ResultSet can not re-read row data for column

作者写程序时遇到‘ResultSet can not re-read row data for column’问题,经Google搜索发现是微软驱动兼容性不佳。文中总结了微软驱动在不同查询情况的缺点,如jdbc - odbc驱动需按查询顺序读取等,最后作者改用第三方驱动测试成功。

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今天在写程序的时候发现了一个很奇怪的问题“ResultSet can not re-read row data for column”,用google一搜,原来是微软公司的驱动的兼容性不太好。有热心人总结了微软驱动的缺点:
(1)如果采用jdbc-odbc驱动,那么就必须按照查询顺序来一次读取(不论有没有image或text类型)
(2)如果采用微软提供的ms sql server jdbc driver,如果查询语句中,不存在image或text类型字段,那么可以按照无序获取
(3)如果采用微软提供的ms sql server jdbc driver,如果查询语句中,存在image或text类型字段,那么就必须按照顺序读取,否则就会报告Driver]ResultSet can not re-read row data for column之类的错误
(4)如果想不查询语句中有没有image或text类型字段,都可以不按照顺序获取,或重复获取。那么就必须更换驱动,改用第三方的。
 最后,我改用了第三方的驱动。测试成功。

### 如何解析或读取数据库中的 BLOB 数据 BLOB 是一种二进制大对象(Binary Large Object),通常用于存储大量的二进制数据,例如图片、音频文件或其他非结构化数据。要解析或读取数据库中包含 BLOB 数据类型的具体行数据,可以按照以下方式实现。 #### 使用 Python 解析 BLOB 数据 在 Python 中,可以通过 `cx_Oracle` 或其他数据库驱动程序来处理 BLOB 数据。以下是具体操作: 1. **连接到数据库并执行查询** 需要先建立与目标数据库的连接,并通过 SQL 查询语句定位具体的行和列。 2. **创建 BLOB 对象** 创建一个 BLOB 对象以便于后续的操作。例如,在 Oracle 数据库中,可以使用 `cursor.var(cx_Oracle.BLOB)` 来声明一个 BLOB 变量[^1]。 3. **读取 BLOB 数据** 如果 BLOB 存储的是文本数据,则需要将其转换为字符串形式;如果是二进制文件(如图像或 PDF 文件),则可以直接保存到本地磁盘上。 ```python import cx_Oracle # 连接数据库 connection = cx_Oracle.connect("username/password@localhost/orcl") cursor = connection.cursor() # 执行查询 query = "SELECT blob_column FROM table_name WHERE id = :id" cursor.execute(query, {"id": specific_id}) # 获取 BLOB 列的内容 row = cursor.fetchone() if row is not None: blob_data = row[0].read() # 将 BLOB 转换为字节流 # 假设 BLOB 存储的是文本数据 text_content = blob_data.decode('utf-8') # 根据编码解码成字符串 print(text_content) # 关闭资源 cursor.close() connection.close() ``` #### 处理 MySQL 的 BLOB 数据 对于 MySQL 数据库,同样可以利用其内置函数或者调整配置参数以支持更大的 BLOB 数据传输。如果遇到错误提示无法加载较大的 BLOB 数据,可能是因为默认的最大包大小限制不足。此时可以在 MySQL 配置文件 `my.ini` 中增加最大允许包大小设置,并重新启动服务[^4]。 ```sql -- 修改 my.ini 文件末尾添加如下信息 max_allowed_packet=16M ``` 接着,可以用下面的方法从 MySQL 表格里取出 BLOB 并转存至文件系统: ```python import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(user='root', password='', host='127.0.0.1', database='test') cur = conn.cursor(buffered=True) cur.execute("SELECT blob_field FROM test_table LIMIT 1") for (blob,) in cur: with open('/path/to/output/file.ext', 'wb') as f: f.write(blob.tobytes()) # 将 BLOB 写入文件 cur.close() conn.close() ``` #### Java 环境下的解决方案 当使用 Java 开发时,可能会面临 ORM 映射失败的情况。这是因为大多数框架会自动推断字段类型,而 Blob 不属于基本数据类型之一。因此建议手动指定返回值类型为 `java.sql.Blob` ,之后再调用相应 API 方法获取实际内容[^2]。 ```java ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT blob_col FROM example"); while(rs.next()){ Blob blob = rs.getBlob(1); InputStream inputStream = blob.getBinaryStream(); // 得到输入流 BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); StringBuilder sb = new StringBuilder(); String line; while ((line = reader.readLine()) != null){ sb.append(line).append("\n"); } System.out.println(sb.toString()); // 输出整个 BLOB 文本内容 } rs.close(); stmt.close(); ``` --- ### 总结 无论是哪种编程语言环境,核心思路都是相同的——即找到合适的接口访问该特殊类型的字段,并依据实际情况决定进一步加工的方式。上述例子展示了不同场景下如何有效管理及展示来自关系型数据库内的 BLOB 数据。
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