数据库访问层的实现

合集下载

数据访问技术实验报告

数据访问技术实验报告

数据访问技术实验报告实验目的:本实验旨在通过实践操作,加深对数据访问技术的理解,掌握不同数据访问方法的实现原理和应用场景,提高解决实际数据访问问题的能力。

实验环境:- 操作系统:Windows 10- 数据库管理系统:MySQL 8.0- 开发工具:Eclipse IDE 2021-09实验内容:1. SQL查询语句的编写与执行。

2. JDBC(Java Database Connectivity)的使用。

3. ORM(Object-Relational Mapping)框架Hibernate的使用。

实验步骤:1. 准备实验环境,安装并配置好MySQL数据库和Eclipse开发环境。

2. 创建数据库和数据表,为实验提供数据支持。

3. 编写SQL查询语句,实现数据的增删改查操作。

4. 利用JDBC连接数据库,执行SQL语句,并处理结果。

5. 配置Hibernate框架,通过ORM方式进行数据访问。

实验过程:1. 在MySQL中创建名为`ExperimentDB`的数据库,并在其中创建`Students`表,包含字段`id`, `name`, `age`, `major`。

2. 编写SQL语句,插入几条学生记录,并查询所有学生信息。

3. 在Eclipse中创建Java项目,添加MySQL驱动依赖。

4. 编写Java程序,使用JDBC连接到`ExperimentDB`数据库,执行SQL查询语句,并打印查询结果。

5. 配置Hibernate,定义实体类`Student`与`Students`表映射,并使用Hibernate的Session进行数据访问。

实验结果:1. SQL查询语句成功执行,能够正确插入和查询数据。

2. JDBC程序能够连接数据库,执行SQL语句,并正确处理查询结果。

3. Hibernate配置成功,通过ORM方式能够进行数据的增删改查操作。

实验分析:通过本次实验,我们了解到SQL是直接与数据库进行交互的基本语言,适用于简单的数据操作。

java三层架构:数据访问层、业务逻辑层、表现层

java三层架构:数据访问层、业务逻辑层、表现层

java三层架构:数据访问层、业务逻辑层、表现层java三层架构:数据访问层、业务逻辑层、表现层☀三层架构中的更改情况:业务层-----⼀般不变的,主要是⼀些算法逻辑,⽤了策略模式,⽤了反射技术使得它的变化相对稳定。

(规则制定) ~业务(Business)或叫商务持久层-----存储数据的,存储数据可能会由xml配置⽂件更改为数据库.视图层------显⽰界⾯的,显⽰界⾯可能有c/s 更改为 b/s.⼀、持久层(Data Access Layer DAL 数据访问层)采⽤DAO模式。

建⽴实体类和数据库表映射(ORM映射)。

也就是哪个类对应哪个表,哪个属性对应哪个列。

持久层的⽬的就是,完成对象数据和关系数据的转换。

⼆、业务层(Business Logic Layer BLL 逻辑层、service层)采⽤事务脚本模式。

将⼀个业务中所有的操作封装成⼀个⽅法,同时保证⽅法中所有的数据库更新操作,即保证同时成功或同时失败。

避免部分成功部分失败引起的数据混乱操作。

三、表现层(UI层、视图层、界⾯层)采⽤MVC(Model-View-Controler)模式,采⽤JSP/Servlet 技术进⾏页⾯效果显⽰。

M称为模型,也就是实体类。

⽤于数据的封装和数据的传输。

V为视图,也就是GUI组件,⽤于数据的展⽰。

C为控制,也就是事件,⽤于流程的控制。

☀框架:☼SSH框架业务层——Spring表现层——Struts持久层——Hibernate☼SSM框架业务层——Spring表现层——SpringMVC持久层——MyBatis 《理解java三层架构:持久层、业务层、表现层》。

访问数据库的五个步骤

访问数据库的五个步骤

访问数据库的五个步骤数据库是存储和管理数据的重要工具,它可以帮助我们高效地存储、检索和处理数据。

在进行数据库操作时,需要经过一系列步骤来实现对数据库的访问。

本文将介绍访问数据库的五个主要步骤,分别是连接数据库、发送查询请求、获取查询结果、处理结果数据和关闭数据库连接。

一、连接数据库在访问数据库之前,首先需要建立与数据库的连接。

连接数据库的过程包括指定数据库的位置和凭据,以及建立与数据库的通信通道。

通常,我们需要提供数据库的主机名或IP地址、端口号、用户名和密码等信息来完成连接。

在连接数据库时,可以使用数据库管理系统(DBMS)提供的连接接口或者编程语言中的数据库连接库来实现。

二、发送查询请求连接数据库成功后,就可以向数据库发送查询请求。

查询请求是指对数据库中的数据进行检索、修改、删除等操作的请求。

查询请求可以使用结构化查询语言(SQL)编写。

SQL是一种用于管理关系数据库的语言,它可以实现对数据库的增删改查等操作。

通过发送查询请求,可以告诉数据库我们需要进行什么样的操作。

三、获取查询结果数据库接收到查询请求后,会根据请求的内容进行相应的处理,并返回查询结果。

查询结果是数据库根据查询请求所得到的数据集合。

查询结果的形式可以是表格、记录集、JSON等。

获取查询结果的方式可以根据数据库连接库或者DBMS提供的接口进行操作,通常可以通过遍历结果集获取每一条记录的数据。

四、处理结果数据获取到查询结果后,需要对结果数据进行进一步处理。

处理结果数据的过程包括数据清洗、数据转换、数据分析等。

数据清洗是指对结果数据进行去重、去空、去噪声等处理,以保证数据的准确性和完整性。

数据转换是指将结果数据按照需要的格式进行转换,比如将数据转换为CSV、Excel等格式。

数据分析是指对结果数据进行统计、计算、分析等操作,以获得有价值的信息。

五、关闭数据库连接在完成对数据库的操作后,需要关闭与数据库的连接。

关闭数据库连接可以释放占用的资源,避免资源的浪费。

数据库中访问数据的方式方法

数据库中访问数据的方式方法

数据库中访问数据的方式方法数据库中的访问数据的方式方法数据库,作为信息管理的重要工具,扮演着至关重要的角色。

它不仅用于存储和管理数据,还可以提供多种方式来访问数据。

在本文中,我们将探讨数据库中访问数据的方式和方法,以便更深入地理解这个主题。

1. SQL查询SQL(Structured Query Language)是一种专门用于数据库管理系统的语言。

通过使用SQL,用户可以轻松地从数据库中检索所需的数据。

在SQL中,有各种查询语句,包括SELECT、UPDATE、INSERT 和DELETE等,这些语句可以帮助用户实现对数据的增删改查操作。

在实际应用中,SQL查询主要通过SELECT语句来实现数据的检索和过滤。

用户可以根据特定的条件,从数据库中选择符合要求的数据,并将其返回到应用程序中进行进一步的处理。

2. 存储过程和触发器除了基本的SQL查询之外,数据库还提供了存储过程和触发器这两种高级的访问数据的方式。

存储过程是一组预先编译好的SQL语句的集合,可以被多次调用,从而提高了数据库的性能和安全性。

触发器则是一种特殊的存储过程,它会在数据库中的特定操作(如插入、更新、删除)发生时被自动触发执行,从而实现对数据的实时监控和处理。

3. ORM框架ORM(Object-Relational Mapping)是一种编程技术,它将数据库中的表结构映射到程序中的对象,从而实现对数据库的方便访问和操作。

通过使用ORM框架,开发人员可以不再需要直接编写SQL语句,而是可以直接通过操作对象来实现对数据库的增删改查操作,大大提高了开发效率和代码的可维护性。

4. Web服务和API随着互联网的发展,越来越多的应用程序需要通过网络访问数据库中的数据。

为了解决这个问题,开发人员可以通过编写Web服务和API 来实现对数据库的数据访问。

通过Web服务和API,应用程序可以通过HTTP协议向数据库中发送请求,并获取所需的数据,从而实现了跨平台和跨语言的数据访问。

《2024年基于Java和MySQL的数据库管理系统的设计与实现》范文

《2024年基于Java和MySQL的数据库管理系统的设计与实现》范文

《基于Java和MySQL的数据库管理系统的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展,数据库管理系统在各行各业的应用越来越广泛。

为了满足日益增长的数据处理需求,本篇范文将详细介绍一种基于Java和MySQL的数据库管理系统的设计与实现。

该系统采用Java作为开发语言,MySQL作为数据库存储媒介,具有高度的可扩展性、灵活性和安全性。

二、系统需求分析在系统需求分析阶段,我们首先明确了系统的目标用户、业务需求以及功能需求。

本系统主要面向企业、机构和个人用户,需要实现数据存储、数据查询、数据更新、数据删除、数据备份与恢复等基本功能。

此外,系统还需具备高可用性、高并发处理能力和良好的用户体验。

三、系统设计1. 架构设计系统采用分层架构设计,分为数据访问层、业务逻辑层和表示层。

数据访问层负责与MySQL数据库进行交互,业务逻辑层处理业务规则和数据处理,表示层负责用户界面和用户交互。

2. 数据库设计MySQL数据库负责存储系统中的所有数据。

在数据库设计中,我们根据业务需求设计了相应的数据表,包括用户表、数据表、日志表等。

同时,为了确保数据的完整性和安全性,我们还设计了相应的数据约束和访问权限。

3. 界面设计界面设计遵循直观、易用、美观的原则。

我们采用了Java Swing或JavaFX等框架,设计了用户登录、数据查询、数据更新、数据删除、数据备份与恢复等功能的界面。

四、系统实现1. 数据访问层实现数据访问层采用Java的JDBC技术,通过编写SQL语句实现与MySQL数据库的交互。

我们封装了数据库连接、数据查询、数据更新、数据删除等操作,以便在业务逻辑层中调用。

2. 业务逻辑层实现业务逻辑层负责处理业务规则和数据处理。

我们根据需求设计了相应的业务类和方法,实现了数据验证、数据处理、权限控制等功能。

同时,我们还采用了Spring等框架,实现了系统的模块化和可扩展性。

3. 表示层实现表示层采用Java Swing或JavaFX等框架,实现了用户界面的设计和用户交互。

数据库分层设计

数据库分层设计

数据库分层设计三层模型包括以下三个层次:1.数据存储层:该层负责对数据进行存储和管理,通常使用关系型数据库或者NoSQL数据库来实现。

在这个层次上,要进行数据表的设计、索引的创建、事务的处理等。

2.数据访问层:该层负责对数据库进行访问和操作,将业务逻辑与数据操作相分离。

常见的实现方式是通过使用ORM(对象关系映射)框架来实现,ORM框架可以将数据库中的表映射成相应的对象,以面向对象的方式进行数据操作,其主要功能包括数据的增删改查、事务管理等。

3.业务逻辑层:该层负责处理业务逻辑和业务规则,实现应用程序的核心功能。

在这个层次上,要进行数据的处理、业务逻辑的封装、数据的验证和处理以及与其他系统的交互等。

四层模型在三层模型的基础上增加了一个表示层,即:4.表示层:该层负责将用户界面和业务逻辑进行连接,实现数据的展示和用户的交互。

常见的实现方式是通过Web框架来实现,Web框架可以接收用户请求,调用相应的业务逻辑层进行处理,并将处理结果展示给用户。

1.合理划分职责:要根据实际情况合理划分不同的层次,并明确各层次的职责,避免层次之间的功能重叠或缺失。

2.保持层次之间的独立性:每个层次应该是相对独立的,不同层次之间的变化应该互不影响,这样可以降低系统的耦合度,方便维护和扩展。

3.模块化设计:要将每个层次进一步划分为模块,每个模块负责一个特定的功能,这样可以降低模块之间的依赖关系,提高代码的可重用性。

4.考虑性能和安全性:在设计数据库分层时,要考虑系统的性能和安全性需求,合理选择和配置数据库系统,并进行性能测试和安全评估,确保系统在高负载和攻击条件下的正常运行。

综上所述,数据库的分层设计是一种将数据库按照功能和职责进行划分的设计方法,通过合理划分职责、保持层次之间的独立性、模块化设计和考虑性能和安全性等方面的考虑,可以提高数据库系统的可维护性、可扩展性和可重用性。

数据库中的数据访问层设计与优化

数据库中的数据访问层设计与优化随着互联网的迅猛发展,数据的重要性愈发凸显。

作为存储和管理数据的重要工具,数据库在各个领域扮演着关键角色。

而作为数据库应用开发过程中的关键组成部分,数据访问层承担着连接数据库和应用程序的桥梁作用。

本文将探讨数据库中的数据访问层设计与优化的方法和策略。

一、数据访问层的设计原则数据访问层(Data Access Layer)是应用程序与数据库之间交互的一个重要层次。

设计合理的数据访问层可以提高应用程序的性能、可维护性和可扩展性。

在进行数据访问层设计时,需要考虑以下原则:1. 分离关注点:数据访问层应该与业务逻辑层和表示层相互独立,遵循单一职责原则。

这样可以使代码更加清晰,易于理解和维护。

2. 封装复杂性:数据访问层应该封装实现细节,使应用程序修改底层数据库实现时,只需对数据访问层进行适应性修改而不影响其他层次的代码。

3. 最小化数据转换:数据访问层应该尽可能将数据库中的数据对象映射为应用程序使用的对象模型,以减少数据格式转换的开销。

4. 良好的异常处理:数据访问层应该能够捕获和处理异常,提供有意义的错误信息,便于其他层次进行错误处理和容错操作。

5. 合理的查询优化:数据访问层应该合理设计SQL查询,避免不必要的表连接和查询耗时操作,提高查询性能。

二、数据访问层的设计模式在数据库应用开发中,常用的数据访问层设计模式有以下几种:1. 数据访问对象模式(Data Access Object, DAO):该模式将数据访问操作封装在一个独立的对象中,负责与数据库进行交互,提供插入、删除、更新和查询等操作方法。

DAO模式充分实现了数据访问的分离,使得开发人员可以专注于业务逻辑的实现。

2. 仓储模式(Repository Pattern):该模式将业务实体与数据存储之间建立联系,并提供了一系列查询和操作方法。

仓储模式使应用程序对数据源的访问更加规范化和抽象化,减少了与特定数据库技术的依赖。

通用数据库访问层的比较及实现


些封装 ,可以使程序 员更加 容易地 使用 AD N t O. e 的功 能 ,并 且能 够 屏蔽 不 同 数据 库 之 间 的 差 别 , 能 够 通 过 P ri ecMa a e的Ne aa cs方法 es t e n g r sn wD tAces

来初始化一个 D tA cs 对象,然后调用 aa ces 相 应 的 办法 来 执 行 需 要 的功 能 。
维普资讯
| 醉 憔 怠
年蒜2 强
Байду номын сангаас、c s 陵
Jn 撼 i a。
数撼
AD Ne和 工 厂 模 式 ;在 O O. t RM 部 分 ,使 用 了动态 代码 生成和 即时 编译 ,以及 对 Da a e 进 行 了扩 展 。 tSt
3 N w M a OR e p. M
层透 明,开发人 员真正的面向对 象。 目前 大 多数项 目或产品都使用关系型数据库实 现业 务数据的存 储 ,这样在 开发过程 中 ,
影 像 中 国主要 是海 量影 像 的网络 发 布 , 1 O 的影 像 数 据 采 用 大 型 关 系 数 据 G 2 库存储,而且随着应用 的增加 ,数据也必 然会增加 ;因此不 同类型的数据通用访问 成为一个关键 问题 ,数据库 的通用访问层
处理 ,因为多表 关联映射实体类的方法复 杂难以控制, b h r 舍弃 了对这种情况 We S ap 的 O M 处理 ,但 是 W eS ap也 提供 了直 R bh r 接 操 纵 数 据 库 的 数 据 访 问 接 口 一 一
D tAces aa cs,这 个 接 口对 AD Ne进 行 了 O. t
P ri ec C p be 口 , 且 同时 可以 使 es t e a a l接 sn 并 用 到 E t y aa类 的 强大 功 能 。 ni D t t 22事 务 处理 .

后台数据管理系统的设计与实现

后台数据管理系统的设计与实现1. 引言后台数据管理系统是一个用于管理和处理后台数据的工具,它可以帮助管理员或工程师轻松地对数据库进行维护、监控和操作。

本文将介绍后台数据管理系统的设计与实现,包括系统架构、核心功能以及技术实现方案等。

2. 系统架构设计在设计后台数据管理系统的架构时,我们需要考虑系统的可扩展性、高可用性和安全性。

以下是一个典型的系统架构设计:2.1 前端界面:用户通过一个友好的web界面与系统进行交互,可以进行数据查询、修改和删除等操作。

2.2 业务逻辑层:该层负责处理用户提交的请求,并调用相应的数据访问层接口进行数据操作。

同时,它还处理系统的业务逻辑,比如权限控制和数据验证等。

2.3 数据访问层:该层负责与数据库进行交互,执行诸如插入、更新、删除和查询等数据库操作。

它还负责执行一些数据相关的任务,如备份和恢复等。

2.4 数据库层:数据库作为后台数据管理系统的核心,存储和管理系统的所有数据。

常见的数据库管理系统有MySQL、Oracle和MongoDB等。

3. 核心功能后台数据管理系统的核心功能包括:3.1 数据库连接管理:系统需要提供连接管理功能,允许管理员或工程师添加、编辑和删除数据库连接。

每个连接包括数据库的主机名、端口号、用户名和密码等信息。

3.2 数据查询与操作:系统应该提供一个简单但强大的查询接口,允许用户使用SQL语句进行数据查询,以及进行数据的插入、更新和删除等操作。

此外,系统还应该支持数据的导入和导出功能,方便用户对数据进行批量处理。

3.3 监控与性能优化:系统应该能够监控数据库的状态,提供诸如查询性能分析、慢查询日志和索引优化等功能,帮助管理员或工程师发现和解决数据库性能问题。

3.4 安全权限管理:系统应该提供完善的权限管理功能,通过用户角色和访问控制列表等机制,限制用户对数据库的访问权限,保障数据的安全性。

4. 技术实现方案4.1 后端开发语言:后台数据管理系统可以选择使用Java、Python或Node.js等流行的后端开发语言。

等保数据库强制访问控制实现方法

等保数据库强制访问控制实现方法等保数据库强制访问控制是一种数据安全保护策略,通过对数据库的访问进行严格控制,保护数据库中的敏感信息免受未经授权的访问。

下面是50条关于等保数据库强制访问控制实现方法的详细描述:1. 强制访问控制(MAC)是一种基于标签的安全模型,其中数据和用户被标记上不同的安全级别。

2. 安全级别包括机密、秘密和普通三个层次,每个层级有各自的访问控制规则。

3. 需要定义数据库中各个表、字段和记录的安全级别,以及用户的安全级别。

4. 数据库管理员需要制定访问控制策略,包括哪些用户可以访问哪些表、字段和记录。

5. 引入角色概念,将用户分为不同的角色,并给予不同的角色不同的访问权限。

6. 数据库管理员需要定期审查和更新访问控制策略,确保其与实际需求相符。

7. 强制访问控制可以通过标签或标记进行实现,每个用户和数据都被赋予一个标签。

8. 标签可以根据用户的安全级别和数据的安全级别来确定。

9. 强制访问控制可以限制用户对数据库的读写权限,只有具有相应标签的用户才能访问相应的数据。

10. 标签可以被授权用户和系统管理员修改,以适应不同的访问需求。

11. 数据库管理员需要对数据库中的数据进行分类和标记,以确定其安全级别。

12. 强制访问控制可以通过访问控制列表(ACL)或访问控制矩阵(ACM)来实现。

13. 访问控制列表是一种简单的授权机制,定义了哪些用户有权访问某个数据库对象。

14. 访问控制矩阵是一种更复杂的授权机制,定义了不同用户对数据库对象的各种操作权限。

15. 强制访问控制还可以通过多层安全(MLS)机制来实现,确保不同安全级别的数据在同一个数据库中存储。

16. 多层安全机制可以通过标签传递策略来处理,即将一个标签传递给其他标签来控制访问权限。

17. 强制访问控制还可以通过强制隔离机制来实现,确保不同安全级别的数据在存储和处理过程中不会相互干扰。

18. 强制隔离机制可以通过数据分区、访问控制规则和审计日志等方式来实现。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

系统数据库操作采用ADO技术,在进行代码设计时,把数据库操作的代码单独写在一个自定义的ado.cpp文件里,包括CADODatabase和CADORecordset两个类分别实现对数据库和记录集的操作,并将这些操作封装在两个类中。

(1)引入ado库
#import "C:\Program Files\Common Files\System\ADO\msado15.dll" \
no_namespace rename("EOF", "adoEOF"),rename("BOF","adoBOF")
(2)用_ConnectionPtr对象连接数据库
连接数据库操作中LPCTSTR lpstrConnection作为输入参数,在lpstrConnection参数中设置驱动driver={SQL Server},数据源(本地) Server=127.0.0.1,数据库名称DATABASE=QUEStoreDB,数据库用户名UID,数据库用户密码PWD。

运用_ConnectionPtr连接数据源。

主要代码如下:
BOOL CADODatabase::Open(LPCTSTR lpstrConnection)
{
HRESULT hr = S_OK;
if(IsOpen())
Close();
if(strcmp(lpstrConnection, _T("")) != 0)
m_strConnection = lpstrConnection;
ASSERT(!m_strConnection.IsEmpty());
try
{
hr = m_pConnection->Open(_bstr_t(m_strConnection), "", "", NULL);
return hr == S_OK;
}
catch(_com_error &e)
{
dump_com_error(e);
}
return FALSE;
}
(3)用_ConnectionPtr对象执行指令
当对数据库进行插入、删除、更新操作时用此方法。

String sql为输入参数,传入SQL(Insert,Delete,Update)语句。

主要代码如下:
BOOL CADODatabase::Execute(LPCTSTR lpstrExec)
{
ASSERT(m_pConnection != NULL);
ASSERT(strcmp(lpstrExec, _T("")) != 0);
try
{
m_pConnection->Execute(_bstr_t(lpstrExec), NULL, adExecuteNoRecords);
}
catch(_com_error &e)
{
dump_com_error(e);
}
return TRUE;
}
(4)使用_RecordsetPtr对象返回记录集
使用数据记录集指针_RecordsetPtr来实现ADO数据操作。

lpstrExec为输入参数,传入SQL(Select)语句;通过_RecordsetPtr对象的操作提取记录集。

主要代码如下:
BOOL CADORecordset::Open(_ConnectionPtr mpdb, LPCTSTR lpstrExec, int nOption)
{
if (IsOpen()) Close();
if(strcmp(lpstrExec, _T("")) != 0)
m_strQuery = lpstrExec;
ASSERT(!m_strQuery.IsEmpty());
m_strQuery.TrimLeft();
BOOL bIsSelect = m_strQuery.Mid(0, strlen("Select ")).CompareNoCase("select ") == 0;
try
{
m_pRecordset->CursorLocation = adUseClient;
if(bIsSelect || nOption == openQuery)
m_pRecordset->Open((LPCSTR)m_strQuery,
_variant_t((IDispatch*)mpdb, TRUE),
adOpenStatic, adLockOptimistic, adCmdText);
else if(nOption == openTable)
m_pRecordset->Open((LPCSTR)m_strQuery,
_variant_t((IDispatch*)mpdb, TRUE),
adOpenDynamic, adLockOptimistic, adCmdTable);
else if(nOption == openStoredProc)
{
m_pRecordset->Open((LPCSTR)m_strQuery,
_variant_t((IDispatch*)mpdb, TRUE),
adOpenStatic, adLockOptimistic, adCmdStoredProc);
}
else
{
TRACE( "Unknown parameter. %d", nOption);
return FALSE;
}
}
catch(_com_error &e)
{
dump_com_error(e);
return FALSE;
}
return m_pRecordset != NULL;
}
(5)使用_RecordsetPtr对象逐个取出数据
当对数据库进行读取某一数据操作时选用此方法,区别于控件的大段数据源绑定。

LPCTSTR lpFieldName为输入参数,传入字段名;CString& strValue为输出参数,传出字段内容。

主要代码如下:
BOOL CADORecordset::GetFieldValue(LPCTSTR lpFieldName, CString& strValue)
{
CString str = _T("");
_variant_t vtFld;
try
{
vtFld = m_pRecordset->Fields->GetItem(lpFieldName)->Value;
switch(vtFld.vt)
{
case VT_BSTR:
str = vtFld.bstrVal;
break;
case VT_I4:
str = IntToStr(vtFld.iVal);
break;
case VT_DATE:
{
COleDateTime dt(vtFld);
str = dt.Format("%Y-%m-%d %H:%M:%S");
}
break;
case VT_EMPTY:
case VT_NULL:
break;
default:
strValue.Empty();
return FALSE;
}
strValue = str;
return TRUE;
}
catch(_com_error &e)
{
dump_com_error(e);
strValue= _T("");
return FALSE;
}
}
(6)关闭数据库
在所有数据操作结束后,关闭数据库。

void CADODatabase::Close()
{
try
{ if (IsOpen())
m_pConnection->Close();
}
catch (_com_error e)
{
dump_com_error(e);
}
}。

相关文档
最新文档