sprintmvc+ibatis+oracle无法插入clob字段的问题

soyestrellafortuna 2015-03-04 06:06:10
客户提供的代码框架
其中使用的有:ibatis-2.3.4.726.jar、ojdbc6.jar、classes12.jar
问题描述如下
当请求第三方做交易操作时,第三方会将交易的报文返回,我需要将请求的报文与返回的报文保存到表中。当报文较少的时候,能正常插入。但当报文比较大的时候,则无法进行插入操作。
异常信息如下
17:28:54,733 INFO  [XmlBeanDefinitionReader] Loading XML bean definitions from class path resource [org/springframework/jdbc/support/sql-error-codes.xml]
17:28:54,906 INFO [SQLErrorCodesFactory] SQLErrorCodes loaded: [DB2, Derby, H2, HSQL, Informix, MS-SQL, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Sybase]
17:29:07,084 ERROR [STDERR] org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException: SqlMapClient operation; uncategorized SQLException for SQL []; SQL state [null]; error code [17070];
--- The error occurred in com/upic/pay/biz/bo/sql/TradeMessagesSql.xml.
--- The error occurred while applying a parameter map.
--- Check the tradeMessages.insert-InlineParameterMap.
--- Check the parameter mapping for the 'requestXml' property.
--- Cause: java.sql.SQLException: 数据大小超出此类型的最大值: 3539; nested exception is com.ibatis.common.jdbc.exception.NestedSQLException:
--- The error occurred in com/upic/pay/biz/bo/sql/TradeMessagesSql.xml.
--- The error occurred while applying a parameter map.
--- Check the tradeMessages.insert-InlineParameterMap.
--- Check the parameter mapping for the 'requestXml' property.
--- Cause: java.sql.SQLException: 数据大小超出此类型的最大值: 3539


环境大致描述如下:
oracle中有一张交易报文的表,其中包括请求与返回两个字段是clob类型。存放XML类型的数据。
主要的字段如下

BIZ_NO = #bizNo:VARCHAR#,
SERIALIZE_NO = #serializeNo:VARCHAR#,
RESPONSE_XML = #responseXml:CLOB#,
REQUEST_XML = #requestXml:CLOB#,
INTERACTIVE_TIME = #interactiveTime:DATE#,
INTERACTIVE_TYPE = #interactiveType:VARCHAR#,
CHANNEL_TYPE = #channelType:VARCHAR#,
TRADE_TYPE = #tradeType:VARCHAR#,

java对象主要属性如下:geter,seter方法略
	private String messageId;
private String bizNo;
private String serializeNo;
private String responseXml;
private String requestXml;
private Date interactiveTime;
private String interactiveType;
private String channelType;
private String tradeType;


ibatis的配置主要点如下
dao-context.xml
 
<bean id="sqlMapClient" class="org.springframework.orm.ibatis.SqlMapClientFactoryBean">
<property name="configLocation" value="com/upic/pay/biz/bo/sql/sql-map-config.xml" />
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
<property name="lobHandler" ref="lobHandler" />
</bean>

<bean id="lobHandler" class="org.springframework.jdbc.support.lob.DefaultLobHandler" lazy-init="true"/>

sql-map-config.xml

<sqlMapConfig>
<settings
cacheModelsEnabled="true"
enhancementEnabled="true"
lazyLoadingEnabled="true"
maxSessions="3000"
maxTransactions="3000"
maxRequests="3000"/>

<typeHandler jdbcType="CLOB" javaType="java.lang.String" callback="org.springframework.orm.ibatis.support.ClobStringTypeHandler" />
</sqlMapConfig>


插入部分的sql如下

<insert id="tradeMessages.insert" parameterClass="com.upic.pay.domain.TradeMessages">
<![CDATA[
insert into T_PAY_TRADE_MESSAGES
(
MESSAGE_ID,
BIZ_NO,
SERIALIZE_NO,
RESPONSE_XML,
REQUEST_XML,
INTERACTIVE_TIME,
INTERACTIVE_TYPE,
CHANNEL_TYPE,
TRADE_TYPE,
CREATED_BY,
CREATED_DATE,
UPDATED_BY,
UPDATED_DATE
,DELETED_FLAG
)
values
(
#messageId:VARCHAR#,
#bizNo:VARCHAR#,
#serializeNo:VARCHAR#,
#responseXml,javaType=java.lang.String,jdbcType=CLOB#,
#requestXml,javaType=java.lang.String,jdbcType=CLOB#,
#interactiveTime:DATE#,
#interactiveType:VARCHAR#,
#channelType:VARCHAR#,
#tradeType:VARCHAR#,
#createdBy:VARCHAR#,
sysdate,
#updatedBy:VARCHAR#,
sysdate
,'0'
)
]]>
</insert>


网上查了不少文章,试了好几种方法,都是因为长度导致失败。特到这儿发帖求助,望大家帮忙看看怎么解决。
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scmod 2015-05-25
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不明觉厉.... <bean id="lobHandler" class="org.springframework.jdbc.support.lob.DefaultLobHandler" lazy-init="true"/> 这个的lazy-init是不是不大好...
jiangpin0801 2015-05-24
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楼上的方法都可以试试。。不过我是代码小白,所以一般做报表都选finereport,毕竟可以实现零编码嘛,嘿嘿~
soyestrellafortuna 2015-03-06
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测试了一下,还是没成功,再顶一下
xxb_zrx 2015-03-06
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程序的字符串长度不等同于数据库的字段定义的限定只付出长度,GBK在数据库中一个字符占2个字节,而UTF-8占3个字节,所以程序输入的字符串与数据库字段限定长度应该是2-3倍的关系,如果还是无法解决,可以尝试使用setCharacterStream的方法对blob字段写入。
suciver 2015-03-06
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你数据库的对应的字段类型是clob类型吗,oracle的clob数据长度能到4G不可能不够的
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http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86381.htm

我所看到的很多都是先置空对象,然后再填入
soyestrellafortuna 2015-03-05
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谢谢楼上朋友给的建议,我先试试。 再顶一下,看看有没有其他的方法可供参考! PS:祝大家元宵节快乐
姜小白- 2015-03-05
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大字段为流数据,对大字段的操作应该要单独来操作的 参考 Java对blob操作
soyestrellafortuna 2015-03-05
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现在出现的问题总感觉是字段的长度受到限制
Cause: java.sql.SQLException: 数据大小超出此类型的最大值: 3539
照网上很多教程的方式做了调整,都是出现数据库字段长度超出的错误。是否是我解决问题的思路错误了。(并不是clob无法保存,而是字段长度限制?)
willis_326 2015-03-04
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以前遇到过同样的问题,但使用的不是ibatis 当时解决方法是: 先插入一条记录, clob字段为空; 然后再读出该记录, 更新clob的值. 参考:http://blog.csdn.net/linwei_1029/article/details/6890749
soyestrellafortuna 2015-03-04
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手误,springmvc写成了sprintmvc了,sorry!
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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