编程控制Oralce事务

在对数据库写编程时,事务控制是首先需要关注的问题。

 

第1点,弄清“自动提交”与“手工提交”方式下,事务提交的时机;

第2点,是确定采用自动事务提交方式,还是手动提交方式。

 

下面是对第1点的测试过程记录:

 

1.采用自动事务提交

	public void insert(){
			try{
				con =JdbcUtil.getConnection();
				for( int i=0; i<5; i++){
					System.out.println("-----"+i);
				stmt =con.createStatement();
				sql ="INSERT INTO TEMP_ZDP2 values('aa',"+i+",'33',null,null)";
				stmt.executeUpdate(sql);
				}		
			}catch( Exception e){
				e.printStackTrace();
			}finally{
				JdbcUtil.close( rs);
				JdbcUtil.close( stmt);
				JdbcUtil.close( con);
			}	
	}

stmt.executeUpdate(sql);处设置断点

执行中发现,在每次执行完stmt.executeUpdate(sql);后,数据库中就插入了记录

 

2.采用手工提交,显式使用commit来提交数据

			try{
				con =JdbcUtil.getConnection();
				con.setAutoCommit( false);
				for( int i=0; i<5; i++){
					System.out.println("-----"+i);
				stmt =con.createStatement();
				sql ="INSERT INTO TEMP_ZDP2 values('bb',"+i+",'33',null,null)";
				stmt.executeUpdate(sql);
				}		
				con.commit();
			}catch( Exception e){
				e.printStackTrace();
			}finally{
				JdbcUtil.close( rs);
				JdbcUtil.close( stmt);
				JdbcUtil.close( con);
			}	

 执行中发现,在每次执行完stmt.executeUpdate(sql);后,数据库中并没有插入记录,直到con.commit();后,库中才有数据生成。

 

3.采用手工提交,不使用commit

 

			try{
				con =JdbcUtil.getConnection();
				con.setAutoCommit( false);
				for( int i=0; i<5; i++){
					System.out.println("-----"+i);
				stmt =con.createStatement();
				sql ="INSERT INTO TEMP_ZDP2 values('bb',"+i+",'33',null,null)";
				stmt.executeUpdate(sql);
				}		
			}catch( Exception e){
				e.printStackTrace();
			}finally{
				JdbcUtil.close( rs);
				JdbcUtil.close( stmt);
				JdbcUtil.close( con);
			}	

  执行中发现,在每次执行完stmt.executeUpdate(sql);后,数据库中并没有插入记录,直到JdbcUtil.close( con);后,库中才有数据生成。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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