WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как заставить процедуру Oracle возвращать наборы результатов

Процедура SQL Server может возвращать наборы результатов. У меня есть таблица emp (emp__id, emp__name, ...). Приведенная ниже процедура вернет список сотрудников, соответствующих указанному имени.

CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_employee_by_name ( @name VARCHAR(100) )
AS
SELECT emp_id, emp_name
FROM emp
WHERE emp_name = @name;

Итак, в клиентском коде для получения данных я использую ADO.NET.

SQLDataAdapter adapter = new SQLDataAdapter("get_employee_by_name", cnString);
SQLDataAdapter.SelectCommand.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
DataTable dt = new DataTable("employee");

adapter.Fill(dt);

Как я могу кодировать эквивалентно на PL / SQL?

20.11.2008

Ответы:


1

Используйте указатель Ref для хранимой процедуры:
https://www.oradev.com/ref_cursor.jsp

Для клиентской части используйте Oracle Data Provider. Вы можете загрузить его из Oracle, и его синтаксис аналогичен SQLDataAdapter. Что-то вроде этого:

OracleDataAdapter da = new OracleDataAdapter();
da.SelectCommand = new OracleCommand("get_employee_by_name", Connection);
OracleParameter prm = da.SelectCommand.Parameters.Add("pName", OracleDbType.VarChar2);
prm.Direction = ParameterDirection.Input;
prm.Value = "MyName";
prm = da.SelectCommand.Parameters.Add("pResult", OracleDbType.RefCursor);
prm.Direction = ParameterDirection.Output;
DataTable dt = new DataTable();
da.Fill(dt);
20.11.2008
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]