DSL for Grails

Table of Contents

Was ist das?
Wo können Daten mit diesem Treiber abgefragt werden?
TQL-Abfragen
Aktuelle Einschränkungen des Treibers

Was ist das?

JDBC steht für Java Database Connectivity. Es ist eine alte, wichtige und äußerst weit verbreitete Java-Komponente. Sie vereinfacht das Abfragen und Bearbeiten von Daten zwischen verschiedenen Programmen.

Unsere aktuelle JDBC-Implementierung erlaubt lediglich das Abfragen von Daten aus dem Intranet.

Das Aktualisieren von Daten auf diesem Weg ist ein komplexes Thema. Wir müssen Benutzerrechte und Datenvalidierungen berücksichtigen, die nicht auf Datenbankebene, sondern direkt im Code des Intranets beschrieben sind. Auf unserer Seite ist ein neuer Ansatz erforderlich, um eine Duplizierung des Codes zu vermeiden.

Figure 1. Sequenzdiagramm beim Ausführen einer fehlerfreien Abfrage

Wo können Daten mit diesem Treiber abgefragt werden?

Bisher wurden nur 3 Softwareprogramme mit diesem Treiber getestet:

Programm	Introspektion?	Abfragen?	Aktualisieren?	Einfügen?
LibreOffice 7.3	Nur Tabellenliste	Ja	Nein	Nein
dBeaver	Ja	Ja	Noch nicht	Noch nicht
Intellij	Ja	Ja	Noch nicht	Noch nicht

Programm

Introspektion?

Abfragen?

Aktualisieren?

Einfügen?

LibreOffice 7.3

Nur Tabellenliste

Nein

dBeaver

Noch nicht

Intellij

Noch nicht

Introspektion unterstützt Sie beim Schreiben von Abfragen durch die Autovervollständigung. Während der Eingabe der Abfrage zeigt Ihnen das Programm die verfügbaren Tabellen und Felder an.

Es gibt 2 Arbeitsmuster, um Daten zu analysieren:

Schreiben und testen Sie die Abfrage in einer Software, die Introspektion unterstützt;
Danach entweder:
- Verwenden Sie die eingegebene Abfrage direkt in LibreOffice
- Oder arbeiten Sie mit einem CSV-Export und importieren Sie diesen in eine beliebige Software (einschließlich Office)

Ich werde später Videos dazu erstellen, wie man den Treiber mit diesen Programmen einrichtet.

TQL-Abfragen

Der Hauptunterschied zwischen einem regulären JDBC-Treiber und unserem liegt in der Abfragesprache.

Wir haben TQL (Taack Query Language) entwickelt; hier sind einige Vorteile:

Abgesichert: Wir prüfen die eingegebene Abfrage, bevor wir sie an die eigentliche Datenbank senden
Einfache Syntax:
- Weniger Bedarf an Joins
- Zugriff auf referenzierte Felder (siehe Einfaches TQL-Beispiel Punkt (2))
Datenbankunabhängig

Aufbau einfacher Abfragen

Einfaches TQL-Beispiel

select                              (1)
    l.client.firstName,             (2)
    l.rep.username                  (2)
from Lead l                         (3)
where l.dateCreated > '2022-01-01'  (4)

1	Select-Klausel, ermöglicht die Auswahl von Spalten;
2	Dereferenzierte Felder: Wenn die Spalte selbst ein Objekt ist, können Sie rekursiv auf Objektfelder zugreifen. Hier ist `rep` ein `User`-Objekt, das wiederum eigene Felder enthält (wie `username`);
3	From-Klausel, ermöglicht die Auswahl von Tabellen, hier verwenden wir einen Alias `l`
4	Where-Klausel, ermöglicht das Filtern von Daten.

Einfache Abfragen mit Formeln

Es ist möglich, arithmetische Formeln in der Select-Klausel hinzuzufügen.

Einfaches TQL-Beispiel mit Formeln

select
    ll.lead.name,
    ll.qty * ll.salePrice as totalWoTaxes   (1)
from LeadLine ll
where ll.qty * ll.salePrice > 100           (2)

1	Select-Klausel, unterstützt sowohl `Spalten-Aliase` als auch arithmetische Operationen
2	Where-Klausel unterstützt ebenfalls Arithmetik

Der Name eines Spalten-Alias muss mit einem Kleinbuchstaben beginnen und darf nur Zeichen aus dem ASCII7-Zeichensatz enthalten.

Table 1. Ergebnisse des einfachen Beispiels mit Formeln
lead.name	totalWoTaxes
Balisage pylône SFR site 240087 (Hivory)	250.00000000
Balisage pylône SFR site 240087 (Hivory)	340.00000000
Balisage pylône SFR site 240087 (Hivory)	3410.00000000
EL BJORN low intensity IR AWL system	2700.00000000

Abfragen mit Gruppierung

Die Gruppierungsklausel bietet die Möglichkeit, Daten zu aggregieren. Das Einfaches TQL-Beispiel mit Formeln liefert nicht eine Zeile pro Angebot, sondern pro Angebotsposition. Mithilfe einer Gruppierung lässt sich eine Zeile pro Angebot erhalten, wie im folgenden Beispiel:

TQL-Beispiel mit Gruppierung und Formeln

select
    ll.lead.rep.mainSubsidiary as salesmanSubsidiary,   (1)
    count(ll.id),                                       (2)
    sum(ll.qty * ll.salePrice)                          (2)
from LeadLine ll
group by ll.lead.rep.mainSubsidiary                     (1)

1	Standardfeld, muss in der Group-by-Klausel aufgeführt werden;
2	Sie können die Aggregationsfunktionen count oder sum verwenden.

Spalten-Aliase werden für aggregierte Spalten nicht unterstützt

salesmanSubsidiary	count(ll.id)	sum(ll.qty * ll.salePrice)
CITEL_2CP	118605	212619001943.17760000
CITEL_GMBH	37336	261342488.98760000
CITEL_INC	25172	319681146.49190000
CITEL_INDIA	24868	1122541659.94000000
CITEL_OOO	10382	3990221200.80740000
CITEL_SH	269	552810.59000000
OBSTA	46151	2762758463.12580000

Abfragen mit Inner Joins

Manchmal verweist eine Spalte auf mehr als eine Zeile.

Dies wird als Many-to-Many-Beziehung (viele-zu-viele) bezeichnet. Wir können referenzierte Felder hier nicht direkt verwenden, sondern müssen sogenannte Joins einsetzen … (das klingt nach den 70er-Jahren, liegt aber nicht an mir).

Im nächsten Beispiel enthalten Items viele Values, und Values können von mehr als einem Item verwendet werden. Wenn wir Items und Values in derselben Tabelle auflisten möchten, benötigen wir eine Art Kreuzprodukt zwischen 2 Datenmengen.

Die Kardinalität des Kreuzprodukts zweier Mengen beträgt M x N. Sie müssen eine Where-Klausel verwenden, um die Anzahl der Ergebnisse zu reduzieren.

Einfacher TQL-Join

select
    i.name,
    i.ref,
    v.valueString,
    v.associatedProperty.valueKind as kind,
    v.associatedProperty.kindOfCharacteristic as typeOfChar,
    v.associatedProperty.nameAlias as nameAlias
from Item i, Value v                                    (1)
where v in elements(i.values) and i.range.name = 'DVM'  (2)

1	Wir führen 2 Tabellen unabhängig voneinander auf
2	Wir MÜSSEN die Anzahl der Ergebnisse mit dem Ausdruck `v in elements(i.values)` begrenzen

Table 2. Ergebnisse
name	ref	valueString	kind	typeOfChar	nameAlias
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	BULLET_POINTS	bulletPoints
DVM-230-16A	3589015	IP20	string	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	-40/+85°C	string	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	NULL	description
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	NULL	subFamily
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	NORMES	NULL
DVM-230-16A	3589015	voir schéma	dico	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	16 A	string	ELEC	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	ELEC	NULL
DVM-230-16A	3589015	0.0305 kg	string	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	dico	NULL	family
DVM-230-16A	3589015	230 V monophasé	dico	ELEC	NULL
DVM-230-16A	3589015	PTFE	string	MECA	NULL
DVM-230-16A	3589015	NULL	bool	NULL	NULL

Aktuelle Einschränkungen des Treibers

Sie können Sprachfelder nicht dereferenzieren (v.valueMap['fr'] schlägt fehl, ebenso v.valueMap).
Wir unterstützen nur Inner Joins, keine Outer Joins. Unsere aktuelle Join-Implementierung ist langsam; wir können das verbessern, aber es ist komplexer.