Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Вызов хранимой процедуры Java в оракуле с использованием PL/SQL с логическим входным параметром

Я пытаюсь написать блок PL/SQL для вызова хранимой процедуры Java, где метод java имеет логическое значение в качестве параметра.

Как я могу перевести логическое значение при определении пакета для java-процедуры и вызове java-процедуры из блока PL/SQL?

Где-то я читал, что логическое значение java должно быть определено как NUMBER в Oracle, поэтому я тоже пробовал, но это тоже не сработало.

У кого-нибудь есть пример того, как это сделать?

java-stored-procedures boolean plsql input-parameters
09.07.2012

Ответы:


1

Это не работает, вам придется объявить свой параметр java как число вместо логического и передать 1/0 для true/false. В качестве альтернативы используйте char и некоторую кодировку, которая вам подходит.

09.07.2012
  • не поддерживается драйвером JDBC, см. docs.oracle.com/ cd/B28359_01/java.111/b31224/ 09.01.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..