转转jdbc 存储过程

本文介绍了通过JDBC调用存储过程的两种常见方式:返回结果集和返回特定值,并提供了具体的代码示例。

通过jdbc调用存储过程
有进要通过jdbc调用存储过程,来说一下怎样来实现?
 在我见过的有两种情况:
1)返回一个结果集(ResultSet)。
  2)返回一个特定的值。
 下面来详细的说明。
 1)返回一个结果集(ResultSet),这种类似通常的处理结果集
    如果事先就有一个类似如下的procedure
CREATE PROCEDURE getShipQuantity @jsid int AS
SELECT jf_js_id,SUM(jf_ship_quantity) AS shipqty
FROM tjobsheet_finish f WHERE (jf_js_id=@jsid)
GROUP BY jf_js_id
那么我们将通过如下的代码来调用
  String sql = "{ call getShipQuantity(?) }";
Connection con = getSession().connection();//通过hibernate得到的连接
ResultSet rs = null;
BigDecimal shipQuantity = new BigDecimal(0);
try{
CallableStatement cs = con.prepareCall(sql);
cs.setInt(1,jsoId);//设置输入参数
rs = cs.executeQuery();//返回结果集
if(rs.next()){
shipQuantity = new BigDecimal(rs.getDouble(2));
}
logger.debug("shipQuantity --------------------- "+shipQuantity);
}catch(Exception e){
logger.debug(e);
}

2)返回一个特定的值。也就是说,在procedure的定义中已经用output输出参数了。请看下面的proceduer
create procedure getSingleWgt @@singleWgt numeric(8,3) output,@jsnum varchar(11) = '0000-0480'
as
declare @stwgt numeric(8,3)
select @stwgt = sum(b.stwgt)
from js as a
inner join jsactdtl as b
on a.jsnum = b.jsnum
where a.completion = 1
and b.stflag = 22
and a.jsnum = @jsnum
select @@singleWgt = (@stwgt/orderedqty) from js where jsnum = @jsnum

那么我们将通过如下的代码来调用
String sql = "{ call getSingleWgt(?,?) }";
Connection con = getSession().connection();//得到connection
try{
CallableStatement cs = con.prepareCall(sql);//通过它来执行sql
cs.registerOutParameter(1,java.sql.Types.FLOAT);//注册输出参数
cs.setString(2,shipment.getJsnum());//指出输入参数

if(cs.execute()){//执行
float output = cs.getFloat(1);//返回值
}
}catch(Exception e){
logger.debug(e);
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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