什么叫强类型的DATASET】的更多相关文章

强类型DataSet,是指需要预先定义对应表的各个字段的属性和取值方式的数据集.对于所有这些属性都需要从DataSet, DataTable, DataRow继承,生成相应的用户自定义类.强类型的一个重要特征,就是开发者可以直接通过操作强类型数据集对象中的域属性来实现对关系数据对象的操作.而不是向非强类型数据集那样,使用结果集进行操作.…
强类型DataSet,是指需要预先定义对应表的各个字段的属性和取值方式的数据集.对于所有这些属性都需要从DataSet, DataTable, DataRow继承,生成相应的用户自定义类.强类型的一个重要特征,就是开发者可以直接通过操作强类型数据集对象中的域属性来实现对关系数据对象的操作.而不是向非强类型数据集那样,使用结果集进行操作.…
以下部份转自:http://blog.csdn.net/nfbing/article/details/5803980 关于强类型Dataset的用法和好处,我就不再多说,网上关于这方面的资料很多 , 感兴趣的话可以在GoOGLE搜一下. 我们直奔主题,好处是很多,但若使用事务的话就不方便了.最近通过查找国外的资料,总于找到解决的方法.经过自己测试发现很好用,所以把代码贴出来,给正处于这方面困惑的朋友解答: 首先写一个类文件,代码如下: public class HelperTA { public…
使用强类型的DataSet可以方便的操作数据库:有时候我们会对表的ID设置为自动增长,并且需要在插入数据后获取新插入数据的ID,按以下方法即可达到目的: 一.     首先建立一个表,id为自动增加,设置为主键 二.     建立DataSet,添加TableAdapter 1.  选择向导,"使用SQL语句" 2.  点"高级选项",在弹出的对话框中勾选"刷新数据表" 3.  填入SQL查询语句 4.  下一步,选择"创建方法以将更新…
http://www.cnblogs.com/SkySoot/archive/2012/08/21/2649471.html DataTable.Select()方法使用和 SQL 相似的过滤语法从 DataTable 中提取你关心的记录,虽然 Select()可以很好的工作,但它还是有一些明显的限制.首先,它是基于字符串的,也就是说可能的错误不能在编译的时候发现.其次,它的过滤功能也很有限,它没有提供 LINQ 操作符能够提供的其他特性,如排序.分组以及投影. 使用 LINQ to DataS…
ADO.NET提供两个对象用于检索关系型数据并把它存储在内存中,分别是DataSet和DataReader.DataSet提供内存中关系数据的表现--包括表和次序.约束等表间的关系的完整数据集合.DataReader提供快速.只向前.只读的来自数据库的数据流. 使用DataSet时,一般使用DataAdapter(也可能是CommandBuilder)与数据源交互,用DataView对DataSet中的数据进行排序和过滤.DataSet可以被继承来建立强化类型的DataSet,用于暴露表.行.列…
Spark最吸引开发者的就是简单易用.跨语言(Scala, Java, Python, and R)的API. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.本文聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重点. Apache Spark 2.0统一API的主要动机是:简化Spark.通过减少…
1.Spark SQL,DataFrame,DataSet的错误类型检测时机 spark SQL:其类型检测与语法检测是在运行时检测的 DataFrame:在spark2.0以前的版本中,DataFrame是类型不安全的,其类型检查是在运行时才检查的,语法检查倒是在编译时检查的 DataSet:类型检测和语法检测是在编译时检测 2. DataSet的性能比RDD的性能更好,实现代码更简洁,且内存利用率更高 通过统计单词的计数来举例: RDDs的实现(words的获取各自已经实现好了的) val…
8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分…
作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java…