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Grails 对象关系映射(Grails Object Relational Mapping,GORM)API 是 Grails Web 框架的核心部分之一。“精通 Grails:GORM - 有趣的名称,严肃的技术” 向您介绍了GORM 的基础知识,包括简单的一对多关系。之后的 “使用 Ajax 实现多对多关系” 教您使用 GORM 建模越来越复杂的类关系。现在您将看到 GORM 的 “ORM” 如何能够灵活处理遗留数据库中不符合 Grails 标准命名约定的表名与列名。
备份并恢复数据
无论什么时候处理数据库中的现有数据,都要有一份最新的备份。著名的墨菲法则(Murphy's Law )的墨菲(Murphy)就像是我的守护神。什么样的错误都有可能发生,所以还是未雨绸缪的好。
备份
除了用常规备份软件备份目标数据库外,我还建议再保存一份数据的纯文本副本。这样就能够用相同的数据集轻松地创建测试和开发数据库了,还可以轻松地跨数据库服务器移动数据(例如,在 MySQL 和 DB2 之间来回移动数据)。
您将再一次使用本系列一直开发的 Trip Planner 应用程序。清单 1 是一个名为 backupAirports.groovy 的 Groovy 脚本,它备份了 airport 表的记录。它用了三条语句、不足 20 行的代码连接到了数据库,从表中选定了每一行,并将数据作为 XML 导出。
清单 1. backupAirports.groovy
清单 1 中的第一条语句创建了一个新的 groovy.sql.Sql 对象。这是一个标准 JDBC 类集的瘦 Groovy facade,包括 Connection、Statement 和 ResultSet。您可能已经认出了 newInstance 工厂方法的四个参数了:JDBC 连接字符串、用户名、密码以及 JDBC 驱动程序(在 grails-app/conf/DataSource.groovy 中也可以找到相同值)。
下一条语句创建了 groovy.xml.MarkupBuilder。该类允许您动态创建 XML 文档。
最后一条语句(以 x.airports 开头)创建了 XML 树。XML 文档的根元素为 airports。它还为数据库的每一行创建了一个 airport 元素,该元素带有 id 属性。嵌套于 airport 元素的元素有 version、name 和 city 元素(想了解更多关于 Groovy Sql 和 MarkupBuilder 用途的信息,参见 参考资料)。
清单 2 展示了由此得到的 XML:
清单 2. 来自备份脚本的 XML 输出
在备份脚本中,一定要按照主键顺序拖出记录。当恢复这个数据时,一定要按相同的顺序插入值,以确保外键值同样匹配(关于这一点我将在下一小节进一步详述)。
注意,该脚本是完全独立于 Grails 框架的。要使用它,就一定要在您的系统上安装 Groovy(参见 参考资料,查找下载与安装说明)。另外,类路径中一定要有 JDBC 驱动程序 JAR。可以在运行脚本时进行指定。在 UNIX® 中,要输入:
当然了,在 Windows® 上,相应的文件路径和 JAR 分隔符是不同的。在 Windows 中,则需要输入:
由于我经常使用 MySQL,所以我将一份该 JAR 的副本保存在了我的主目录(在 UNIX 上为 /Users/sdavis,在 Windows 上为 c:\Documents and Settings\sdavis)中的 .groovy/lib 目录中。当从命令行运行 Groovy 脚本时,该目录中的 JAR 会自动包含在类路径中。
清单 1 中的脚本将输出写到了屏幕。要将数据保存在一个文件中,可以在运行脚本时重定向输出:
恢复数据
从数据库中获取出数据仅仅是成功了一半。还要再将数据恢复到数据库中。清单 3 中展示的 restoreAirports.groovy 脚本用 Groovy XmlParser 读入了 XML,构造了一个 SQL insert 语句,并用了一个 Groovy SQL 对象来执行该语句(要了解更多关于 XmlParser的信息,参见 参考资料)。
清单 3. 从 XML 中恢复数据库记录的 Groovy 脚本
要运行该脚本,需要输入:
切记,对于要工作的表之间的关系而言,关系的一 的方面的主键字段一定要与关系的多 的方面的外键字段相匹配。例如,储存于 airport 表的 id 列中的值一定要与 flight 表的 arrival_airline_id 列中的值相同。
为了确保自动编号的 id 字段被恢复为相同的值,一定要在恢复表前将它们全部删除。这样就可以在下次启动 Grails 重新创建表时将自动编号重置为 0。
将机场数据安全地备份之后(大概其他表中的数据也已经安全备份了),那么现在您就可以开始试验一些新的 “遗留” 数据了。不懂么?看完下一小节您就会明白了。
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