`
jeasony
  • 浏览: 200575 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 厦门
社区版块
存档分类
最新评论

hibernate3操作oracle的Blob字段

阅读更多

【老乔】hibernate作为一个优秀的OR-Mapping构架,对数据库的基本操作进行了比较好的封装,针对Blob类型字段的操作也不例外。但网上大部分能找到的hibernate操作Blob的例程都是基于hibernate2版本的,同时在实际操作中我发现针对不同的数据库,可以有不同的操作方法。下面将hibernate3操作oracle的Blob字段进行一个介绍。
         用JDBC操作Blob最基本的思路是:先插入一条包含空Blob的记录,然后立即将该条记录用行锁定的方式打开,得到改Blob字段的引用,从中得到一个输出流,将byte[]数据写入后提交。hibernate操作的基本思路也是一致的。下例中用到表img,里面一个主键id,一个Blob字段img。它对应的映射文件如下:
  
      <class name="Img" table="IMG">
          <id name="id" column="ID" type="long">
              <generator class="increment"/>
          </id>
          <property name="img" column="IMG" type="java.sql.Blob" />        1
      </class>

         在1处可以不指定字段的类型,让hibernate自动处理。对应的持久化类中,img属性也声明为java.sql.Blob类型。插入的代码如下:
  
    Session s = Hsf.currentSession();
    Transaction t = s.beginTransaction();
    Img img = new Img();
  //调用Hibernate的静态方法,创建一个长度为1的byte数组,生成一个空Blob
    img.setImg(Hibernate.createBlob(new byte[1]));
    s.save(img);  //保存到数据库中
    s.flush();
    s.refresh(img,LockMode.UPGRADE);  //锁定为更新模式
    //System.out.println(img.getImg().getClass());
  //返回的是SerializableBlob类型的对象,这是个实现了Blob接口的对象,但不能直接造型为BLOB
    SerializableBlob sb = (SerializableBlob)img.getImg();
  //需要调用它的getWrappedBlob造型出来
    BLOB blob = (BLOB)sb.getWrappedBlob();
  //将某个文件读入后,写到Blob字段的输出流中
    OutputStream os = blob.getBinaryOutputStream();
    FileInputStream fis = new FileInputStream("a.jpg");
    byte[] buff = new byte[fis.available()];
    fis.read(buff);
    fis.close();
    os.write(buff);
    os.close();
    s.flush();
    t.commit();
    Hsf.closeSession();
  
       在操作中要注意的是,要进行写的操作,必须将类型强制造型为oracle.sql.BLOB,而用img.getImg()方法返回的对象的类型是org.hibernate.lob.SerializableBlob类型,该类型与oracle.sql.BLOB类型没有直接关系,所以不能直接强制造型。需要先造型为SerializableBlob,然后调用它的getWrappedBlob方法得到BLOB类型的对象。

       对应的读Blob的方法要简单一些,从Blob中直接得到输入流进行操作。代码如下:
  
     Session s = Hsf.currentSession();
    Img img = (Img)(s.createQuery("from Img order by id desc").iterate().next());
    InputStream is = img.getImg().getBinaryStream();
    OutputStream os = new FileOutputStream("b.jpg");
    //通过is.available()得不到总长度
    byte[] buff = new byte[1024];
    int i = 0;
    while((i=is.read(buff))!=-1){
     os.write(buff,0,i);
    }
    is.close();
    os.close();
    Hsf.closeSession();

分享到:
评论

相关推荐

    ysoserial-master.zip

    ysoserial是一个用于生成利用不安全的Java对象反序列化的有效负载的概念验证工具。它包含一系列在常见Java库中发现的"gadget chains",可以在特定条件下利用执行不安全的反序列化操作的Java应用程序。ysoserial项目最初在2015年AppSecCali会议上提出,包含针对Apache Commons Collections(3.x和4.x版本)、Spring Beans/Core(4.x版本)和Groovy(2.3.x版本)的利用链

    zigbee CC2530无线自组网协议栈系统代码实现协调器与终端的TI Sensor实验和Monitor使用.zip

    1、嵌入式物联网单片机项目开发例程,简单、方便、好用,节省开发时间。 2、代码使用IAR软件开发,当前在CC2530上运行,如果是其他型号芯片,请自行移植。 3、软件下载时,请注意接上硬件,并确认烧录器连接正常。 4、有偿指导v:wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器,请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线,在代码当中均有定义,请自行对照。 7、若硬件有差异,请根据自身情况调整代码,程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明,请耐心阅读。 9、例程具有一定专业性,非专业人士请谨慎操作。

    YOLO算法-自卸卡车-挖掘机-轮式装载机数据集-2644张图像带标签-自卸卡车-挖掘机-轮式装载机.zip

    YOLO系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中,文件名末尾是部分类别名称; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值; 【注】可以下拉页面,在资源详情处查看标签具体内容;

    Oracle10gDBA学习手册中文PDF清晰版最新版本

    **Oracle 10g DBA学习手册:安装Oracle和构建数据库** **目的:** 本章节旨在指导您完成Oracle数据库软件的安装和数据库的创建。您将通过Oracle Universal Installer (OUI)了解软件安装过程,并学习如何利用Database Configuration Assistant (DBCA)创建附加数据库。 **主题概览:** 1. 利用Oracle Universal Installer (OUI)安装软件 2. 利用Database Configuration Assistant (DBCA)创建数据库 **第2章:Oracle软件的安装与数据库构建** **Oracle Universal Installer (OUI)的运用:** Oracle Universal Installer (OUI)是一个图形用户界面(GUI)工具,它允许您查看、安装和卸载机器上的Oracle软件。通过OUI,您可以轻松地管理Oracle软件的安装和维护。 **安装步骤:** 以下是使用OUI安装Oracle软件并创建数据库的具体步骤:

    消防验收过程服务--现场记录表.doc

    消防验收过程服务--现场记录表.doc

    (4655036)数据库 管理与应用 期末考试题 数据库试题

    数据库管理\09-10年第1学期数据库期末考试试卷A(改卷参考).doc。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。

    YOLO算法-瓶纸盒合并数据集-3161张图像带标签-纸张-纸箱-瓶子.zip

    YOLO系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中,文件名末尾是部分类别名称; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值; 【注】可以下拉页面,在资源详情处查看标签具体内容;

    职业暴露后的处理流程.docx

    职业暴露后的处理流程.docx

    Java Web开发短消息系统

    Java Web开发短消息系统

    java毕设项目之ssm基于java和mysql的多角色学生管理系统+jsp(完整前后端+说明文档+mysql+lw).zip

    项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 服务器:tomcat7

    批量导出多项目核心目录工具

    这是一款可以配置过滤目录及过滤的文件后缀的工具,并且支持多个项目同时输出导出,并过滤指定不需要导出的目录及文件后缀。 导出后将会保留原有的路径,并在新的文件夹中体现。

    【图像压缩】基于matlab GUI DCT图像压缩(含MAX MED MIN NONE)【含Matlab源码 9946期】.zip

    Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    YOLO算法-挖掘机与火焰数据集-7735张图像带标签-挖掘机.zip

    YOLO算法-挖掘机与火焰数据集-7735张图像带标签-挖掘机.zip

    操作系统实验 Ucore lab5

    操作系统实验 Ucore lab5

    IMG_5950.jpg

    IMG_5950.jpg

    竞选报价评分表.docx

    竞选报价评分表.docx

    java系统,mysql、springboot等框架

    java系统,mysql、springboot等框架

    zigbee CC2530网关+4节点无线通讯实现温湿度、光敏、LED、继电器等传感节点数据的采集上传,网关通过ESP8266上传远程服务器及下发控制.zip

    1、嵌入式物联网单片机项目开发例程,简单、方便、好用,节省开发时间。 2、代码使用IAR软件开发,当前在CC2530上运行,如果是其他型号芯片,请自行移植。 3、软件下载时,请注意接上硬件,并确认烧录器连接正常。 4、有偿指导v:wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器,请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线,在代码当中均有定义,请自行对照。 7、若硬件有差异,请根据自身情况调整代码,程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明,请耐心阅读。 9、例程具有一定专业性,非专业人士请谨慎操作。

    YOLO算法-快递衣物数据集-496张图像带标签.zip

    YOLO系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中,文件名末尾是部分类别名称; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值; 【注】可以下拉页面,在资源详情处查看标签具体内容;

    搜索引擎lucen的相关介绍 从事搜索行业程序研发、人工智能、存储等技术人员和企业

    内容概要:本文详细讲解了搜索引擎的基础原理,特别是索引机制、优化 like 前缀模糊查询的方法、建立索引的标准以及针对中文的分词处理。文章进一步深入探讨了Lucene,包括它的使用场景、特性、框架结构、Maven引入方法,尤其是Analyzer及其TokenStream的实现细节,以及自定义Analyzer的具体步骤和示例代码。 适合人群:数据库管理员、后端开发者以及希望深入了解搜索引擎底层实现的技术人员。 使用场景及目标:适用于那些需要优化数据库查询性能、实施或改进搜索引擎技术的场景。主要目标在于提高数据库的访问效率,实现高效的数据检索。 阅读建议:由于文章涉及大量的技术术语和实现细节,建议在阅读过程中对照实际开发项目,结合示例代码进行实践操作,有助于更好地理解和吸收知识点。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics