使用 apache 元模型读取数据源元数据答案

【问题标题】：Reading Datasource metadata using apache metamodel使用 apache 元模型读取数据源元数据
【发布时间】：2015-07-03 07:28:01
【问题描述】：

我想读取数据源的元数据。无论是数据库还是文件。要求是显示可用表的集合和每个表的列。我也想知道外键等的细节。我知道这应该可以使用 JDBC API。但我想知道 Apache Metamodel 是否以可用于所有类型数据源的抽象方式支持这一点。

太好了，如果您可以分享任何示例。

…… 拉姆

【问题讨论】：

标签： java apache-metamodel

【解决方案1】：

可以在 Apache Metamodel 中探索架构、表和列。 DataContext 有一个名为“information_schema”的模式，您可以看到有关数据上下文的元数据。找这个 sn-p 作为例子：

    // Prepare a data context based on plain old Java objects
    List<TableDataProvider<?>> tableDataProviders = new ArrayList<TableDataProvider<?>>();
    SimpleTableDef tableDef1 = new SimpleTableDef("snippetTableName1", new String[] {"id", "name"});
    tableDataProviders.add(new ArrayTableDataProvider(tableDef1,
            new ArrayList<Object[]>()));
    PojoDataContext dataContext = new PojoDataContext("snippetSchemaName", tableDataProviders);

    // Prints a schema tree
    for (Schema schema : dataContext.getSchemas()) {
        System.out.println("Schema: " + schema.getName());
        for (Table table : schema.getTables()) {
            System.out.println("\t Table: " + table.getName());
            for (Column column : table.getColumns()) {
                System.out.println("\t\t Column: " + column.getName() + " of type: " + column.getType());
            }
        }
    }

这应该打印出来：

Schema: information_schema
 Table: tables
     Column: name of type: VARCHAR
     Column: type of type: VARCHAR
     Column: num_columns of type: INTEGER
     Column: remarks of type: VARCHAR
 Table: columns
     Column: name of type: VARCHAR
     Column: type of type: VARCHAR
     Column: native_type of type: VARCHAR
     Column: size of type: INTEGER
     Column: nullable of type: BOOLEAN
     Column: indexed of type: BOOLEAN
     Column: table of type: VARCHAR
     Column: remarks of type: VARCHAR
 Table: relationships
     Column: primary_table of type: VARCHAR
     Column: primary_column of type: VARCHAR
     Column: foreign_table of type: VARCHAR
     Column: foreign_column of type: VARCHAR
Schema: snippetSchemaName
     Table: snippetTableName1
         Column: id of type: VARCHAR
         Column: name of type: VARCHAR

【讨论】：