XPath ermöglicht außerdem das Erstellen von Abfragen, die mit SQL nur äußerst schwierig zu formulieren sind. So kann man z. B. Indizes verwenden, um ein bestimmtes Element entsprechend seiner Position auszugeben:
Dieser Code gibt das erste Element von OrderDetails von jeder Bestellung in der gesamten Datei aus – ein Konzept, das man mit dem Datensatz-orientierten Ansatz von SQL nur schwer ausdrücken kann. Man kann auch bei der Beschreibung des Pfades Indizes verwenden:
Dieser Ausdruck gibt die ProductID vom ersten OrderDetail in der ersten Bestellung aus, die vom zweiten Mitarbeiter in der Datei aufgenommen wurde.
XPath hat weit mehr zu bieten, als in einem kurzen Artikel aufgeführt werden kann. Wer bisher noch nicht mit XPath gearbeitet hat, sollte zumindest einmal die Spezifikation überfliegen, um sich einen Eindruck davon zu verschaffen, was mit XPath alles möglich ist.
Die Qual der Wahl
Was ist also die richtige Wahl: SQL oder XPath? In einigen Fällen geben die Einschränkungen der jeweiligen Technologie vor, welche man benutzen sollte. So verfügt SQL z. B. nicht über die Indizierfähigkeiten von XPath, aber XPath kann dafür nicht die Gruppier- und Summen-Funktionen von SQL bieten. In anderen Fällen kann man die Entscheidung ganz nach seinen eigenen Vorlieben treffen. Viele XPath-Ausdrücke können in SQL als WHERE-Klauseln geschrieben werden und umgekehrt.
Wer allerdings in das .NET-Universum vorstößt, sollte sich auf jeden Fall mit XPath als Abfragemöglichkeit für Daten vertraut machen. Denn es gibt keine allgemeine Möglichkeit, SQL-Anweisungen über mehrere Tabellen hinweg in einem DataSet auszuführen. Man kann zwar schon von Anfang an komplexe SQL-Befehle verwenden, um das DataSet zu füllen, doch sobald die Daten im DataSet vorliegen, ist XPath eine weitaus einfachere Möglichkeit, genau auf die gewünschten Informationen zuzugreifen, mit denen man arbeiten will. Sobald man sich erst einmal etwas eingearbeitet hat, dürfte man viele Anwendungsmöglichkeiten entdecken, wie einem XPath Zeit sparen kann.
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