剖析 .Net 下的數據訪問層技術（二）
2024-07-10 13:03:39
供稿：網友
其它
結束ado.net剖析前，不得不提提datareader與dataset間的兄弟
之爭。
就作者所看過的資料，幾乎所有的都建議實際情況具體分析，剩下
很少很少的則全憑個人習慣決定。
在學習ado.net時，作者也是抱著這樣的想法，并反復牢記資料
上總結的那些條款（就像當年學習gof 23條時那樣，幾乎可以倒背如
流了j），想到終有一日也可在ado.net下大展神威了。
可惜現實不隨人愿，連續做了幾個項目，無論規模大小，竟然全部
采用了dataset解決方案！
此時，再回頭看看學習ado.net時打開最為頻繁的petshop項目，
兩相一比較，這才看出些許端倪。
簡單的說，petshop采用了如下這種“曲線救國”的方式來實現數據
交換：
datareader獲取數據 => 創建數據實體類 => 根據字段類型填充數
據實體類 => 將數據實體添加到列表類中（僅針對返回超過一條數據的
場合）
（補充：采用數據實體類或者集合類可以比較方便的實現cache manament，
而普通的datareader由于其數據讀取方式限制，無法滿足這種需求）
這個過程與dataadapter.fill() 所所產生的效果大同小異，只不過，
在fill() 中dataadpater自動創建datareader去獲取數據，之后創建
datatable（相當于數據實體類），并根據字段類型填充datatable，當然
，如果可能返回多條記錄，datatable完全可以處理，就沒必要去實現列
表操作了。
可能讀者馬上產生了疑問：既然如此，petshop中為何還需要數據實
體類呢？
這其中還是有一些差別的。
首先，數據實體類是輕量級的structure，一般僅包含數據字段，沒有
什么操作方法，這比datatable或者datarow還是有一些性能上的優勢
（在數據量不大時可以忽略不計）；另一方面，數據實體類的操作相對
簡單，不需要開發人員具備任何ado.net知識（其實就datatable來
說，這也不算什么問題），點點屬性就可以了。
不過，根據作者的實踐來看，這兩方面似乎還不足以使人轉而使用
datareader方案，理由列舉如下：
（1） 對于數據量較大的場合，可以采用分批讀取的方式，這有點類似datagrid的數據分頁效果；
（2） 對于簡單的數據，實體類還能應付，一旦涉及關聯數據，就只能另外撰寫方法了。而所有這些，在dataset中是非常容易處理的（對于企業級應用，大部分情況都需要處理比較復雜的數據）；
（3） datatable“天生”就支持數據集合操作，這樣的特性比“集合+實體”的混合模式（petshop）更容易控制，也更自然；
（4） 實體類在聲明時需要確定所有數據類型，當進行數據填充時，就需要datareader再次關注實體所對應的數據類型，不能有絲毫差錯！在這方面，datatable就顯得非常方便，操作時只需要一次類型關注即可；
（5） dataset解決方案可以非常方便的支持序列化操作（如：remoting，webservices），同時，與xml的關系更是親密無比，這對于和其它系統的交互來說也是至關重要的。
分析過一些技術和方案，相信讀者朋友已有一些體會。值此收官之際，如果非要在這里提供一個“綜上所述”，那作者的建議就非常明確：
在企業級應用開發中，盡可能的采用dataset（datatable / dataview）+ cache management解決方案！
其它開發中，只在如下4種情況才考慮使用datareader（就作者經驗來說，大部分使用datareader都屬第２種情況）：
（1） 對資源要求比較苛刻的場合，這里的資源主要指內存和數據庫連接；
（2） 希望在讀取數據庫返回結果集時作自定義處理，例如：在讀取一條記錄后立刻終止處理，或者在讀取時作計算操作。
（提示：這種情況類似于xml中的sax（simple api for xml）技術，無需一次性讀入所有xml數據即可進行操作；相反的，dom（document object model）則要求必須裝載所有xml數據后才能開始操作（msxml4.0已開始允許只讀取xml文檔部分數據即可開始操作，這是后話）!）
（3） 只希望得到返回記錄數或者返回記錄的部分字段，如：
string getnamebyid(int nid) //根據員工id返回員工姓名，這里只需要
// 讀取姓名字段；
（提示：這種情況一般可以通過執行特定的查詢或存儲過程直接解決）
（4） 出于某些方面的考慮（例如：n-tier系統中嚴格區分各layer間的職責），無法（或者禁止）通過數據庫本身進行查詢過濾，這時就只有使用datareader在讀取時進行過濾操作！
（提示：雖然dataview也能達到這種目的，但它的過濾前提是必須讀取到所有返回數據，所以性能上不如datareader！）
