{"id":36795,"date":"2019-10-31T22:13:50","date_gmt":"2019-10-31T19:13:50","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-perestat-delat-odno-i-to-zhe\/"},"modified":"2019-10-31T22:13:50","modified_gmt":"2019-10-31T19:13:50","slug":"kak-perestat-delat-odno-i-to-zhe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kak-perestat-delat-odno-i-to-zhe","title":{"rendered":"Wie man aufh\u00f6rt, immer dasselbe zu tun","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Haben Sie es auch satt, immer wieder die gleichen Routineaufgaben durchzuf\u00fchren? Ich schon. Doch jedes Mal, wenn ich mit dem Speichersystem von \u0420\u043e\u0441\u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c in meinem SQL-Client gearbeitet habe, musste ich alle Joins zwischen den Tabellen manuell eingeben. Dabei waren in 90 % der F\u00e4lle die Felder und Bedingungen f\u00fcr die Verkn\u00fcpfungen identisch von Abfrage zu Abfrage! Es scheint, dass jeder SQL-Client \u00fcber Auto-Vervollst\u00e4ndigungsfunktionen verf\u00fcgt, aber f\u00fcr Speicher funktioniert das nicht immer: Dort werden selten unique constraints und foreign keys eingerichtet, um die Leistung zu steigern, und ohne diese kann das Programm nicht erkennen, wie die Entit\u00e4ten miteinander verbunden sind und was es dir anbieten kann.<\/p>\n

\"Wie<\/a><\/noindex><\/p>\n

Nachdem ich durch Verleugnung, Wut, Verhandlungen, Depressionen gegangen bin und mich der Akzeptanz n\u00e4here, habe ich beschlossen \u2013 warum nicht selbst versuchen, die Auto-Vervollst\u00e4ndigung mit einem Hauch von Blackjack ordentlich zu implementieren? Ich benutze den dbeaver-Client, der in Java geschrieben ist und eine Community-Version mit offenem Quellcode hat. Ein einfacher Plan ist gereift:
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

    \n
  1. Die Klassen im Quellcode finden, die f\u00fcr die Auto-Vervollst\u00e4ndigung verantwortlich sind<\/li>\n
  2. Diese auf externe Metadaten umschulen und Informationen \u00fcber Joins von dort abrufen<\/li>\n
  3. ??????<\/li>\n
  4. PROFIT<\/li>\n<\/ol>\n

    \nMit dem ersten Punkt war ich schnell fertig \u2013 ich fand im Bugtracker den Antrag zur Anpassung der Autovervollst\u00e4ndigung und im dazugeh\u00f6rigen Commit.<\/a><\/noindex> Ich entdeckte die Klasse SQLCompletionAnalyzer. Ich schaute mir den Code an \u2013 genau das, was ich brauchte. Jetzt musste ich ihn nur so umschreiben, dass alles funktionierte. Ich wartete auf einen freien Abend und begann, die Implementierung zu durchdenken. Die Regeln f\u00fcr die Tabellenbeziehungen (Metadaten) wollte ich in JSON f\u00fchren. Ich hatte keine praktische Erfahrung mit diesem Format, und die aktuelle Aufgabe erschien mir als Gelegenheit, dieses Defizit auszugleichen. <\/p>\n

    F\u00fcr die Arbeit mit JSON entschied ich mich, die Bibliothek json-simple<\/a><\/noindex> von Google zu verwenden. Hier begannen die \u00dcberraschungen. Wie sich herausstellte, ist dbeaver, als echtes Tool, auf der Eclipse-Plattform mit dem OSGi-Framework geschrieben. F\u00fcr erfahrene Entwickler bietet diese Sache eine bequeme Abwicklung von Abh\u00e4ngigkeiten, f\u00fcr mich f\u00fchlte es sich jedoch mehr wie schwarze Magie an, auf die ich eindeutig nicht vorbereitet war: Wie gewohnt importierte ich die ben\u00f6tigten Klassen aus der Bibliothek json-simple im Kopf der bearbeiteten Klasse, wies sie in pom.xml aus, nachdem das Projekt kategorisch die normale Erstellung verweigerte und mit Fehlern abst\u00fcrzte. <\/p>\n

    Die Korrekturen der Kompilierungsfehler ergaben letztendlich: Ich hatte die Bibliothek nicht in der pom.xml, sondern im Manifest manifest.mf eingetragen, wie es OSGI verlangt, und sie als import-package deklariert. Keine besonders sch\u00f6ne L\u00f6sung, aber sie funktioniert. Dann kam die n\u00e4chste \u00dcberraschung. Wenn du in IntelliJ IDEA entwickelst, kannst du dein auf Eclipse basierendes Projekt nicht einfach debuggen: Ein unerfahrener Entwickler muss genauso leiden wie ein Analyst ohne Autocomplete f\u00fcr Anfragen. Die Entwickler von Beaver halfen, indem sie in der Wiki alle notwendigen Schritte dokumentiert haben. Das Frustrierenste war, dass selbst nach all diesen Anstrengungen das Projekt im Debugger mit der \u00fcber import-package hinzugef\u00fcgten JSON-Bibliothek nicht starten wollte (trotz der Tatsache, dass es im fertigen Produkt weiterhin erfolgreich gebaut wurde). <\/p>\n

    Bis zu diesem Zeitpunkt hatte ich das Unbehagen festgestellt, JSON f\u00fcr meine Aufgabe zu verwenden \u2013 schlie\u00dflich sollten die Metadaten manuell bearbeitet werden, und daf\u00fcr eignet sich das XML-Format besser. Ein weiteres Argument f\u00fcr XML war das Vorhandensein aller notwendigen Klassen im JDK, was mir erm\u00f6glichte, den Kampf mit einer externen Bibliothek zu beenden. Mit gro\u00dfer Freude habe ich alle Metadaten von JSON nach XML \u00fcbertragen und mit den Anpassungen der Auto-Vervollst\u00e4ndigungslogik begonnen. <\/p>\n

    Beispiel f\u00fcr Metadaten<\/b><\/p>\n

    dim_account\n        dim_partner\n        \n        \n    \n    \n        dim_account\n        dim_branch<\/code><\/pre>\n
    Infolgedessen habe ich \u00c4nderungen vorgenommen<\/a><\/noindex> in den Klassen SQLUtils und SQLCompletionAnalyzer. Die Idee ist die folgende: Wenn das Programm keine passenden Autovervollst\u00e4ndigungs Vorschl\u00e4ge basierend auf der grundlegenden Logik finden kann, \u00fcberpr\u00fcft es das Vorhandensein m\u00f6glicher Joins \u00fcber eine externe XML-Datei. In der Datei sind Tabellenpaare mit den entsprechenden Feldern gespeichert, die die Tabellen verkn\u00fcpfen m\u00fcssen. Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr die technischen Datumsangaben der Datens\u00e4tze eff_dttm und exp_dttm sowie das Flag des logischen L\u00f6schens deleted_ind werden dabei standardm\u00e4\u00dfig gesetzt.<\/p>\n
    Nachdem \u00c4nderungen am Code vorgenommen wurden, stellte sich die Frage \u2013 wer wird die Metadatendatei ausf\u00fcllen? Es gibt viele Entit\u00e4ten im Speicher, und es ist aufwendig, alle Beziehungen manuell einzutragen. Letztendlich habe ich beschlossen, diese Aufgabe an meine Kollegen im Analytik-Team zu delegieren. Die Metadatendatei habe ich in das SVN hochgeladen, von wo aus ein Checkout in das lokale Verzeichnis mit dem Programm erfolgt. Das Prinzip ist einfach: Gibt es eine neue Entit\u00e4t im Speicher? Ein Analyst tr\u00e4gt m\u00f6gliche Joins in die Datei ein, committet die \u00c4nderungen, und die anderen machen einen Checkout zu sich und genie\u00dfen die automatische Vervollst\u00e4ndigung: Gemeinschaft, Wissensansammlung und all das. Ich habe einen Workshop f\u00fcr meine Kollegen zur Nutzung des Programms durchgef\u00fchrt und einen Artikel in Confluence verfasst \u2013 jetzt haben wir ein weiteres n\u00fctzliches Werkzeug in der Firma.<\/p>\n
    Die Arbeit an diesem Feature hat mir gezeigt, dass man keine Angst haben sollte, an Open-Source-Projekten herumzuprobieren \u2013 in der Regel haben sie eine klare Architektur, und selbst grundlegende Kenntnisse der Sprache sind ausreichend f\u00fcr experimentelle Vorhaben. Mit ein wenig Hartn\u00e4ckigkeit kann man sogar l\u00e4stige Routineaufgaben eliminieren und sich Zeit f\u00fcr neue Experimente sparen.
    \n
    Quelle:     habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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