_NAME_LINE se han ajustado, por lo que al utilizar estas constantes, no se necesita ningún cambio.
• El parámetro constructor ExcelConfiguration 'columnNameLineNumber'. Tenga en cuenta que la NO_COLUMN_NAME_LINE constantes y DEFAULT_COLUMN_NAME_LINE se han ajustado, por lo que al utilizar estas constantes, no se necesita ningún cambio.
• El parámetro constructor FirstRowDataSet 'FIRSTROW' (poco frecuente).
• Les animamos a comprobar el uso de estos métodos o clases antes de actualizar a 3.0 metamodelo. Asegúrese de que cambia de un 0 a base de un enfoque basado en 1 hora de utilizarlos.
• 'mayor / menor que' Operador renombrado a 'Mayor / menor que'.
• Los tipos de operador HIGHER_THAN y LOWER_THAN han quedado en desuso. Utilice la nueva greater_than y LESS_THAN lugar.
• Con referencia a una columna en una tabla de alias específico
• Hemos hecho posible la construcción de un SelectItem con una referencia a un FromItem específica que significa que en caso de que usted está haciendo referencia a la misma mesa varias veces en una consulta, puede entonces determinar que uno unas referencias específicas del artículo selectos.
• moderaciones Nivel de registro
• El nivel de registro (especialmente para el módulo de JDBC) se ha moderado al no incluir toda la información en el nivel INFO como antes. Esto significa que usted ya no recibirá por ejemplo. la consulta SQL completa en el nivel INFO, que es una mejora para la seguridad de las aplicaciones que ha iniciado sesión INFO.
• Deprecation de DataSet.toTableModel ()
• El DataSet.toTableModel método () ha quedado obsoleto, y pensamos en la eliminación por completo de la versión 3.1. Esto es para evitar cualquier ningún problema-ups en entornos en los que está prohibido el paquete javax.swing (ej. En algunos entornos OSGi) o incluso no existente (por ejemplo. En el futuro de Java 8 despliegues basados ​​en Jigsaw). Se anima a los usuarios del método a utilizar la DataSetTableModel clase en lugar, que da el mismo resultado.
• Corrección de errores:
• índice Solucionado el problema en el manejo de los valores JDBC booleanos
• Un problema con retreiving JDBC valores booleanos fue descubierto y corregido.

¿Cuál es nuevo en la versión 2.1:

• La versión 2.1 del metamodelo es muy emocionante. Los LOGROS primarias en este comunicado ha sido proporcionar un modelo de asignación para almacenes de datos no tabulares como la base de datos NoSQL MongoDB y para los archivos XML. Esto significa que estos dos formatos de datos que anteriormente requerían hacer conversión de encargo y de consulta personalizados implementaciones ahora se pueden consultar (y en el caso de MongoDB también modificadas) de forma estándar. Por tanto MongoDB y archivos XML que tiene la posibilidad de elegir metamodelo dejar autodetect un modelo de mesa (que puede no ser perfecto, pero bueno, para empezar) o para especificar sus propias definiciones de tabla y dejar que figura metamodelo el resto.

¿Cuál es nuevo en la versión 2.0.2:

• El adaptador de Excel ahora utiliza la nueva API de Streaming Apache POI, que debe suponer que el apoyo a muy grandes hojas de cálculo de Excel es ahora mucho mejor.
• Un error se corrigió, lo que causó CSV no escrito a respetar el separador y cita carbón definido para el formato de archivo.
• Rendimiento mejorado en postprocesado consulta mediante la aplicación de las selecciones sub-justo-a-tiempo, en lugar de antes de tiempo.
• Hemos añadido un nuevo adaptador experimental para bases de datos MongoDB. El adaptador es compatible con la consulta de MongoDB utilizando la conocida API de consulta metamodelo. Desde MongoDB no tiene definiciones de esquema, tendrá que definir el esquema de ti mismo sin embargo.

¿Qué hay de nuevo en la versión 2.0:

• Las nuevas características incluyen una API para realizar actualizaciones (operaciones de escritura) en los datos, la capacidad de crear los datos en archivos CSV, hojas de cálculo de Excel y bases de datos JDBC, soporte para metadatos estilo visual, utilizados en las hojas de cálculo y almacenes de datos similares, el apoyo para el operador IN en las consultas, y las principales mejoras de rendimiento para la lectura de Excel.