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Oracle PL/SQL系统包详解
本文介绍了Oracle数据库中用于构建PL/SQL应用程序的几个关键系统包,包括DBMS_ALERT、DBMS_OUTPUT、DBMS_PIPE、UTL_FILE和UTL_HTTP。这些包提供报警触发、输出调试信息、会话间通信、文件读写及HTTP通信等功能。

九、系统包一览

Oracle和各种Oracle工具都提供了系统包来帮助我们建立基于PL/SQL的应用程序。例如,Oracle提供了许多工具包,下面介绍一下其中比较典型的包。

1、关于DBMS_ALERT包

DBMS_ALERT能让数据库触发器在特定的数据库值发生变化时向应用程序发送报警。报警是基于事务的并且是异步的(也就是它们的操作与定时机制无关)。例如,当新的股票和债券上市时公司就可以通过这个包更新来他的投资总额。

2、关于DBMS_OUTPUT包

包DBMS_OUTPUT能让我们显示来自PL/SQL块和子程序中的输出内容,这样就会很容易地进行测试和调试。过程put_line能把信息输出到SGA的一个缓存中。我们可以通过调用过程get_line或在SQL*Plus中设置SERVEROUTPUT ON就能显示这些信息。假设我们创建了下面的存储过程:

CREATE  PROCEDURE  calc_payroll(payroll OUT  NUMBERAS
  CURSOR  c1 IS
    SELECT  sal, comm
      FROM  emp;
BEGIN
  payroll    := 0;

  FOR  c1rec IN  c1 LOOP
    c1rec.comm    := NVL(c1rec.comm, 0);
    payroll       := payroll + c1rec.sal + c1rec.comm;
  END  LOOP ;

  /* Display debug info. */
  DBMS_OUTPUT.put_line('Value of payroll: '  || TO_CHAR(payroll));
END ;

使用下面的命令时,SQL*Plus就能显示出payroll的值:

SQLSET  SERVEROUTPUT ON
SQL > VARIABLE num NUMBER
SQL > CALL calc_payroll(:num);
Value of payroll: 31225

3、关于DBMS_PIPE包

包DBMS_PIPE允许不同的会话通过命名管道来进行通信(管道就是一块内存区域,进程使用这个区域把消息传递给另外一个进程)。我们可以使用过 程pack_message和send_message把消息封装到一个管道,然后把消息发送到同一个实例中的另一个会话中。

管道的另一个终端,我们可以使用过程recieve_message和unpack_message来接受并打开要读取的消息。命名管道在很多地方都很有用。例如,我们可以用C语言编写一个收集信息的程序,然后把信息通过管道传递给存储过程。

4、关于UTL_FILE包

包UTL_FILE能让我们的PL/SQL程序读写操作系统(OS)文本文件。它提供了标准的OS流文件I/O,包括open、put、get和close操作。

当我们想要读写文件的时候,我们可以调用函数fopen,它能返回一个在后续过程调用中使用到的文件句柄。例如,过程put_line能往打开的文件中写入文本字符串,并在后边添加一个换行符,过程get_line能从打开的文件读取一行内容到放到一个输出缓存中。

5、关于UTL_HTTP包

包UTL_HTTP可以让我们PL/SQL程序使用超文本传输协议(HTTP)进行通信。它可以从互联网接收数据或调用Oracle Web服务器的cartridge。这个包有两个入口点,每一个都接受一个URL(统一资源定位器)字符串,然后连接到一个指定的网站并返回所请求的数据,这些数据通常是超文本标记语言HTML格式。

十、包编写准则

在编写包时,尽量让它们保持通用性,这样就能在以后的程序中多次使用。避免编写那些与Oracle已经提供的特性相同的包。

包说明反映了我们的应用程序设计。所以,一定在包体之前定义它们。只有那些对包用户必须可见的内容才可以放在说明部分。这样,其他的开发人员就不会滥用包中的内容了。

为了减少因代码改变而引起的重编译,尽量不要在包说明部分放置过多的内容。对包体内容的改变不需要编译其他独立的过程,但是,如果包说明发生改变,Oracle就得重新编译每一个引用到那个包的存储子程序了。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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