Oracle 存储过程笔记

本文提供Oracle数据库中使用PL/SQL开发存储过程的实例教程,包括基本流程、异常处理、动态游标及匿名过程等,有助于快速掌握PL/SQL编程技巧。

 

写Oracle存储过程习惯用PL/Sql dev,里面有一些模版,我这里也记录一些目前经常使用的一些:
--基本例子
create or replace procedure TestProc as
begin
  for c in (select fieldName from tableName)
  loop
      dbms_output.put_line(c.fieldName);
  end loop;
endTestProc  ;

--带异常处理
create or replace procedure test2 as
--局部变量
  vc varchar2(2048);
begin
  --过程体卸载这里
Raise cust_exception;
  -- 异常处理  
EXCEPTION
  when cust_exception then
       dbms_output.put_line('custom exception');
  WHEN OTHERS THEN
    --回滚
    ROLLBACK;
    dbms_output.put_line('Other Errors');
    RETURN;
    --END;
end test2;

--匿名过程,常用于临时处理数据
DECLARE
--局部变量
l_elem MDSYS.SDO_ELEM_INFO_ARRAY;
l_ord MDSYS.SDO_ORDINATE_ARRAY;
l_srid NUMBER := 262148; -- Arbritrary X-Y Meters
l_gtype NUMBER := 2002; -- 2d Line
j NUMBER;
x NUMBER;
y NUMBER;
BEGIN

l_elem := MDSYS.SDO_ELEM_INFO_ARRAY();
l_ord := MDSYS.SDO_ORDINATE_ARRAY();
l_elem.EXTEND(3);
l_elem(1) := 1;
l_elem(2) := 2; -- etype line
l_elem(3) := 1; -- interpretation straight segments
--for循环
for j in 1 .. 1500 LOOP
x := j;
y := mod(j, 2);
l_ord.EXTEND(2);
l_ord(l_ord.LAST - 1) := x;
l_ord(l_ord.LAST) := y;
END LOOP;
INSERT INTO SHAPELY (entid, coordinates)
values ('BINDVAR', MDSYS.SDO_GEOMETRY(l_gtype, l_srid, NULL,l_elem, l_ord) );
end;

--动态游标,带参数,返回值
create or replace function TestProc(v in varchar2) return varchar2 is
  strSql varchar2(4056);--SQL语句
  type rCursor is ref cursor; --游标类型
  cur rCursor;--定义游标
begin
  --拼装语句
  strSql := 'select field1 from tabName where field2 = ' || v;

  open  cur for strSql;
 
   LOOP
     dbms_output.put_line(cur.field1);
   END LOOP;
   CLOSE cur; --关闭游标
  return('OK');
end TestProc;
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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