java jdbc 调用存储过程方法

本文介绍如何使用Java调用Oracle数据库中的三种类型的存储过程:无返回值、单一返回值及返回记录集的存储过程,并提供了详细的代码示例。

一:无返回值的存储过程

存储过程为:

CREATE OR REPLACE PROCEDURE TESTA(PARA1 IN VARCHAR2,PARA2 IN VARCHAR2)  AS

BEGIN

   INSERT INTO HYQ.B_ID (I_ID,I_NAME) VALUES (PARA1, PARA2);

END TESTA;

然后呢,在java里调用时就用下面的代码:

package com.hyq.src;

 

import java.sql.*;

import java.sql.ResultSet;

 

public class TestProcedureOne {

  public TestProcedureOne() {

  }

  public static void main(String[] args ){

    String driver = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver";

    String strUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521: hyq ";

    Statement stmt = null;

    ResultSet rs = null;

    Connection conn = null;

    CallableStatement cstmt = null;

 

    try {

      Class.forName(driver);

      conn =  DriverManager.getConnection(strUrl, " hyq ", " hyq ");

      CallableStatement proc = null;

      proc = conn.prepareCall("{ call HYQ.TESTA(?,?) }");

      proc.setString(1, "100");

      proc.setString(2, "TestOne");

      proc.execute();

    }

    catch (SQLException ex2) {

      ex2.printStackTrace();

    }

    catch (Exception ex2) {

      ex2.printStackTrace();

    }

    finally{

      try {

        if(rs != null){

          rs.close();

          if(stmt!=null){

            stmt.close();

          }

          if(conn!=null){

            conn.close();

          }

        }

      }

      catch (SQLException ex1) {

      }

    }

  }

}

当然了,这就先要求要建张表TESTTB,里面两个字段(I_IDI_NAME)。

 

二:有返回值的存储过程(非列表)

存储过程为:

CREATE OR REPLACE PROCEDURE TESTB(PARA1 IN VARCHAR2,PARA2 OUT VARCHAR2)  AS

BEGIN

   SELECT INTO PARA2 FROM TESTTB WHERE I_ID= PARA1;

END TESTB;

java里调用时就用下面的代码:

package com.hyq.src;

 

public class TestProcedureTWO {

  public TestProcedureTWO() {

  }

  public static void main(String[] args ){

    String driver = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver";

    String strUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:hyq";

    Statement stmt = null;

    ResultSet rs = null;

    Connection conn = null;

    try {

      Class.forName(driver);

      conn =  DriverManager.getConnection(strUrl, " hyq ", " hyq ");

      CallableStatement proc = null;

      proc = conn.prepareCall("{ call HYQ.TESTB(?,?) }");

      proc.setString(1, "100");

      proc.registerOutParameter(2, Types.VARCHAR);

      proc.execute();

      String testPrint = proc.getString(2);

      System.out.println("=testPrint=is="+testPrint);

    }

    catch (SQLException ex2) {

      ex2.printStackTrace();

    }

    catch (Exception ex2) {

      ex2.printStackTrace();

    }

    finally{

      try {

        if(rs != null){

          rs.close();

          if(stmt!=null){

            stmt.close();

          }

          if(conn!=null){

            conn.close();

          }

        }

      }

      catch (SQLException ex1) {

      }

    }

  }

}

 

}

注意,这里的proc.getString(2)中的数值2并非任意的,而是和存储过程中的out列对应的,如果out是在第一个位置,那就是proc.getString(1),如果是第三个位置,就是proc.getString(3),当然也可以同时有多个返回值,那就是再多加几个out参数了。

 

三:返回列表

由于oracle存储过程没有返回值,它的所有返回值都是通过out参数来替代的,列表同样也不例外,但由于是集合,所以不能用一般的参数,必须要用pagkage.所以要分两部分,

1,  建一个程序包。如下:

CREATE OR REPLACE PACKAGE TESTPACKAGE  AS

 TYPE Test_CURSOR IS REF CURSOR;

end TESTPACKAGE;

2,建立存储过程,存储过程为:

CREATE OR REPLACE PROCEDURE TESTC(p_CURSOR out TESTPACKAGE.Test_CURSOR) IS

BEGIN

    OPEN p_CURSOR FOR SELECT * FROM HYQ.TESTTB;

END TESTC;

可以看到,它是把游标(可以理解为一个指针),作为一个out 参数来返回值的。

java里调用时就用下面的代码:

package com.hyq.src;

import java.sql.*;

import java.io.OutputStream;

import java.io.Writer;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import oracle.jdbc.driver.*;

 

 

public class TestProcedureTHREE {

  public TestProcedureTHREE() {

  }

  public static void main(String[] args ){

    String driver = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver";

    String strUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:hyq";

    Statement stmt = null;

    ResultSet rs = null;

    Connection conn = null;

 

    try {

      Class.forName(driver);

      conn =  DriverManager.getConnection(strUrl, "hyq", "hyq");

 

      CallableStatement proc = null;

      proc = conn.prepareCall("{ call hyq.testc(?) }");

      proc.registerOutParameter(1,oracle.jdbc.OracleTypes.CURSOR);

      proc.execute();

      rs = (ResultSet)proc.getObject(1);

 

      while(rs.next())

      {

          System.out.println("<tr><td>" + rs.getString(1) + "</td><td>"+rs.getString(2)+"</td></tr>");

      }

    }

    catch (SQLException ex2) {

      ex2.printStackTrace();

    }

    catch (Exception ex2) {

      ex2.printStackTrace();

    }

    finally{

      try {

        if(rs != null){

          rs.close();

          if(stmt!=null){

            stmt.close();

          }

          if(conn!=null){

            conn.close();

          }

        }

      }

      catch (SQLException ex1) {

      }

    }

  }

}

### Qwen3 模型的架构类型 Qwen3模型确实采用了 **Transformer 架构**,这是当前主流的深度学习模型架构,特别适用于自然语言处理任务。Qwen3 作为 Qwen 系列的一个重要版本,其架构设计继承并优化了 Transformer 的核心组件,以支持高效的训练和推理过程[^2]。 Qwen3 的架构主要包括以下几个关键组件: 1. **嵌入层(Embedding Layer)**:Qwen3 使用了无限制嵌入(untied embedding),这意味着嵌入层和输出层之间没有共享权重,从而提高了模型的灵活性和表达能力[^1]。 2. **旋转位置嵌入(Rotary Position Embedding)**:为了好地处理序列数据中的位置信息,Qwen3 采用了旋转位置嵌入技术。这种技术能够在不增加额外参数的情况下,有效地捕捉序列中元素的位置关系[^1]。 3. **解码器层(Decoder Layers)**:Qwen3 的解码器由多个解码器层组成,每个解码器层都包含自注意力机制(Self-Attention)和前馈神经网络(Feed-Forward Network)。这些层通过堆叠的方式,逐步提取和处理输入数据的特征[^4]。 4. **注意力机制(Attention Mechanism)**:Qwen3 的注意力机制中,除了注意力中的 QKV(Query-Key-Value)之外,没有使用偏差项,这有助于减少模型的复杂度并提高计算效率[^1]。 5. **正则化层(Normalization Layer)**:Qwen3 使用了 RMS 正则化层(Qwen2RMSNorm)来对隐藏状态进行正则化,这有助于加速训练过程并提高模型的稳定性[^4]。 6. **梯度检查点(Gradient Checkpointing)**:为了节省内存,Qwen3 支持梯度检查点技术,该技术可以在训练过程中动态地释放和重新计算中间激活值,从而降低内存占用[^4]。 以下是 Qwen3 模型的一个简化代码示例,展示了其核心架构的构建过程: ```python class Qwen3Model: def __init__(self, config: Qwen3Config): super().__init__(config) self.padding_idx = config.pad_token_id self.vocab_size = config.vocab_size self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx) self.layers = nn.ModuleList( [Qwen3DecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)] ) self._attn_implementation = config._attn_implementation self.norm = Qwen3RMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps) self.gradient_checkpointing = False self.post_init() def forward(self, input_ids, attention_mask=None): # 嵌入层处理输入 hidden_states = self.embed_tokens(input_ids) # 通过解码器层处理 for layer in self.layers: hidden_states = layer(hidden_states, attention_mask=attention_mask) # 正则化处理 hidden_states = self.norm(hidden_states) return hidden_states ``` ###
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