<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！