struts1.2+spring2.0+hibernate3存取oracle9i的clob字段解决了

本文介绍在Struts1.2、Spring2.0和Hibernate3框架下,如何在Oracle数据库中处理CLOB类型的字段,提供了两种有效的方法:一是通过Java.sql.Clob类型进行操作;二是利用Spring提供的ClobStringType。

开发环境:

windowsXP sp3

jdk1.5

tomcat 6.0

myeclipse 6.5

oracle9i 9.2.0.1

使用的框架:struts1.2,spring2.0,hibernate3

问题:如何存取oracle表的clob字段

折腾了2天,问题总算暂时解决,分享经历与大家交流。

例子:

新闻表(id,标题,内容)

tbl_news

(id varchar2(32),

title varchar2(90),

content clob)

[size=small;]办法1:
[/size]


实体类以及hbm文件中content的类型都设置为java.sql.Clob

spring配置hibernate的xml中,添加以下内容

[code="xml"]
在struts的action中使用以下方式保存tbl_news

[code="java"]...
private NewsManager newsManager;

public void setNewsManager(NewsManager newsManager){
this.newsManager = newsManager;
}

public ActionForward save(ActionMapping mapping, ActionForm form,
HttpServletRequest request,HttpServletResponse response){
LazyValidatorForm lvForm = (LazyValidatorForm) form;
...
tblNews.setNews(Hibernate.createClob((String) lvForm.get("content")));
...
newsManager.save(tblNews)

}

使用以下方式读取

[code="java"]...
tblNews.getContent().subString(1,(int)tblNews.getContent().length)
...
这样的方式,增删改查都没有问题,不过在修改或添加数据时,当content列的内容稍大到大约2000长度时会提示错误,看到网络上的解决办法为

将content首先置空,使用session的save()及flush()方法提交至数据库,接着使用refresh()对象,将实际内容再添加至数据库,不过这种方式我始终没有实现,有待继续研究,如果得到解决过同样问题的朋友指点迷津,将不胜感激。


[size=small;]接着看我的第二种办法:
[/size]


[size=small;]
[/size]
使用spring提供的数据类型ClobStringType

具体办法,tbl_news实体中的content属性使用String类型,hbm文件的type设定为"org.springframework.orm.hibernate3.support.ClobStringType"

数据库连接使用oci驱动,第一种办法中数据库的连接驱动为thin。

在jsp页面以及action中使用String来操作content字段没有任何问题,也不存在数据过大时出现错误。

 

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,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与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与高效性。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与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;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为算法性能评估与改进提供实践参考; 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MOA与MOP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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