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문자

<AppML> 参考手册

<AppML> 数据模型：

<appml security="security">

 <datasource>
Datasource definition goes here
</datasource>

 <filters>
Filter definitions goes here (if any)
</filters>

 <update>
Update definitions goes here (if any)
</update>

 <anything>
Anything you want to add to the model
</anything>

</appml>

<AppML>安全

<AppML> 安全通过 <AppML> 标签中的安全属性设置。

<appml security="artists">

以上应用开头包含了安全定义属性，只允许 artists 用户登陆。

在这种情况下，用户登录的用户名必须为 "artists"组的成员。

<datasource> 元素

<AppML>应用的的 <datasource> 元素定义了4个不同数据类型的:

子元素（只有一个可以适用）

元素	描述
<database>	定义数据类型
<xmlfile>	定义 XML 源文件
<csvfile>	定义一个逗号分隔的文本文件

<database> 元素

<database> 元素定义了数据库

子元素

元素	描述
<connection>	链接数据库名
<execute>	数据检索前执行的SQL语句（可选）
<sql>	用于检索数据的SQL语句
<maintable>	应用程序的主表（可选）
<keyfield>	主表的键字段（可选）

存储在SQL数据库中的数据

这是面向数据的应用程序最常用的解决方案。

<datasource>
 <database>
 <connection>CDDataBase</connection>
 <sql>SELECT Artist, Title, Country FROM CD_Catalog</sql>
 </database>
 </datasource>

上面的模型可以从"CDDataBase"数据库的"CD_Catalog"表中选择三个数据选项 (Artist, Title, Country) 。

结果返回的行数是未知的。

存储在 XML 文件中的数据

<AppML> 可以从XML文件中读取数据:

实例

<appml>

 <datasource>
 <xmlfile src="cd_catalog.xml">

 <record>CD</record>

 <item>
 <name>Title</name>
 <nodename>TITLE</nodename>
 </item>

 <item>
 <name>Artist</name>
 <nodename>ARTIST</nodename>
 </item>
 <item>

 <name>Country</name>
 <nodename>COUNTRY</nodename>
 </item>

 </xmlfile>
 </datasource>

 </appml>

此方法能够将数据存储在服务器上的XML文件。

数据存储在文本（Text）文件中

<AppML> 可以从文本文件中读取数据：

实例

<appml>

 <datasource>
 <csvfile src="cd_catalog.txt">

 <item>
 <name>Title</name>
 <index>1</index>
 </item>

 <item>
 <name>Artist</name>
 <index>2</index>
 </item>

 <item>
 <name>Price</name>
 <index>5</index>
 </item>

 </csvfile>
 </datasource>

 </appml>

此方法可以在服务器上的将数据存储在文本文件中。

如果需要你可以创建数据库

<AppML> 如果有需要你可以创建一个数据库：

<database>
 <connection>CDDataBase</connection>

 <execute>
 CREATE TABLE CD_catalog (
CD_Id INT IDENTITY,
Title NVARCHAR(255),
Artist NVARCHAR(255),
Country NVARCHAR(255),
Company NVARCHAR(255),
Price NUMBER,Published INT)
 </execute>

 </database>

完善快速原型模型！

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