데이터세트 자바

Java의 데이터 세트는 주로 SQL 쿼리의 일부로 존재하는 데이터에 대한 일종의 안전한 보기를 제공하는 데 사용됩니다. 이는 대부분 매개변수화된 유형의 데이터를 보유하는 java.util.list라는 라이브러리의 일부입니다. 메소드에 대한 선택 주석이 선택되면 쿼리 매개변수는 쿼리에서 클래스 내에 있는 메소드에 대한 접근성을 만들기 위해 public과 같은 다른 액세스 한정자가 있는 모든 데이터 클래스에 사용됩니다. Java의 데이터 세트는 연결된 방식이나 연결 해제된 방식으로 작동할 수 있습니다.

DataSet Java란 무엇인가요?

• Dataset Java는 Select Annotation을 사용하여 SQL 쿼리 시 매개변수화된 유형의 데이터를 인터페이스에 전달할 수 있는 공용 인터페이스 유형입니다.
• 쿼리는 연결 모드 또는 연결 끊김 모드와 같은 모드에서 수행될 수 있습니다. 어떤 기능이 연결 모드로 전환되면 해당 시나리오에서 데이터 세트는 결과 세트와 같습니다.
• 연결이 끊긴 데이터 세트에 함수가 포함되는 경우 해당 시나리오에서 해당 함수는 CachedRowSet로 반영됩니다.
• 요즘 데이터 세트 Java는 기계 학습이 포함된 젤에서도 발견됩니다. 왜냐하면 기계 학습의 전체 영역은 기본적으로 엄청난 양의 데이터를 다루기 때문에 해당 데이터를 보고 조작하는 데 필요하기 때문입니다.
• 데이터 세트 Java는 Spark와 Java와 같은 API의 도움으로 이러한 작업을 활용하며, 이는 결국 일부 내장 라이브러리와 패키지를 제공하여 둘 사이의 완벽한 일치 시나리오를 만듭니다.
• 실제로 데이터 세트 Java는 많은 예외를 제공하는 데 도움이 되는 SQL 인터페이스를 처리하기 위한 관점으로 많은 스키마를 구축하는 데 도움이 되며 이러한 문제를 사전에 포착하는 연결 문제는 전체 구현 및 개발이 보안 위반으로부터 보다 안전한 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. .
• csv 파일, 다른 데이터 저장소, 표현을 위한 그래프 DB를 직접 삽입하여 Java 데이터 세트를 사용하여 코드 베이스에서 쿼리하면 이러한 모든 통합으로 인해 Java 데이터 세트를 사용할 수 있는 장점과 단순성이 향상되었습니다.

새 데이터 세트 Java 생성

데이터세트는 다양한 시나리오 사례를 반영하고 보여주는 데 사용되므로 다음과 같은 방식으로 생성됩니다.

코드:

Dataset dt = new DefaultDataset (); // creation syntax for the dataset
for (b=0, b<8, b++) // condition setting
{
Instnc inst_1 = Instnc.randomInstnc(12); // defining the instance for the dataset
Dt.add(inst_1); //adding the instance for the dataset
}

데이터 세트가 생성되면 데이터 세트가 작업용으로 구성될 때 적용되는 선택 주석과 데이터 세트를 동기화한 다음 연결이 끊긴 형식으로 요소를 설정하는 방법이 있습니다. 데이터가 어떤 형식으로 저장된 다음 동기화를 요청하는 경우 Dataset.sync 메서드를 사용하여 일부 타사 공급업체에 저장된 전체 데이터를 조작용으로 동기화하는 방법이 있습니다.

데이터 내 수정은 본질적으로 원자적인 연산을 사용하여 수행됩니다. 또한 수정된 데이터 세트를 지정된 위치나 데이터 저장소로 전파하는 데 사용되는 Dataset.sync 메서드를 사용합니다. 시나리오에서 생성된 데이터 세트와 저장된 위치 간의 동기화가 실패하면 DataSet.sync에 대한 도발 결과인 SQLDataSetSyncException이 발생하기 시작합니다.

DataSet Java의 예

아래는 DataSet Java의 예입니다.

예시 #1

이 프로그램은 SQL 쿼리를 수행할 때 자동차 이름과 자동차 특성을 나타내는 전체 데이터 세트를 생성하고 반복하는 데 사용됩니다.

코드:

public class Cars_dtset {
public String car_name;
public String car_description;
public int car_no;
}
interface Actual_Query extends Bs_Query {
@Select("select car_name, car_description, car_no from Cars_dtset")
DataSet<Cars_dtset> getAllCars_dtset();
}
Actual_Query mq_0 = con.createQueryObject(Actual_Query.class);
DataSet rows = mq_0.getAllCars_dtset();
for (Cars_dtset mq_0: rows) {
System.out.println("CarName = " + mq_0.car_name);
System.out.println("CarDescription = " + mq_0.car_description);
}

설명:

• 이 시나리오의 기본 목표는 전체 애플리케이션이 데이터세트 개체를 탐색할 수 있게 해주는 하위 인터페이스인 전체 데이터세트를 탐색하여 데이터를 조작하는 것입니다.

예시 #2

아래 코드 조각은 정의된 데이터 세트 내에서 행 삽입을 위한 조작을 나타냅니다.

코드:

DataSet rows = mq_0.getAllCars_dtset();
Cars_dtset newCar = new Cars_dtset();
newCar.car_name="Porsche_cv ";
newCar.car_description="It’s a classic_range_of_collection. ";
rows.insert(newCar);

설명:

• 위 시나리오의 주요 목표는 테이블 이름이 포함된 선택 주석을 생성하여 동일한 인스턴스를 생성함으로써 기존 데이터세트에 행을 삽입하는 것입니다.

예시 #3

아래 코드 조각은 테이블에 데이터를 삽입하고 select 절 내에서 데이터를 수정하는 조작을 동일하게 수행하는 것을 나타냅니다.

코드:

DataSet rows = mq_0.getAllCars_dtset();
for (Cars_dtset mq_0: rows) {
if (mq_0.car_description.equals("")) {
mq_0.car_description="limborgini_car_range";
rows.modify();
}
}

설명:

• In the above scenario, there is a provision to update rows within a dataset by positioning the row for modifying the data and then calling the modify method for doing the same on the dataset.
• The dataset can be disconnected but then it can keep the specified element as a resource as well.

Example #4

This program demonstrates the deletion of rows from within the dataset in the case where any element within the dataset row is not required or is irrelevant.

Code:

DataSet rows = mq_0.getAllCars_dtset();
for (Cars_dtset mq_0: rows) {
if (mq_0.car_description.equals("abc")) {
rows.delete();
}
}

Explanation:

Deletion plays an important role when it comes to manipulation of data within a dataset as sometimes the scenario arises where the data is irrelevant or throwing continuous exceptions than in that case there are chances of getting the SQLDataSetSync exceptions at that time deletion can be the utmost requirement for solving the error or any troubleshooting issue that might arise at the time of implementation or development, thus leading to bugs.

Conclusion

DataSet Java is a good add on with respect to Java when it comes to deal with huge sets of data and instances as nowadays it is used and blend with lots of new technologies like machine learning, AWS and normal enterprise application as it gives the developers and programmers the ability to query with the operations already present as part of the library and syntax.

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