KLinform: Anbindung externer Firmenstammdaten

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Projektarbeit
„KLinform: Anbindung externer
Firmenstammdaten an KLinform“
Younous Elmoustafid
AG Integrierte Kommunikationssysteme – ICSY
Fachbereich Informatik
Universität Kaiserslautern
Betreuer :Prof.Dr.P.Müller
Dipl.-Inform.Markus Hillenbrand
„KLinform: Anbindung externer Firmenstammdaten an KLinform“
An Informationen zu gelangen ist Dank Internet immer einfacher geworden. Man
braucht nur eine Suchmaschine anzuklicken, seine Suchkriterien in die Suchmaske
einzugeben, und schon werden dutzende von Adressen einem vorgelegt. Damit ist
man lange noch nicht am Ziel. Man soll sich durch den Web-Seiten Dschungel
durchhangeln, bis man – mit großer oder kleiner Trefferquote - an seine gewünschte
Information gelangt. Um die richtige Information zu finden, muß man sehr viel Zeit
und Geduld mitbringen. Erst muß man seine Frage genau formulieren, und trotzdem
muss man irrelevante Seiten heraus filtern.
Eine Möglichkeit wäre es, wenn man ein Stadt-spezifisches Internet-Portal anbieten
würde, so daß man diese Stadt-spezifischen Informationen wiederum mit weniger
Auffand abfragen könnte.
Kaiserslautern ist eine der Städte, die so ein Portal anzubieten versucht. Ihre
Serverdatenbanken sollen alle Informationen von Kaiserslautern und Umgebung
umfassen.
Und diese Projektarbeit soll uns ein Stückchen näher ans Ziel bringen.
Gegeben sind zwei Datenbankquellen: eine interne Datenbank (Klinform FirmenDatenbank) und mehrere externe Datenbanken ( darunter auch CSV-Dateien). Nun
soll dem Benutzer die aktuellste Information zur Verfügung gestellt werden, ohne die
genaue Herkunft dieser Information zu offenbaren. Da die aktuellsten Informationen
immer aus der externen Datenbank stammen, muss die interne Datenbank immer
manuell auf den neuesten Stand gebracht werden.
Dies hat sich als sehr aufwendig erwiesen, deshalb müsste dieser Prozess
automatisiert werden.
Dieses automatisierte Anbinden externer Datenbanken zwecks Verfügbarkeit
aktuellster Informationen verbirgt einige Schwierigkeiten, da die Datenbanken
unterschiedlich sind, und zwar in dem was sie anbieten, d.h. verschiedene Inhalte mit
verschiedenen Tabellen und Spaltennamen von verschiedenen Herstellern, und auch
in der Weise , in der sie angeboten werden, andere Software, andere Treiber etc...
Die vorliegende Ausarbeitung stellt eine Lösung vor, die ganzen Schwierigkeiten zu
überwinden. Hierfür wurden mehrere Schritte benötigt, um dies zu realisieren. Dazu
wurden Rahmenbedingungen abgearbeitet, Anforderungsanalyse erstellt und
schließlich die Implementierung realisiert.
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Inhaltsverzeichnis
1.Einführung
1.1 Klinform-Portal für die Region Kaiserslautern
1.2 Ziele der Projektarbeit
2. Systemanalyse
2.1 Interne Datenbank
2.2 Externe Datenbanken und Externe Files
3. Entwicklung des Algorithmus
3.1 Flussdiagramm
3.2 API der allgemeine Fall
3.3 Zusammenfassung
4. Anwendung des Algorithmus
4.1. Ein Einblick in die Klassen der API
4.2. Schritte innerhalb der API
5. Beispiel zweier Abgleiche:
Kommentar: gehört in den
Anhang
5.1 File Abgleich
5.2 Der Datenbanken-Abgleich
5.3 Zusammenfassung
6.Anhang
7. Literatur und links
3
1. Einführung
In der heutigen Zeit, kann man viel, sehr viel, über die ganze Welt, durch das Internet,
erfahren. Vor allem ein Ort, eine Fabrik, eine Universität, eine Firma oder ein Institut,
das im Internet nicht präsent ist, ist nicht mehr zeitgemäß und verzichtet auf eine neue
und effiziente Art, sich einfacher seinen Kunden, seinen Touristen zu präsentieren.
Eine Stadt ist natürlich nicht ausgeschlossen von dieser Entwicklung, denn je
einfacher man Informationen über diese Stadt im Internet kriegen kann, sei es das
nächst gelegene Krankenhaus, Schule oder Kindergarten oder die gerade laufenden
Veranstaltungen, desto wichtiger ist es, daß das ganze zusammengefaßt und kompakt
geschieht, am besten über ein Internet-Portal.
1.1 KLinform-Portal für die Region Kaiserslautern
Das hat sich Kaiserslautern auch ans Herz gelegt, und will sich auch dem Rest der
Welt online präsentieren. Diese Aufgabe verlangt natürlich sehr viel Arbeit und
Geduld und vor allem (maßgeschneiderte) Informationen aus und über die ganze
Region. Um dies zur Realität zu begleiten, wurde ein Konzept durchdacht. Hier ein
Auszug zu diesem Projekt aus der KLinform-Portal-Projekt-Broschüre [1]
Das Konzept dazu wurde von einer Projektgruppe aus Wissenschaft, Wirtschaft und
Verwaltung in Kaiserslautern erarbeitet. Mit dem Multimedia-Preis des Landes
Rheinland-Pfalz hat das Konsortium KLinform eine führende Rolle bei der
Entwicklung neuer Online-Dienste übernommen.
Die Idee der Orientierung an Lebenslagen stellt eine neue und zugleich
herausfordernde Sicht auf die vielfältigen und doch weit vermaschten Informationen,
die in der Region angeboten werden, dar. Die Abbildung der Lebenslagen heißt
keinesfalls nur eine weitere Zusammenstellung von Internetadressen, sondern die
Aufbereitung und Integration von Information und die Verwendung intelligenter
Assistenten zur Präsentation und Unterstützung der Benutzer.
Nachfolgend sollen zwei der zentralen Konzepte näher erläutert werden, durch die
sich „KLinform“ von anderen Portalseiten abhebt:
1. durch das Lebenslagenkonzept
2. das Personalisierungskonzept
1.1.1. das Lebenslagen-Konzept
Eine umfassende Benutzerführung, unterstützt durch intelligente Assistenten, soll
allen Nutzerschichten die Möglichkeiten des neuen Mediums erschließen. Im Rahmen
des Lebenslagenkonzeptes werden dazu zunächst Lebenslagen definiert. Darunter
versteht man die für eine Aufgabenstellung typische Abfolge von
Durchführungsschritten. Parallel dazu werden die vielfältigen Anbieter-Informationen
und -Dienstleistungen kategorisiert und zu Einheiten zusammengefasst. Nachdem
diese beiden Schritte abgeschlossen sind, können den einzelnen
Durchführungsschritten einer Lebenslage spezifische Informationskategorien
zugeordnet werden.
4
Der Benutzer kann nun Schritt für Schritt durch eine Lebenslage navigieren und
erhält so immer nur genau die gerade benötigten Informationen übersichtlich
angezeigt.
Dieser Ansatz ist viel weitreichender als nur eine weitere Zusammenstellung von
Internetadressen; sie ermöglicht dem Benutzer, sich auf sein eigentliches Problem zu
konzentrieren. Er kann sicher sein, dass kein wesentlicher Aspekt bei der Planung und
Durchführung einer „Lebenslage“ vergessen wird. Ein echter Mehrwert also, der sich
positiv auf die Nutzung des Angebots auswirken wird!.
1.1.2. Das Personalisierungs-Konzept
Ein weiterer wichtiger Aspekt, um die Attraktivität eines Portals zu steigern, ist die
Möglichkeit zur individuellen Gestaltung des Portals. Für einen Benutzer ist es
sicherlich von Vorteil, wenn sich die Wettervorhersage standardmäßig auf seinen
Wohnort bezieht oder er automatisch aktuelle Veranstaltungshinweise für seine
Hobbies per E-Mail zugeschickt bekommt. Genauso werden ihm bei Anfragen an
Händler nur solche aufgezeigt die direkt um seine Postleitzahl ansässig sind.
Die Stärke des Konzepts leitet sich unter anderem aus dem im wesentlichen
regionalen Fokus der Anwendungen und Dienstleistungen ab.
Um die ganzen Informationen dann ihrem Surfer zur Verfügung zu stellen, war es
erforderlich, alle möglichen Informationen zur Stadt und Umgebung zu sammeln. Da
die Informationen aus verschiedenen Quellen kommen, ist die Aktualität der
Informationen nur zu gewährleisten, wenn man diese Quellen an die Klinform
Firmen-Datenbank anbindet; Das erspart dem Surfer dann die Qual des Suchen, denn
in dem Portal sind eben (fast) alle aktuellen Informationen enthalten.
Das Problem bei dieser Aufgabe ist, dass die Datenbanken keine einheitliche Struktur
haben, und keine einheitliche Software benutzen, zum Beispiel ist die eine Datenbank
eine Oracle, die andere eine PostgreSQL, und berücksichtigen soll man natürlich auch
csv-dateien, die auch mit der internen Datenbank abgeglichen werden wollen. Das
würde bei Einzellösungen zu einer riesigen Anpassungsarbeit führen.
1.2 Ziele der Projektarbeit
Im Folgenden ein Teil aus der Aufgabenstellung:
Im Projekt KLinform existiert eine Firmendatenbank, in der Informationen zu Firmen
und Institutionen aus dem Landkreis Kaiserslautern hinterlegt sind. Diese
Informationen werden von KLinform in den verschiedensten Modulen ausgelesen.
Eine ständige Wartung und Pflege dieser Daten ist sehr aufwändig.
Deshalb sollen nach Möglichkeit externe Datenquellen erschlossen und an KLinform
angebunden werden. Eine dieser externen Quellen ist die Handwerker-Datenbank des
Projektes „Pfalzhandwerk24“.
Um diese Anbindung zu ermöglichen, muß die schon vorhandene Datenbank erweitert
werden. Dazu muß der Umfang der in den Tabellen eingetragenen Daten überprüft
und ggf. erweitert werden. Weiterhin müssen Programmteile entwickelt werden, die
die Aktualisierung der KLinform Daten übernehmen. Eine entsprechende Schnittstelle
nach außen ist also zu spezifizieren. Hierbei ist zu beachten, daß die externen Quellen
neue Einträge in KLinform vornehmen als auch alte löschen können. Die Anbindung
5
externer Datenbanken geschieht über eine Art „Abgleicher“-Modul, das die Daten der
externen Datenbank mit der von KLinform abgleicht, d.h. neue Einträge werden
hinzugefügt, entfallene gelöscht oder vorhandene geändert. In der Datenbank muß ein
Hinweis darauf enthalten sein, dass diese Daten extern geändert werden können und
nicht über KLinform.
Für das Einlesen einer CSV Datei ist eine Java-Applikation zu schreiben, die die
enthaltenen Daten mit denen in der Datenbank abgleicht. Hier reicht ein Vergleichen
der eingetragenen Firmennamen und Adreßdaten aus. Rückfragen an den
eintragenden Administrator sind dort angebracht, wo ein automatischer Abgleich
nicht möglich ist.
Abgleich
er für
DBx
Firmendaten
-bank
DBx
API
CSV
Datei
6
2. Systemanalyse
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem, was zur Realisierung dieser Aufgabe zur
Verfügung steht. Also, mit den Datenbanken generell, mit ihrer Software, mit der
Umgebung, in der man arbeitet und vor allem mit den Problemen, auf die man stößt,
um die externen Datenbanken oder Files zu homogenisieren.
2.1 Interne Datenbank
Bei der internen Datenbank handelt es sich um die Klinform Firmen-Datenbank, sie
wird im Laufe dieser Ausarbeitung mal intern mal Klinform genannt, aber dies ist die
interne Datenbank, mit der externe Datenbanken abgeglichen werden sollen. Sie hat
eine feste Struktur (zum Beispiel: enthält 28 Spalten, ihre verschiedene Datentypen
sollen auch mit berücksichtigt werden). Um diesen Abgleich einwandfrei durchführen
zu können sollen die anderen Datenbanken auch die gleiche Struktur haben.
Je nach Bedarf sollen die Spaltennamen gemappt und die Datentypen gecastet
werden. Das wird ausführlich beim homogenisieren der Datenbanken erklärt.
Id
0
Name1 Name2
1
2
Strasse PLZ
3
4
Ort
5
Telefax
Bild
Email
URL
Shopurl
9
10
11
12
13
Postfach
6
Postfachplz
7
Öffnungszeiten
14
Beschreibung Leistungen
15
Telefon
8
16
AnfBuchSt
abe
Sw0
Sw1
Sw2
Sw3
Sw4
Sw5
Sw6
Sw7
Sw8 Sw9
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
Bei der internen Datenbank wurde PostgreSQL Version 7 verwendet, die
Datenbankanbindung erfolgt mittels JDBC , und die Implementierungssprache ist
Java.
Als Datenbank wird PostgreSQL eingesetzt. PostgreSQL ist eine Verbesserung des
POSTGRES-Datenbank-Managementsystems, ein "Next-Generation" DBMSForschungsprototyp. Die Datenbank ist aktuell für alle erdenklichen Systeme und
Plattformen verfügbar. Während PostgreSQL das leistungsfähige Datenmodell und
die reichhaltigen Datentypen von POSTGRES beibehält, ersetzt es die PostQuelAbfragesprache durch eine ausgedehnte Teilmenge von SQL. PostgreSQL ist genau
so wie Linux frei und der komplette Quellcode ist verfügbar, und daher sehr beliebt.
Als Schnittstellen stehen hauptsächlich ODBC und JDBC zur Verfügung.
Implementierungssprache ist Java, aber wieso ausgerechnet Java?
Die von Sun entwickelte Programmiersprache Java hat sich heute zu einem QuasiStandard im Internet entwickelt. Auch für Anwendungen wird sie zur Zeit immer
mehr eingesetzt.
Java ist eine plattformunabhängige, kostenlose und vollständig objektorientierte
Programmiersprache. Die Plattformunabhängigkeit wird durch einen zweistufigen
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Compiler erreicht. Der Entwickler kompiliert seinen Quelltext in einen sogenannten
Bytecode. Diesen Code kann er unbedenklich ausliefern. Von der Java Virtual
Machine wird dieser Bytecode dann auf der Zielmaschine ausgeführt, also
interpretiert. Die Virtual Machine gibt es mittlerweile für jedes Betriebsystem und ist
in den meisten Browsern und Betriebsystemen fest integriert. Ihr großes Manko ist ,
daß sie etwas langsamer ist als andere Programmiersprachen . Auch sind mittlerweile
JIT, also Just in Time Compiler verfügbar, die den Bytecode auf der Zielmaschine
zum Beispiel bei der Installation in die Maschinensprache kompilieren.
Da KLinform- Betreiber keinen Einfluß auf die Plattformen der externen DatenbankBetreiber haben, und in der Zeit von globalen, stark heterogenen Netzwerken macht
es Schwierigkeiten ein Programm zu schreiben, das auf allen Plattformen läuft. Es
bestand also eine Nachfrage nach einer Umgebung zur Entwicklung moderner,
portabler Software. Java hat sich in dieser Hinsicht etabliert und ist die ideale Lösung
für dieses Problem . Hier sind die Vorteile der Programmiersprache Java
zusammengefasst:
•
•
geringer Administrationsaufwand
• Änderungen des Programms nur auf dem (WWW-)Server
• kein besonderer Datenbanktreiber auf dem Client nötig
geringere Entwicklungskosten aufgrund ihrer Plattformunabhängigkeit.
Neben Java wird natürlich auch ein Programm zur Herstellung der Verbindungen zu
den Datenbanken, zwecks Vergleich dieser Datenbanken, bzw. um Informationen zu
und über diese Datenbanken zu holen; hierfür wurde JDBC gewählt.
JDBC ein kleiner Ausblick
JDBC (Java-Database-Connectivity) ist ein von Sun entwickeltes Paket Java-API
(Application Programming Interface) zur Ausführung von SQL-Anweisungen
(Standard Query Language). Es besteht aus einer Menge von Klassen und
Schnittstellen, die in der Programmiersprache Java geschrieben sind.
JDBC bietet ein Standard-API für Entwickler von Datenbankwerkzeugen und
ermöglicht das Schreiben von Datenbankanwendungen unter Verwendung eines puren
Java-APIs.
Durch Verwendung von JDBC ist es einfach, SQL-Anweisungen an nahezu jede
relationale Datenbank zu senden. Mit anderen Worten, mit dem JDBC-API ist es nicht
nötig, ein Programm für den Zugriff auf eine Oracle-Datenbank zu schreiben, ein
andres Programm für den Zugriff auf eine PostgreSQL-Datenbank usw. Man kann mit
Hilfe des JDBC-APIs ein einziges Programm schreiben und dieses wird in der Lage
sein, SQL-Anweisungen an die entsprechende Datenbank zu senden. Und mit einer in
Java geschriebenen Anwendung muss man sich auch nicht um das Schreiben
verschiedener Anwendungen auf verschiedenen Plattformen kümmern. Die
Kombination von Java und JDBC ermöglicht es dem Programmierer, das Programm
einmal zu schreiben und es überall laufen zu lassen.
JDBC setzt auf dem X/OPEN SQL-Call-Level-Interface (CLI) auf und besitzt damit
die gleiche Basis wie die ODBC-Schnittstelle.
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JDBC definiert Objekte und Methoden, mittels derer es dem Programmierer
ermöglicht wird, in der Applikation den Zugriff auf darunterliegende Datenbanken zu
realisieren. Der Zugriff erfolgt in der folgenden Weise:
*
*
*
*
*
Herstellung einer Verbindung zur Datenbank über den entsprechenden
JDBC-Treiber für das verwendete DBMS
Erstellung eines Statement-Objektes
Weitergabe des auszuführenden Statements über das Statement-Objekt an das
darunter liegende DBMS
Abholung der Ergebnisse über die Ergebnisdatensätze
Schließen der Verbindung zur Datenbank
Ablauf einer Datenbankabfrage[6]
1.Treiber laden und Verbindung zur Datenbank herstellen
Zuerst muss man eine Verbindung zu einem DBMS herstellen, das man benutzen
möchte. Dazu sind zwei schritte nötig: Laden des Treibers und das Herstellen der
Verbindung.
Class.forName(driver);
Connection conn=DriverManager.getConnection(URL);
Beispiel:
* OracleDatenbank:
String HOST = "131.246.200.59";
String PORT = "1521";
String DBNAME = "zmh";
String TNSNAME =
"(DESCRIPTION=(ADDRESS=(HOST="+HOST+")"+
"(PROTOCOL=tcp)(PORT="+PORT+"))"+
"(CONNECT_DATA=(SID="+DBNAME+")))";
String URL = "jdbc:oracle:thin:@"+TNSNAME;
db2 = new
DbConnect("oracle.jdbc.driver.OracleDriver",url,"Log
in","passwort");
}
* PostgreDatenbank
String dbDriver = "org.postgresql.Driver";
String
dbURL="jdbc:postgresql://shadow.informatik.unikl.de/DatenbankName ";
String userName = "login"
String password = "passwort"
db1 = new DbConnect(String dbDriver,String
dbURL,String userName,String password)
2.Statement erzeugen und SQL-Abfrage
Ein Statement-Objekt sendet die SQL-Anweisung an das DBMS. Man erzeugt ein
Statement-Objekt und führt es dann aus, indem man die der SQL-Anweisung
entsprechende auszuführende Methode mitgibt, die man versenden möchte.
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Zum Einrichten eines Statement-Objekts benötigt man eine aktive Verbindung.
Statement stmt = con.createStatement();
Zu diesem Zeitpunkt existiert stmt aber es hat keine SQL-Anweisung, die es an das
DBMS weiterleiten könnte.
Das Ausführen einer SQL-Anweisung erfolgt wie folgt:
//StatementObjekte erzeugen
Stmt = Conn.createStatement();
//setze sql query um und erhalte ein Resultset
ResultSet rs = Stmt.executeQuery(sql);
String sql= “SELECT name1, url FROM firma “
Da die Tabelle Firma Informationen enthält, kann man mit der SELECT-Anweisung
auf diese Information zugreifen, und die Informationen entsprechend seiner Wünsche
dann ausgeben lassen.
3. Ergebnisse auslesen
JDBC gibt die Werte in einem ResultSet-Objekt zurück; Hier ist eine Instanz der
Klasse ResultSet nötig, in der dann die Ergebnisse enthalten sind. Der folgende
Quelltext demonstriert die Deklaration desResultSet-Objeks rs und die Zuweisung der
Ergebnismenge, wenn man z.B. die Namen und die dazugehörenden URLs in dieser
Klinform Firma-Datenbank wissen möchte.
ResultSet rs = Stmt.executeQuery(“SELECT name1,
url FROM firma “);
Die Variable rs enthält nun die Zeilen mit den Namen und den URLs der Firmen. Um
darauf zugreifen zu können, muss man sich mit einem Cursor durch das
ResultSet bewegen.
Anfangs steht dieser noch über der ersten Zeile. Bewegen kann man den Cursor mit
der Methode next( ).
Der erste Aufruf von next( ) bewegt den Cursor in die erste Zeile des ResultSetObjekt und durch jeden weiteren Aufruf wird der Cursor eine Zeile weiter bewegt.
4. Weitere Funktionen des JDBC
Um diese Informationen zu bearbeiten, und die rows und Columns individuell
anzusprechen , gibt es im JDBC sehr viele Möglichkeiten, die aber aufzulisten sprengt
den Rahmen dieser Ausarbeitung, hier aber ein paar wichtige Befehle:
ResultSetMetaData rsmetadata = rs.getMetadata();
enthält alle Metadaten-Informationen über die Ergebnismenge (ResultSet)rs, und die
Methode getColumnCount gibt Auskunft darüber, wie viele Spalten die
Ergebnismenge hat.
int numberOfColumns = rsmetadata.getColumnCount();
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2.2 Externe Datenbanken und Externe Files
* Bei der externen beispielhaften Datenbank ging es um eine PostgreSQL
Datenbank, die 15 Spalten beinhaltet, andere Datentypen besitzt. Hier sind sogar
Informationen – die bei der internen Datenbank in einer Spalte vorhanden sind –
auf mehrere Spalten verteilt. Um ein Beispiel zur Verdeutlichung zu nennen, muss
man drei Spalten Landeskennung, Vorwahl und Telefon zusammenfügen, um die
Spalte Telefonnummer zusammenzukriegen.
Die Spalten der Beispiel(externe)Datenbank sehen so aus:
SpaltenId
Name
MapOrder 0
Name
Strasse
Plz
Ort
Ortsteil
Landeskennung
1
2
3
4
5
6
Vorwahl
Telefon
Telefax
www
mail
Kontakt
Mitarbeit
erzahl
Freitext
7
8
9
10
11
12
13
14
Hier merkt man schon , dass die interne Datenbank mehr Spalten hat als diese externe
Datenbank. Beim Aufruf des externen Jobs( Job, der den abgleicht zwischen beider
Datenbanken erledigt), müssen Sachen anpasst werden, bevor man den Abgleich
fährt. Das wird natürlich anhand eines Beispiels deutlicher .
* Die API soll auch in der Lage sein eine CSV-Datei mit der internen
Datenbank zu vergleichen, neue Daten dieser Datei in die interne Datenbank
einzufügen und andere Daten zu aktualisieren. Hier wird mit einer Beispiel-Datei
gearbeitet; zuerst sollte die Architektur geändert werden (vom File zur Tabelle) um
später dann angepaßt zu werden .
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3. Entwicklung des Algorithmus
In diesem Kapitel geht es um den Algorithmus, angefangen mit einem
Flussdiagramm als Veranschaulichung für die Grundschritte; weiter geht es mit
der API im Falle einer Datei und im Falle einer Tabelle, und zum Schluss geht es
um das Abgleichermodul; also was soll speziell dort angepasst werden bzw. was
soll beachtet werden?
3.1 Flussdiagramm
Externes File
oder
Externe DatBank
Ja
Externe
Datenbank?
API, speziell
die Klasse
StaticRecordSet.
Zweck Kopie
erstellen und
einiges anpassen.
Nein
API, speziell
die Klasse
File2StaticRecor
dSet .Zweck
umwandeln in
eine Tabelle.
Spalten
anpassen in
der
JobKlasse,
dann Abgleich
fahren
Ergebnis bzw.
Auswahlmodus
anzeigen.
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3.2 API der allgemeine Fall
Im Prinzip soll die API keinen Unterschied machen, ob es sich um eine Datei
oder um eine Tabelle handelt; Bis auf ein einziger kleiner Unterschied, nämlich, in
der internen Datenbank soll man Daten aus einer externen Datenbank einfügen,
updaten und löschen können; dagegen Daten aus einem externen File nur
einfügen und updaten, also der Löschvorgang ist hier nicht vorhanden bzw. nicht
erlaubt.
3.2.1 API bei einem File
Zuerst muss man auf die gleiche Stufe kommen, wie die einer externen Tabelle.
Also bevor man mit dem Abgleich losgeht, ist es notwendig die Dateistruktur zu
ändern, und die zu einer Tabelle zu führen; Das macht die API selbst, ohne dass
der Endbenutzer was davon merkt; Denn eine Klasse ist in der API eingebaut, die
nichts anderes tut, als diesen Vorgang zu vollbringen.
Mit einem Beispiel wird der Übergang von einem File zu einer Tabelle besser und
einfacher erklärt; Wichtig ist dass hier noch kein Abgleich stattfindet sondern
lediglich die Strukturumwandlung.
Hierzu wird eine Beispiel(CSV)- Datei verwendet.
Um diesen Fall besser zu verstehen, wird die Datei im ursprunglichen Zustand
gezeigt, und im Zustand nach dem Durchlauf der API.
Diese Datei sah vorher so aus:
name;strasse;plz;ort;ortsteil;vorwahl;telefon
Immobilien Wenk GmbH;Riesenstr.
2;67655;Kaiserslautern;;(0631);36693-30
Immobilien Weiskircher GmbH;Rudolf-Breitscheid-Str.
66;67655;Kaiserslautern;;(0631);3110782
Immobilien Stranz;Ludwigstr.
40;67657;Kaiserslautern;;(0631);3606557
Immobilien Service Markham Inh. Anne Markham;Königstr.
123;67655;Kaiserslautern;;(0631);36299-0
Immobilien Mohler VDM;Wilhelmstr.
11;67655;Kaiserslautern;Spanien-Immob.;(0631);3605523
Immobilien Hoch;Riesenstr.
15;67655;Kaiserslautern;;(0631);93058
Immobilien Gödtel GmbH;Am Altenhof
17;67655;Kaiserslautern;;(0631);66766
Immobilien Czarnecki GmbH & Co KG;Kaiserbergring
30;67657;Kaiserslautern;;(0631);36254-0
Immobilien Bohrmann;Distelstr.
16;67657;Kaiserslautern;;(0631);97927
Immobilien Anspach-Olfers Anitau.Robert; Sonntagstr.12;
67661;Kaiserslautern;;(06301);1641
In der ersten Zeile sind die Namen der Spalten vorhanden wie: Name, Strasse,
Ort .....die weiteren Zeilen zeigen dann den Inhalt der jeweiligen Spalten.
Generell kann man in Dateien nach Firmen, Personen oder Immobilien suchen,
das ganze kann aber nicht systematisch geschehen, da die Struktur dies nicht
ermöglicht. Vor allem das automatische abgleichen der Daten mit den Daten
anderer externer Quellen kann man nicht erreichen, hierfür ist eine andere
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Struktur ausschlaggebend, nämlich die Struktur einer Tabelle; Um dahin zu
kommen enthält die API eine extra (hierfür gedachte) Klasse namens Static2RS,
die diese Arbeit möglich macht. Sie wandelt das File in eine Tabelle um.
Die erste Ziffer der ersten Zeile entspricht der Spaltennummer.
Die zweite Ziffer der ersten Zeile entspricht dem Namen.
Die dritte Ziffer der ersten Zeile entspricht dem Datentypen (Beispiel: 5=CHAR;
12=Integer).
[1,name,5][2,strasse,12][3,plz,12][4,ort,12][5,vorwahl,12]
[6,telefon ,12]
Die Folgenden Zeilen sind dann wie folgt dargestellt:
[ZeilenNr, SpaltenNr, Inhalt der entsprechenden Spalte]
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
1, 1, Immobilien Wenk GmbH] [ 1, 2, Riesenstr. 2][ 1, 3, 67655]
1, 4, Kaiserslautern] [ 1,5, 0631][1,6,36693-30]
2, 1, Immobilien Weiskircher GmbH][2, 2, Rudolf-Breitscheid-Str66]
2, 3, 67655][ 2, 4, Kaiserslautern] [2,5, 0631][2,6, 3110782]
3, 1, Immobilien Stranz] [ 3, 2, Ludwigstr. 40][ 3, 3, 67657]
3, 4, Kaiserslautern] [3,5, 0631][3,6, 3606557]
4, 1, Immobilien Service Markham Inh. Anne Markham]
4, 2, Königstr.123][4, 4, 67655] [ 4,4, Kaiserslautern]
4,5, 0631][4,6, 36299-0]
5, 1, Immobilien Mohler VDM] [ 5, 2, Wilhelmstr. 11][ 5, 3, 67655]
5, 4, Kaiserslautern] [5,5, 0631][5,6, 3605523]
6, 1, Immobilien Hoch] [ 6, 2, Riesenstr. 15][ 6, 3, 67655]
6, 4, Kaiserslautern] [ 6,5, 0631][6,6, 93058]
7, 1, Immobilien G<F6>dtel GmbH] [ 7, 2, Am Altenhof 17]
7, 3, 67655][ 7, 4, Kaiserslautern] [7,5, 0631][7,6, 66766]
8, 1, Immobilien Czarnecki GmbH & Co KG][ 8, 2, Kaiserbergring 30]
8, 3,67657][ 8, 4, Kaiserslautern] [8,5, 0631][8,6, 36254-0]
9, 1, Immobilien Bohrmann] [ 9, 2, Distelstr. 16]
9, 4, 67657] [ 4,4, Kaiserslautern] [9,5, 0631][9,6, 97927]
10, 1, Immobilien Anspach-Olfers Anita u. Robert]
10, 2, Sonntagstr. 12][ 10, 3, 67661][ 10, 4, Kaiserslautern]
10,5, 0631][ 10,6, 1641]
In dieser neu strukturierten (Datei) Tabelle kann man sehr einfach Informationen
suchen; Man kann diese Datei je nach Bedarf sortieren (Nach Buchstaben,
Telefonnummern..) -- hierfür gibt es verschiedene Tools-- um einfacher und vor
allem schneller seine Information zu kriegen, was nicht der Fall war in der alten
Struktur. Man kann die Information auch gezielt ansprechen (löschen, ändern
oder updaten (zum Beispiel mittels SQL, wenn man die Zeilennummer und die
Spaltennummer kennt und die auch angibt).
Generell übernimmt die API (bei einem File) dem Benutzer folgende Tätigkeiten:
•
Das Umwandeln von einem File zu einer Datenbank (Tabelle), denn da
kann der Benutzer nichts anrichten, das soll automatisch geschehen.
• Das Ausführen des Einfügens und des updaten, und vor allem der
Verzicht auf die Aktion löschen, denn sie ist ja in diesem Falle nicht
erlaubt.
Dagegen ist das Anpassen der Spalten (Namen) bzw. die richtige
Positionierung der Spalten nach wie vor dem Endbenutzer überlassen, das
geschieht allerdings in einem extra (hierfür gedachten) Job (siehe Kapitel 5).
14
3.2.2 API bei einer Datenbank
Bei externen Datenbanken (Tabellen), übernimmt ( wie im Filefall zuvor auch )
die API die ganze Arbeit, abgesehen von den Anpassungen, auf die in dieser
Ausarbeitung immer wieder hingewiesen wird, da sie unverzichtbar sind um
vernünftige Ergebnisse zu realisieren. Denn, die Grundstruktur der miteinander
zu vergleichenden Tabellen fast identisch ist. Diese Anpassungen geschehen
allerdings im dazu gehörenden Job.
Was macht aber diese API mit einer externen Datenbank?
Ausführlicher wird das zwar erst im nächsten Kapitel erklärt, hier vorab aber ein
paar Erläuterungen dazu.
Wenn sich die externe Datenbank anmeldet, kriegt sie eine
Identifizierungsnummer, die sie dann für immer bei der API identifiziert, diese
Identifizierungsnummer ist eindeutig und nicht veränderbar. Das geschieht nur
innerlich und nicht äußerlich; Da nach dem
anmelden der externen Datenbank eine Kopie (so genannte StaticRecordSet)
erstellt wird, die nach bestimmten Kriterien sortiert ist und mit anderen
Informationen auch gefüttert wird, so das es später im Job einfacher wird für den
Benutzer den Abgleich zu fahren. Diese (StaticRecordSet) Kopie wird immer
aktualisiert, wenn sich das Original ändert, denn da wird vom
externendatenbankbetreiber nichts in die Kopie geschrieben, oder geändert
sondern natürlich ins original, der Rest geschieht dann über die API.
Generell übernimmt die API (bei einer externen Datenbank) dem Benutzer
folgende Tätigkeiten:
•
•
Das erstellen einer Kopie auf der die ganzen Arbeiten (einfügen,
updaten und löschen) gemacht werden.
Das Ausführen des Einfügens , des updaten und des löschen; letzteres
ist bei Datenbanken erlaubt.
Das Anpassen der Spalten(Namen) bzw. die richtige Positionierung der
Spalten bleibt wie im vorherigen Fall dem Endbenutzer überlassen, dies
geschieht auch in einem extra (hierfür gedachten) Job (siehe Kapitel 5).
3.3 Zusammenfassung:
In diesem Kapitel wurden ein paar Schritte erklärt, wie zum Beispiel der Vorgang
wenn es um eine Datei geht, und der Vorgang bei einer Datenbank. Die anderen
Schritte innerhalb der API werden später gezeigt und erklärt.
Der Schritt von einer Datei in einer Tabelle wurde sehr ausführlich anhand eines
Beispiels erklärt und gezeigt.
Im nächsten Kapitel wird die API erklärt, wichtige Klassen erläutert und ihre
Wirkung auf die Datenbanken dann anhand Beispiele besser erklärt.
15
4. Anwendung des Algorithmus
In diesem Kapitel wird die API erklärt, ihre wichtigen Methoden erklärt und ihre
Arbeitsweise erläutert. Zuerst werden die Klassen einzeln beschrieben, und im
zweiten Teil dann ihre Funktionsweise.
4.1. Ein Einblick in die Klassen der API
Die API enthält 8 Klassen: Comparator, AutoRegister, AbstractJob, DbConnect,
GrowableArray, KeyBoard, File2StaticRS und StaticRecordSet. Es werden auch die
wichtigsten Methoden erwähnt; Diese Methoden werden natürlich auch von anderen
Klassen aufgerufen und benutzt.
AbstractJob: Diese Klasse ist das Grundgerüst für den Abgleichjob. Sie enthält
mehrere Methoden, darunter die Methode getrsInternDb, die ein Subset der internen
Datenbank einliest, um es später mit Hilfe der Methode compare mit dem von
getrsExternDb eingelesenen Subset der externen Datenbank zu vergleichen. Weitere
Methoden dieser Klassen sind z.B doUpdate und doDelete , die die Datensätze
updaten bzw. löschen.
AutoRegister: weiss über die verschiedenen Datenbanken. Denn, sie vergibt den
Datenbanken bei ihrem ersten Anmelden eine eindeutige Nummer, die die dann ( für
immer) behalten um damit identifiziert zu werden. Die interne Klinform FirmenDatenbank erhielt zum Beispiel die Identifikationsnummer 0.
Comparator: Vergleicht die StaticRecordSets der internen und externen
Datenbanken. Sie markiert die Datensätze, damit sie später eingefügt, geupdatet oder
gar gelöscht werden. Enthält wichtige Methoden wie compare, die bei AbstractJob
auch aufgerufen wird, und schon beschrieben worden ist, und compareRows, die ( wie
der Name sagt) die Zeilen der internen mit denen der externen Datenbank vergleicht.
DbConnect: Diese Klasse stellt die Verbindung mittels JDBC zu den Datenbanken
her. Sie abstrahiert die Daten und führt Select-Anweisungen aus. Enthält die Methode
getStaticRecordSet , die die Daten in einem Statischen Datentyp speichert. Weitere
Methoden sind deleteRow und insertRow , die Zeilen löschen oder auch einfügen.
File2StaticRS: Diese Klasse wrappt die Importfiles. Sie wandelt diese Dateien bzw.
ihre Struktur in die Struktur einer Tabelle, um somit die einfüg- und updateverfahren zu vereinfachen. Unter anderem enthält sie die Methoden getColAmount,
getColumns, getRows und loadFile zum Laden des Files , die bearbeitet werden soll.
GrowableArray: Diese Klasse ist ein wachstumsfähiges Array, weil man nicht weiss,
wie viele Datensätze die verschiedenen Datenbaken haben.
KeyBoard: Diese Klasse ermöglicht eine Tastaturabfrage.
StaticRecordSet: Diese Klasse macht aus einem Datensatz ein StaticRecordSet, d.h
eine Kopie, auf der dann die Anpassungen stattfinden. Enthält verschiedene
Methoden, darunter die castColumnMethode , diese Methode castet Typen (der
externen Datenbankenspalten) nach den Typen (der internen Datenbankspalten) z.B
16
„Strings die Zahlen beinhalten nach integer“ castColumn(int col,int newTyp). Eine
andere Methode ist setColName, und ist für das Anpassen der Spaltennamen
zuständig.
4.2. Schritte innerhalb der API
Innerhalb der API verlaufen manche Schritte um die externen Datenbanken so zu
präparieren, dass der Abgleich dann einwandfrei und glatt läuft, in dem sie die
StaticRecordSets zueinander homogenisiert.
Im Prinzip ist die Vorgehensweise bei einem File oder bei einer Tabelle gleich,
mit der Ausnahme , dass beim File vorher der Vorgang File Æ Tabelle gemacht
wird.
Die interne Datenbank enthält (wie bereits erwähnt) 28 Spalten. Damit man
später eindeutig unterscheiden kann, ob die Information , die man hat, intern oder
extern sind, will heißen, ob die Informationen aus der Klinform Firmen-Datenbank
stammen oder aus irgend einer externen Tabelle, wurde eine extra Spalte kreiert,
in der dann die Informationsquelle eindeutig erkennbar ist. Diese Spalte heißt
Datenstamm und hat für die interne Datenbank dann die eindeutige Zahl 0 .
Die Kopien der Datenbanken e(also die StaticRecordSets) erhalten auch diese
Extraspalte, die ihre Quellen auch identifiziert. Dieser Extraspalte kriegt dann
eine Zahl zugeordnet und zwar automatisch durch eine AutoRegisterKlasse.
Schritt1:
Datenbank
Mache eine Kopie; erhalte Antwort in Tabellen
Form. Lege die primärschlüsseln fest. speichere
die Daten, und erhalte StaticRecordSet. Die
interne Datenbank erhält die 0 als Id-Nummer.
Es wird nur mit dem StaticRecordSet gearbeitet. Denn , das ermöglicht ein von den
Datenbankquellen unabhängiges Arbeiten insbesondere das Navigieren.
Schritt2:
Mache ein Select über die für den Abgleich relevanten Daten. Das Ergebnis wird
durch JDBC in einem ResultSet zurückgegeben und zwar in Tabellen Form. Übergebe
das ResultSet, den MapOrder und die Primärschlüssel einem leeren StaticRecordSet,
das daraus eine statische Kopie des ResultSets erzeugt, die von den Spalten nach dem
MapOrder sortiert ist, und deren PrimaryKeyFelder in einem hashtable mit der
zugehörigen Zeile verbunden sind.
17
Interne Datenbank
HashTableId
Array bestehend aus PrimaryKeys, in
unserem Falle Name, Strasse und plz.
Externe Datenbank
HashTableId
Array bestehend aus PrimaryKeys, in
unserem Falle Name, Strasse und plz.
Die Klasse hashtable stellt einen assoziativen Speicher dar, der Schlüssel auf
Werte abbildet und über den Schlüsselbegriff einen effizienten Zugriff auf den
Wert ermöglicht. Es werden immer zusammengehörige Paare von Daten
gespeichert, bei denen der Schlüssel als Name des zugehörigen Wertes
angesehen werden kann. Über den Schlüssel kann später der Wert leicht
wiedergefunden werden.
Also, anhand der Hashtable hat man einen schnellen Zugriff auf die Daten. Die
Daten sind nun optimiert, aber wie verläuft das Einfügen, löschen und updaten?
Anstatt der 3 Fälle einzeln zu betrachten, werden alle Fälle zusammenbetrachtet
mit einigen Hinweisen.
Angenommen, wir haben die interne Datenbank, 2 externe Datenbanken; In der
einen externen sind Ärzte aus Hochspeyer, und in der anderen sind Ärzte aus
Kaiserslautern enthalten, beide Datenbanken sollen dann angebunden werden,
da Klinform auch diese Informationen enthalten soll.
Der Verlauf des Abgleichs:
Das erste Einfügen der Daten verläuft so: Die Daten werden eingefügt und sind
schon alle ( in der letzten Spalte) gekennzeichnet, wo sie herstammen; Das
passiert mit den Datensätzen beider externen Datenbanken. Werden die
Datenbanken geändert, muss dann die Klinform auch aktualisiert werden.
Angenommen ändert sich bei der Ärztedatenbank Hochspeyer etwas; Es werden
aus der internen Datenbank nur die Datensätze geholt, die die Ziffer enthalten ,
die diese Datenbank dann identifiziert , praktisch ein Subset, bzw. eine
„Tochter“Datenbank, die nur die Daten aus der Ärztedatenbank Hochspeyer
enthält,; Man braucht hierfür nur ein Select Statement where DatenStamm =
Nummer der Ärztedatenbank Hochspeyer (Diese Nummer ist eindeutig, und wird
bei der ersten Anmeldung der Datenbank mittels der Klasse AutoRegister
vergeben); also es kann keine Inkonsistenz geben. Mittels des Hashtables
werden dann die Daten aus der Kopie der externen DB in dem Subset sehr
schnell aufgefunden und markiert.
Fehlt eine Zeile in dem Subset, dann wird sie natürlich eingefügt; Ist sie
vorhanden, dann wird sie einfach überschrieben, das garantiert mir die Aktualität
der Daten ohne einen weiteren Abgleich der jeweiligen Zeilen zu fahren. Sind
alle Daten der externen Datenbank durch, werden dann alle restlichen Daten aus
dem Subset wie folgt gelöscht!
18
Im Subset werden alle Daten, die neu eingefügt sind mit einer (z.B) 1 versehen.
Im Subset werden alle Daten, die upgedatet worden sind mit einer (z.B) 2
versehen.
Alle Daten, die weder eine 1 noch eine 2 enthalten, sind Daten, die mal in der
externen Datenbank existiert haben, jetzt aber nicht mehr dort vorhanden sind.
Da die Aktualisierung der externen Datenbanken nur extern geschieht, kann man
dann die nicht mehr aktuellen Daten mit diesem Verfahren löschen.
Dieses Verfahren wird genauso mit der Ärztedatenbank Kaiserslautern laufen
und mit anderen externen Datenbanken auch.
Beim File-Abgleich fehlt der Löschvorgang, da es nicht Bestandteil der
ProjektArbeit war. Es darf also aus einer Datei nur eingefügt und geupdatet
werden.
Nach diesen Verfahren oder Schritten, wird jedes Subset aus der internen
Datenbank wieder aktuell, somit auch die gesamte interne Datenbank.
Im folgenden Flussdiagramm wird noch mal der Abgleich erklärt:
1 = Parameter extrahieren und Subset einlesen.
2 = Id abfragen
3 = Wenn in der extra hierfür kreierten Tabelle vorhanden(nichts machen).
4 = Wenn nicht vorhanden, dann eine neue anlegen.
5 = Selektiere z.B select * from extern DB
6 = Id der DB weitergeben
19
4
Tabelle
enthält DBs
mit ihren Ids
Interne DB
Externe DB
3
2
2
Id da?
1
5
6
6
StatRecSet
StatRecSet
Transformiere
StatRecSet:
1. Mapping
2. Casting
Zu diesem Zeitpkt sind die SRS
homogenisiert
Compare
Klasse
Nicht
angefasste
löschen.
Markierte
bearbeiten:
Einfügen
oder
updaten
20
5. Beispiel zweier Abgleiche:
Kommentar: gehört in den
Anhang
In diesem Kapitel werden zwei Beispiele zum Abgleichen File/interne Datenbank
und extern/interne Datenbank gezeigt, mit Hinweisen auf die Änderungen , die
der Anwender vornehmen und beachten muss. Angefangen mit dem
Fileabgleich, danach kommt der Datenbankenabgleich.
5.1 File Abgleich
Bitte beachten, die Stellen, die Fettmarkiert sind, sollen angepasst werden.
package younousdbapp.jobs;
import younousdbapp.*;
//younousdbapp ist die API
public class ExternFileJob extends AbstractJob{
public static void main(String[] a){
new ExternFileJob().start();
}
public void start(){
DbConnect db1 = new
DbConnect("org.postgresql.Driver","jdbc:postgresql://shadow.informatik.
uni-kl.de/interneDatenBank","meinLogin","meinPassWort");
//standard, stelle Kontakt zur HauptDatenBank
// lege Primary Keys fest
int[] primaryKeys={1,3,4};
//*Name, Strasse und postleitzahl.
// namen der Datenbanken
String internDbTableName = "internDb";
//* zB Firma, in diesem Falle standard!
//Bei einer Datei , gebe die Url der Datei an
String externFileName = "/home/elmousta/csvDatei.csv";
//* nur csv-Dateien !
// id Fuer Externe Datenbank (DatenStamm)
int externFileId = new AutoRegister(db1).getId("Externes_File");
//hole mir eine Eintrittsnummer bzw. Identifikationsnummer mit
//Autoregister aus externtable!
//ladeInterne Db // db1 -> Connection to DbIntern
StaticRecordSet rsInternDb =
getrsInternDb(db1,internDbTableName,primaryKeys,externFileId);
//lade Externe Db // db2 -> Connection to DbExtern
StaticRecordSet rsExternFile =
getrsExternFile(externFileName,primaryKeys,externFileId);
//vergleiche Dbs mit der Methode compare
compare(rsInternDb,rsExternFile);
// schreibe Unterschiede in die interne Datenbank
this.doUpdateInsert(db1,internDbTableName,rsExternFile);
21
}
Hier kommt mein Maporder für das File.
CSV Datei
ColName
Name
AnDerStelle 0
Straße
1
Plz
2
Ort
3
Ortsteil
4
Vor.von.Tel
5
Tel
6
//Diese Funktion liest das Subset ein!
public StaticRecordSet getrsExternFile(String externFileName,int[]
primaryKeys,int externFileId){
int[] mapOrder= new int[29];
// speichre erst mal alles auf -1
for(int i =0; i<mapOrder.length;i++)
mapOrder[i]=-1;
// Diese MapOrdner bezieht sich auf die Datei
mapOrder[1]=0;//Die Spalte an der Stelle 0 Im FileMapOrder kommt an die
Stelle //1 im DatenbankMapOrder
mapOrder[3]=1;//Wie oben aber 1Æ3
mapOrder[4]=2;// 2Æ4
mapOrder[5]=3; // 3Æ5
StaticRecordSet rs= new
File2StaticRS(externFileName,primaryKeys,mapOrder);
// nun fasse die Vorwahl mit der TelNr Zusammen!
// Beispiel, falls im File die Tel.Nummer in 2 Spalten aufgeteilt ist!
for(int i=0; i< rs.getRowsAmount(); i++){
Object[] curRow = rs.getRow(i);
String vorwahl =(String)curRow[9];
String telNr =(String)curRow[8];
curRow[8] = vorwahl + "-" + telNr;
curRow[9] = null;
}
// Gilt sowohl für das File als auch für externe Datenbanken
// Mapping mit names; das sind die endgültigen Spaltennamen!
rs.setColName(0,"id");
rs.setColName(1,"name1");
rs.setColName(2,"name2");
rs.setColName(3,"strasse");
22
rs.setColName(4,"plz");
rs.setColName(5,"ort");
rs.setColName(6,"postfach");
rs.setColName(7,"postfachplz");
rs.setColName(8,"telefon");
rs.setColName(9,"telefax");
rs.setColName(10,"bild");
rs.setColName(11,"email");
rs.setColName(12,"url");
rs.setColName(13,"shopurl");
rs.setColName(14,"oeffnungszeiten");
rs.setColName(15,"beschreibung");
rs.setColName(16,"leistungen");
rs.setColName(17,"anfangsbuchstabe");
rs.setColName(18,"sw0");
rs.setColName(28,"datenstamm");
//Wo die Daten herkommen? Eine eindeutige Zahl!
//Das Casten soll man nicht vergessen, je nach dem welche DatenTypen die
//Spalten sind.
// cast the id to Int
rs.castColumn(0,rs.INT2);
//cast sw0 bis sw9 to int2
for(int i=18; i< 28; i++){
rs.castColumn(i,rs.INT2);
}
// cast the AnfangsBuchstaben to Bpchar
rs.castColumn(17,rs.BPCHAR);
// fuelle die letzte spalte mit rsExternFileId
// name
rs.setColName(28,"datenstamm");
// cast
rs.castColumn(28,StaticRecordSet.INT4);
//fuelle
for(int i=0; i< rs.getRows();i++){
rs.setElement(i,28,new Integer(externFileId));
}
23
// Frage nach Anzeige
System.out.println("Externes File " +externFileName + "
ausgelesen und homogenisiert.");
System.out.println("Anzeigen?");
if(KeyBoard.readBooleanKeyb())
rs.show();
}
return rs;
5.2 Der Datenbanken-Abgleich
Die externe Datenbank sah vor Ausführen des Programms so aus:
[Spaltennummer, Spaltennamen, Spaltentyp]
[ 0, id, 4][ 1, name, 12][ 2, strasse, 12][ 3, plz, 12][ 4,
ort, 12][ 5, ortsteil, 12][ 6, landeskennung, 12][ 7,
vorwahl, 12][ 8, telefon, 12][ 9, telefax, 12][ 10, www,
12][ 11, mail, 12][ 12, kontakt, 12][ 13, mitarbeiterzahl,
4][ 14, freitext, 12]
[Zeilennummer,Spaltennummer, Inhalt]
[ 0, 0, 4365][ 0, 1, Bergbau AG][ 0, 2, Hubwagenweg 17][ 0,
3, 98765][ 0, 4, Hettenhausen][ 0, 5, Heine][ 0, 6, +49][ 0,
7, 06659][ 0, 8, 12345][ 0, 9, 67890][ 0, 10,
http://www.heise.de][ 0, 11, hans@wurst.de][ 0, 12, Peter
Maier][ 0, 13, 4711][ 0, 14, Keine hohe Akzeptanz in
allgemeinen Bergbaukreisen!]
[ 1, 0, 34][ 1, 1, Zillertaler Walzwerke oHG][ 1, 2,
Meiserstr. 56][ 1, 3, 3456][ 1, 4, Milchhausen][ 1, 5,
Huhndorf][ 1, 6, +44][ 1, 7, 04456][ 1, 8, 2353456][ 1, 9,
35623452435][ 1, 10, http://www.web.de][ 1, 11,
hans@wurst.com][ 1, 12, Klaus Topp][ 1, 13, 9][ 1, 14, Nur
in Europa taetig.]
[ 2, 0, 567][ 2, 1, Spengler Kranarbeiten GmbH][ 2, 2,
Blechhammerweg 15][ 2, 3, 67659][ 2, 4, Kaiserslautern][ 2,
5, null][ 2, 6, +49][ 2, 7, 0631][ 2, 8, 3737-3][ 2, 9,
null][ 2, 10, www.spengler.de][ 2, 11, hans@spengler.de][ 2,
12, Hans Spengler][ 2, 13, 34][ 2, 14, Nur in der Westpfalz
bitte.]
[ 3, 0, 344][ 3, 1, Pfalztheater][ 3, 2, Willy-Brandt-Platz
4-5][ 3, 3, 67657][ 3, 4, Kaiserslautern][ 3, 5, null][ 3,
6, +49][ 3, 7, 0631][ 3, 8, 3675-0][ 3, 9, 3675-235][ 3, 10,
http://www.pfalztheater.de][ 3, 11, info@pfalztheater.bvpfalz.de][ 3, 12, null][ 3, 13, 0][ 3, 14, ]
Bei einer externen Datenbank ist vieles ähnlich wie bei der Datei oben.
import younousdbapp.*;
//import mein API
public class FdbJob extends AbstractJob{
24
//* macht klasse Ausfuehrbar!
public static void main(String[] a){
new FdbJob().start();
}
public void start(){
DbConnect db1 = new
DbConnect("org.postgresql.Driver","jdbc:postgresql:
//shadow.informatik.unikl.de/Datenbank","Login","passWort");
DbConnect db2 = new
DbConnect("org.postgresql.Driver","jdbc:postgresql:
//shadow.informatik.uni-kl.de/fdb","login","passwort");
// lege Primary Keys fest
int[] primaryKeys={1,3,4};
// namen der Datenbanken
String internDbTableName = "firma";
String externDbTableName = "companies";
// id Fuer Externe Datenbank (DatenStamm) holen!
//int externDbId = new
AutoRegister(db1).getId(externDbTableName);
int externDbId = new
AutoRegister(db1).getId("companies");
//int externDbId = new
AutoRegister(db1).getId("externDb");
//ladeInterne Db // db1 -> Connection to DbIntern
StaticRecordSet rsInternDb =
getrsInternDb(db1,internDbTableName,primaryKeys,externDbId);
//lade Extere Db // db2 -> Connection to DbExtern
StaticRecordSet rsExternDb =
getrsExternDb(db2,externDbTableName,primaryKeys,externDbId);
//vergleiche Dbs
compare(rsInternDb,rsExternDb);
// schreibe Uterschiede in Inter
this.doUpdateInsert(db1,internDbTableName,rsExternDb);
this.doDelete(db1,internDbTableName,rsInternDb);
}
public StaticRecordSet getrsExternDb(DbConnect db2,String
externDbTableName,int primaryKeys,int externDbId){
//Select
String sql = "select * from " + externDbTableName;
25
// lege Maporder fest! Wie oben aber jede externe Datenbank hat einen
// anderen Maporder
ColNames
AnDerStelle
ColNames
AnDerStelle
Id
0
Telefon
8
Name
1
Telefax
9
Strasse
2
www
10
Plz
3
Mail
11
Ort
4
Kontakt
12
Ortsteil
5
Mitarbeiter
13
Landeskennung
6
Freitext
14
Vorwahl
7
int[] mapOrder= new int[29];
// speichre erst mal alles auf -1
for(int i =0; i<mapOrder.length;i++)
mapOrder[i]=-1;
// Mapping mit Namen; das sind die endgültigen Spaltennamen!
// Siehe Seiten 22 & 23 (das Fettgedruckte!).
mapOrder[0]=0;// id -> id
mapOrder[1]=1;// name -> name1
mapOrder[3]=2;// strasse -> stasse
mapOrder[4]=3;// plz - plz
mapOrder[5]=4;// ort - ort
mapOrder[8]=8;// TelefonRufnummer - telefon
mapOrder[9]=9;// Telefax - Telefax
mapOrder[11]=11;// mail - email
mapOrder[12]=10;// www - url
mapOrder[16]=7;// Vorwahl - 16 Hilf - 8
mapOrder[17]=5;// ortsteil - 17 Hilf - 5
mapOrder[18]=6;// Landeskenunng - 18 Hilf - 8
mapOrder[20]=13;//mitarbeiterzahl - 20 Hilf - 15
mapOrder[21]=14;//Freitext - 21 Hilf - 15
mapOrder[22]=12;//Kontakt - 22 Hilf - 15
StaticRecordSet rs =
db2.getStaticRecordSet(sql,primaryKeys,mapOrder);
// Passe An
// nun fasse ich die LandesKennung mit Vorwahl mit der
//TelNr Zusammen!
String vorwahl =(String)curRow[16];
String telNr =(String)curRow[8];
String landeskennung =(String)curRow[18];
if(vorwahl == null)vorwahl ="";
if(telNr == null)telNr ="";
if(landeskennung == null)landeskennung ="";
curRow[8] = landeskennung + vorwahl
curRow[18] = null;
curRow[16] = null;
+ telNr;
}
26
// nun fasse ich den Ort mit dem Ortsteil zusammen!
String ort =(String)curRow[5];
String ortsteil =(String)curRow[17];
if(ort == null)ort ="";
if(ortsteil == null)ortsteil ="";
curRow[5] = ortsteil + ort;
curRow[17] = null;
}
// nun fasse ich die Spalten mitarbeiterzahl und
Freitext zusammen!
String mitarbeiterZahl =""
+((Integer)curRow[20]).intValue();
String freitext =(String)curRow[21];
String kontakt =(String)curRow[22];
if(mitarbeiterZahl == null)mitarbeiterZahl ="";
if(freitext == null)freitext ="";
if(kontakt == null)kontakt ="";
curRow[15] = "Mitarbeiter : " + mitarbeiterZahl
+" / freitext : " +
freitext + " / kontakt : " + kontakt ;
curRow[20] = null;
curRow[21] = null;
curRow[22] = null;
}
//Die endgültige Version der SpaltenNamen , identisch mit
denen der internen //datenbank,
// Mapping mit names
Hier muss man den Maporder wieder
// cast the id to Int
rs.castColumn(0,rs.INT2);
//cast swx to int2
for(int i=18; i< 28; i++){
rs.castColumn(i,rs.INT2);
}
// cast the AnfangsB to Bpchar
rs.castColumn(17,rs.BPCHAR);
// cast
rs.castColumn(28,StaticRecordSet.INT4);
//fuelle
for(int i=0; i< rs.getRows();i++){
rs.setElement(i,28,new Integer(externDbId));
}
27
// Frage nach Anzeige
System.out.println("Externe Datenbank "
+externDbTableName + "
ausgelesen und
homogenisiert.");
System.out.println("Anzeigen?");
if(KeyBoard.readBooleanKeyb())
rs.show();
return rs;
}
Nach den Anpassungen und Ablauf des Programms sieht dann die
(StaticRecordSet) datenbank so aus:
Geschildert sind dann [die Spaltennummer, Spaltenname, SpaltenTyp]
[ 0, id, 5][ 1, name1, 12][ 2, name2, 12][ 3, strasse,
12][ 4, plz, 12][ 5, ort, 12][ 6, postfach, 12][ 7,
postfachplz, 12][ 8, telefon, 12][ 9, telefax, 12][ 10,
bild, 12][ 11, email, 12][ 12, url, 12][ 13, shopurl,
12][ 14, oeffnungszeiten, 12][ 15, beschreibung, 12][ 16,
leistungen, 12][ 17, anfangsbuchstabe, 1][ 18, sw0, 5][
19, sw1, 5][ 20, sw2, 5][ 21, sw3, 5][ 22, sw4, 5][ 23,
sw5, 5][ 24, sw6, 5][ 25, sw7, 5][ 26, sw8, 5][ 27, sw9,
5][ 28, datenstamm, 4]
In den folgenden Zeilen sind die Datensätze wie folgt definiert:
[Zeilennummer, Spaltennummer, und Inhalt der Spalte]
[ 0, 0, 4365][ 0, 1, Bergbau AG][ 0, 2, null][ 0, 3,
Hubwagenweg 17][ 0, 4, 98765][ 0, 5, HeineHettenhausen][ 0,
6, null][ 0, 7, null][ 0, 8, +490665912345][ 0, 9, 67890][
0, 10, null][ 0, 11, hans@wurst.de][ 0, 12,
http://www.heise.de][ 0, 13, null][ 0, 14, null][ 0, 15,
Mitarbeiter : 4711 / freitext : Keine hohe Akzeptanz in
allgemeinen Bergbaukreisen! / kontakt : Peter Maier][ 0, 16,
null][ 0, 17, null][ 0, 18, 0][ 0, 19, 0][ 0, 20, 0][ 0, 21,
0][ 0, 22, 0][ 0, 23, 0][ 0, 24, 0][ 0, 25, 0][ 0, 26, 0][
0, 27, 0][ 0, 28, 37]
[ 1, 0, 34][ 1, 1, Zillertaler Walzwerke oHG][ 1, 2, null][
1, 3, Meiserstr. 56][ 1, 4, 3456][ 1, 5,
HuhndorfMilchhausen][ 1, 6, null][ 1, 7, null][ 1, 8,
+44044562353456][ 1, 9, 35623452435][ 1, 10, null][ 1, 11,
hans@wurst.com][ 1, 12, http://www.web.de][ 1, 13, null][ 1,
14, null][ 1, 15, Mitarbeiter : 9 / freitext : Nur in
Europa taetig. / kontakt : Klaus Topp][ 1, 16, null][ 1, 17,
null][ 1, 18, 0][ 1, 19, 0][ 1, 20, 0][ 1, 21, 0][ 1, 22,
0][ 1, 23, 0][ 1, 24, 0][ 1, 25, 0][ 1, 26, 0][ 1, 27, 0][
1, 28, 37]
[ 2, 0, 567][ 2, 1, Spengler Kranarbeiten GmbH][ 2, 2,
null][ 2, 3, Blechhammerweg 15][ 2, 4, 67659][ 2, 5,
Kaiserslautern][ 2, 6, null][ 2, 7, null][ 2, 8,
+4906313737-3][ 2, 9, null][ 2, 10, null][ 2, 11,
hans@spengler.de][ 2, 12, www.spengler.de][ 2, 13, null][ 2,
28
14, null][ 2, 15, Mitarbeiter : 34 / freitext : Nur in der
Westpfalz bitte. / kontakt : Hans Spengler][ 2, 16, null][
2, 17, null][ 2, 18, 0][ 2, 19, 0][ 2, 20, 0][ 2, 21, 0][ 2,
22, 0][ 2, 23, 0][ 2, 24, 0][ 2, 25, 0][ 2, 26, 0][ 2, 27,
0][ 2, 28, 37]
[ 3, 0, 344][ 3, 1, Pfalztheater][ 3, 2, null][ 3, 3, WillyBrandt-Platz 4-5][ 3, 4, 67657][ 3, 5, Kaiserslautern][ 3,
6, null][ 3, 7, null][ 3, 8, +4906313675-0][ 3, 9, 3675235][ 3, 10, null][ 3, 11, info@pfalztheater.bv-pfalz.de][
3, 12, http://www.pfalztheater.de][ 3, 13, null][ 3, 14,
null][ 3, 15, Mitarbeiter : 0 / freitext : / kontakt : ][
3, 16, null][ 3, 17, null][ 3, 18, 0][ 3, 19, 0][ 3, 20, 0][
3, 21, 0][ 3, 22, 0][ 3, 23, 0][ 3, 24, 0][ 3, 25, 0][ 3,
26, 0][ 3, 27, 0][ 3, 28, 37]
Natürlich kriegen die (neu eingefügten ) Datensätze in der internen Datenbank
andere IdNummern; Beispiel:
[0, 0, 14045] [1, 0, 14046] [ 2, 0, 14047] [3, 0, 14048]
5.3 Zusammenfassung:
In diesem Kapitel, wurde gezeigt, wie ein Abgleich abläuft, welche Schritte dann
nötig sind, und vor allem , was soll man anpassen und an welcher Stelle.
Die 2 Beispiele haben dann gezeigt, dass es im grunde genommen kaum
Unterschiede gibt, wo die Daten her stammen; Handelt es sich um ein File, wird
es vorher angepasst, und später wie eine „richtige“ Datenbank behandelt.
Das hat dazu geführt, dass man von überall seine Daten holen kann, solange die
für die Klinform Firma-Datenbank relevant und wichtig sind.
Im nächsten Kapitel sind dann UML-Diagramme zu den Klassen und ihren
Methoden. Im letzten sind dann relevante Bücher und Links zum Thema dieser
Ausarbeitung bzw. Projektarbeit
29
6.Anhang
Stat
Comparator
AbstractJob
DbConnect
Compare():void
DoUpdateInsert():void
GetrsExternDb():StaticRe
cordSet
GetrsExternFile()StaticRe
cordSet
GetrsInternDb()StaticRec
ordSet
Start() void
getId() int
doDelete() :void
deleteRow() void
exec() Boolean
getConstraints() String
getRs() Vector
getStaticRecordSet()Static
RecordSet
getVal() String
insertRow() void
updateRow() void
Id: int
Compare() :void
CopmareRows() Integer
IsEqual() Boolean
AutoRegister
getId () int
File2StaticRS
GrowableArray
KeyBoard
SizeMax :int
Data Object[]
getColAmount() int
getColumns() Object[]
getRows() String[]
LoadFile() String
ElementAt() Object
Insert() void
Size() int
DoubleSpace() void
PressEnter() void
ReadBooleanKeyb()Boole
an
ReadInt() int
30
StaticRecordSet
startsize :int= 5000
Size :int=0
mapOrder :int[]
colNames :Object[]
ColTypes :int[]
primaryKeys :int[]
cols :int
ColTypes :int[]
primaryKeys :int[]
cols :int
getColAmount() int
getColName() String
getCols() int
getColType() int
GetDefaultMap() int[]
getKey() String
getPrimaryKey() int[]
getRows() int
getRowsAmount() int
getStatus() Integer
SetStatus() void
Show() void
ShowStatus()void
GetRow() Object
GetRowsForKey() int
IsPrimaryKey() Boolean
MapTo() int
SetColName() void
setElement() void
31
7. Literatur und links
[1] Projektgruppe KLinform
Klinform, Portal für die Region Kaiserslautern – Tor zum Markt der Zukunft
Kaiserslautern, 2000
[2] Dietmar Abts
Grundkurs Java
[3] Martin Fowler, Kendall Scott
UML konzentriert
[4] Guido Krüger
Go To Java 2
2.Auflage, Handbuch der Java-Programmierung
[5] Maydene Fisher
The JDBC Tutorial and Reference
http://developer.java.sun.com/dvelpoers/Books/JDBCTutorial/index.html
[6] JDBC-Tutorial
http://www.tu-chemnitz.de/urz/java/cjug/2/
[7] Java Tutorials
http://www.sun.com
32

KLinform: Anbindung externer Firmenstammdaten

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