Oracle使用ANYDATA列對數(shù)據(jù)串行化方法

2024-08-29 13:50:45

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供稿：網(wǎng)友

Oracle版本9提供了一種有趣的新的數(shù)據(jù)類型，開發(fā)人員借助此類型可以聲明包括任何類型數(shù)據(jù)的變量。對于單個數(shù)據(jù)來說，此數(shù)據(jù)類型即ANYDATA。對于TABLE或者VARRAY數(shù)據(jù)來說，則為ANYDATASET。ANYTYPE用于描述存儲在ANYDATA或者ANYDATASET變量以及欄中的數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)類型對于處理存儲在數(shù)據(jù)庫中的xml數(shù)據(jù)或高級序列（Advanced Queues）具有非常重要的意義。說明文檔中提到了ANYDATA數(shù)據(jù)類型可以用于對對象進行串行化（serialize），但與之相關(guān)的示例較少。串行化首先將數(shù)據(jù)值和其他結(jié)構(gòu)（strUCture）組成為另外一些結(jié)構(gòu)，然后將生成的結(jié)構(gòu)的所有構(gòu)成成分輸出為流。流可以被結(jié)構(gòu)返回讀取，并且將覆蓋前一個會話的信息。通常而言，在應(yīng)用程序中進行的保存和打開文件的操作即不過是串行化的一種形式。一個Oracle數(shù)據(jù)庫或許需要使用串行化功能來存儲一些表格數(shù)據(jù)的某個版本備份，這樣可以在不使用數(shù)據(jù)庫提交（commits）、回滾（rollbacks）、回閃（Flashback）查詢的情況下對數(shù)據(jù)進行查看和其他操作。許多應(yīng)用程序都會用到類似的對數(shù)據(jù)源的控制功能，諸如可以在應(yīng)用級對當前和以前的數(shù)據(jù)版本進行比較，或?qū)喜⒉僮鳎╩erge）和撤銷操作（undo）所產(chǎn)生數(shù)據(jù)改變進行比較。很多此類應(yīng)用程序都被設(shè)計為對每個表格創(chuàng)建一個備份表格。而對于數(shù)據(jù)庫性能和開發(fā)進度來說，要維護這些眾多的備份表格以及之間的各種關(guān)系，成為了生產(chǎn)數(shù)據(jù)（PRoduction data）以外的沉重負擔。而通過ANYDATA數(shù)據(jù)類型以及動態(tài)SQL功能，使得通過單一的串行化存儲進程來把許多需要備份的表格串行輸入到一個單獨的備份表格成為可能。ANYDATA的一個優(yōu)勢在于，不同于類似VARCHAR2的簡單的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，使用ANYDATA方法原始的數(shù)據(jù)類型并不會丟失。數(shù)據(jù)可以被存儲在ANYDATA欄或者變量中而不會丟失任何細節(jié)（或根據(jù)在DATA和VARCHAR2之間進行轉(zhuǎn)換的當前NLS語義而定）。這些存儲的數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)化過程中不會有任何損失。一個ANYDATA對象可以通過使用任何Convert*方法構(gòu)造簡單值的方法來實現(xiàn)，或者通過“piecewise”構(gòu)造方法創(chuàng)建諸如對象和數(shù)據(jù)庫一類的更為復(fù)雜的變量。對于本例而言，我將集中解釋如何使用Convert*方法。為了創(chuàng)建一個串行化進程，我使用了動態(tài)SQL來產(chǎn)生一個對表格中所有數(shù)據(jù)的查詢命令，其中包括ROWID。然后我將查詢命令進行分解并描述，從而得到一個關(guān)于欄和數(shù)據(jù)類型的列表。再定義提取（fetch）出欄，將每一欄從各行中提取出來，然后將其插入到串行化表格中。在本例中我使用了DBMS_SQL，因為“自身動態(tài)SQL（native dynamic SQL）”現(xiàn)在還不能支持描述動態(tài)查詢。絕大多數(shù)的工作都是對從DBMS_SQL數(shù)據(jù)類型代碼到合適的數(shù)據(jù)類型方法以及函數(shù)的轉(zhuǎn)換過程進行處理。要得到這些代碼的列表，可以查看OCI包含文件ocidfn.h，或者是諸如USER_TAB_COLUMNS這樣的對查看（view）的定義。在本例中，我使用了簡單的數(shù)據(jù)類型（可以在EMP和DEPT表格中找到），這樣可以直接對其進行轉(zhuǎn)換。

　　　　drop table serialized_data;　　　　create table serialized_data　　　　(　　　　　　tablename varchar2(30) not null,　　　　　　row_id rowid not null,　　　　　　colseq integer not null,　　　　　　item anydata　　　　);　　　　create or replace procedure serialize(p_tablename varchar2)　　　　is　　　　　　l_tablename varchar2(30) := upper(p_tablename);　　　　　　c　　　　　 pls_integer;　　　　-- cursor　　　　　　x　　　　　 pls_integer;　　　　-- dummy　　　　　　col_cnt　　 pls_integer;　　　　　　dtab　　　　dbms_sql.desc_tab;　　　　　　l_rowid　　 char(18);　　　　　　l_anydata　 anydata;　　　　　　l_vc2　　　 varchar2(32767);　　　　　　l_number　　number;　　　　　　l_vc　　　　varchar(32767);　　　　　　l_date　　　date;　　　　　　l_raw　　　 raw(32767);　　　　　　l_ch　　　　char;　　　　　　l_clob　　　clob;　　　　　　l_blob　　　blob;　　　　　　l_bfile　　 bfile;　　　　begin　　　　　　c := dbms_sql.open_cursor;　　　　　　dbms_sql.parse(c,'select rowid,'p_tablename'.* from 'p_tablename,　　　　　　　　dbms_sql.native);　　　　　　dbms_sql.describe_columns(c,col_cnt,dtab);　　　　　　dbms_sql.define_column(c,1,l_rowid,18);　　　　　　for i in 2 .. col_cnt loop　　　　　　　　case dtab(i).col_type　　　　　　　　when 1 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_vc2,dtab(i).col_max_len);　　　　　　　　when 2 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_number);　　　　　　　　when 9 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_vc,dtab(i).col_max_len);　　　　　　　　when 12 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_date);　　　　　　　　when 23 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column_raw(c,i,l_raw,dtab(i).col_max_len);　　　　　　　　when 96 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column_char(c,i,l_ch,dtab(i).col_max_len);　　　　　　　　when 112 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_clob);　　　　　　　　when 113 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_blob);　　　　　　　　when 114 then　　　　　　　　　　dbms_sql.define_column(c,i,l_bfile);　　　　　　　　end case;　　　　　　end loop;　　　　　　x := dbms_sql.execute(c);　　　　　　while dbms_sql.fetch_rows(c) != 0 loop　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,1,l_rowid);　　　　　　　　for i in 2 .. col_cnt loop　　　　　　　　　　case dtab(i).col_type　　　　　　　　　　when 1 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_vc2);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertVarchar2(l_vc2);　　　　　　　　　　when 2 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_number);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertNumber(l_number);　　　　　　　　　　when 9 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_vc);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertVarchar(l_vc);　　　　　　　　　　when 12 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_date);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertDate(l_date);　　　　　　　　　　when 23 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_raw);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertRaw(l_raw);　　　　　　　　　　when 96 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_ch);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertChar(l_ch);　　　　　　　　　　when 112 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_clob);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertClob(l_clob);　　　　　　　　　　when 113 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_blob);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertBlob(l_blob);　　　　　　　　　　when 114 then　　　　　　　　　　　　dbms_sql.column_value(c,i,l_bfile);　　　　　　　　　　　　l_anydata := ANYDATA.ConvertBFile(l_bfile);　　　　　　　　　　end case;　　　　　　　　　　insert into serialized_data (tablename,row_id,colseq,item)　　　　　　　　　　　　values (l_tablename,l_rowid,i,l_anydata);　　　　　　　　end loop;　　　　　　end loop;　　　　　　dbms_sql.close_cursor(c);　　　　end;　　　　/　　　　show errors;

　　假如我希望對“EMP”和“DEPT”表格串行化，我可以按照以下代碼通過SQL*Plus來完成：

　　　　exec serialize('emp');　　　　exec serialize('dept');　　　　select t.item.gettypename() from serialized_data t;

　　使用ANYDATA中的一個問題是，假如是對象，則只有很少的信息可以通過直接SQL恢復(fù)過來。表格數(shù)據(jù)必須使用PL/SQL過程進行訪問。

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