动态绑定和主细表——Fetch

Fetch是SDK里自带的sample,描述了如何创建主细表结构并动态获取数据。


第一步,创建主细表。在schema中添加表orders和order details,回到客户端右击tbl_OrderDetails启动主细表向导:

选择 DataSource MappingMode :
点击 Next 选择描述主细表关系的字段 :
点击 Next 完成向导。这样第一步对表结构的构架就已经完成。


第二步,如何实现动态绑定表数据。
1,在主表orders里字段pa'rams设置StartingOrderID


2,打开schema,设置两个字段的属性一样


3,编辑tbl_orders事件afterScoll
procedure TClientForm.tbl_OrdersAfterScroll(DataTable: TDADataTable);
var
  lrecordcount: integer;
begin
  if fFetchRequired and DataTable.EOF and not DataTable.Fetching then
    with DataTable do begin
      ParamByName('StartingOrderID').AsInteger := FieldByName('OrderID').AsInteger;
      MaxRecords := strtoint(edit1.text);
      lrecordcount := DataTable.RecordCount;
      LoadFromRemoteSource(True);
      lrecordcount := RecordCount-lrecordcount;
      fFetchRequired := lrecordcount = MaxRecords;
      if not fFetchRequired then
        MessageDlg(Format('Done fetching!!! Expected %d rows but only got %d ',
                          [MaxRecords, lrecordcount]), mtInformation, [mbOK], 0);
    end;
end;

4,FILL按钮
procedure TClientForm.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  if not tbl_Orders.Active then begin
    tbl_Orders.ParamByName('StartingOrderID').AsInteger := 0;
    tbl_Orders.MaxRecords := strtoint(edit1.text);
    fFetchRequired := True;
  end;
  tbl_Orders.Active := not tbl_Orders.Active
end;




标题基于Python的自学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法创新点。1.1研究背景与意义阐述自学习系统在教育技术领域的重要性应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法系统创新点。第2章相关理论与技术总结自学习系统后端开发的相关理论技术基础。2.1自学习系统理论阐述自学习系统的定义、特征理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详介绍自学习系统后端的设计方案实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的要成果技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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