oracle 创建的视图中调用了程序包名称的变量，但是不能用报错，

视图的名称 和 存储过程包体名称别一样 换换试试

还有 函数不能像这样调用啊

你这样调用 只能是用procedure 不能用函数方法 具体你自己调试编译一下吧 编译成功应该就O了。。

create or replace package fs_view_param is

procedure get_value return varchar2;

procedure set_value(ps_time in varchar2);

end fs_view_param;

create or replace package body fs_view_param is

m_v varchar2(6);

procedure set_value(ps_time in varchar2) is

begin

m_v := ps_time;

end;

procedure get_value return varchar2 is

begin

return m_v;

end;

end fs_view_param;

自动存储管理

Automatic Storage Management 自动存储管理(ASM) ASM 是 Oracle 数据库 10g 中一个非常出色的新特性，它以平台无关的方式提供了文件系统、逻辑卷管理器以及软件 RAID 等服务。ASM 可以条带化和镜像磁盘，从而实现了在数据库被加载的情况下添加或移除磁盘以及自动平衡 I/O 以删除“热点”。它还支持直接和异步的 I/O 并使用 Oracle9i 中引入的 Oracle 数据管理器 API（简化的 I/O 系统调用接口）。 ASM 不是一个通用的文件系统，并只能用于 Oracle 数据文件、重做日志以及控制文件。ASM 中的文件既可以由数据库自动创建和命名（通过使用 Oracle 管理文件特性），也可以由 DBA 手动创建和命名。由于 *** 作系统无法访问 ASM 中存储的文件，因此对使用 ASM 文件的数据库执行备份和恢复 *** 作的唯一途径就是通过恢复管理器 (RMAN)。 ASM 作为单独的 Oracle 实例实施，只有它在运行时其他数据库才能访问它。在 Linux 上，只有运行 OCSSD 服务（由 Oracle 通用安装程序默认安装）才能使用 ASM。ASM 需要的内存不多：对大多数系统，只需 64 MB。 安装 ASM 在 Linux 平台上，ASM 可以使用原始设备，或通过 ASMLib 接口管理的设备。出于易于使用和性能方面的原因，Oracle 建议在原始设备上使用 ASMLib。ASMLib 现在可以从 OTN 免费下载。本部分逐步讲解使用 ASMLib 配置一个简单 ASM 实例和构建一个使用 ASM 进行磁盘存储的数据库的全过程。 确定所需的 ASMLib 版本 ASMLib 以三个 Linux 程序包组成的程序包集提供： oracleasmlib - ASM 库 oracleasm-support - 用于管理 ASMLib 的实用程序 oracleasm - ASM 库的内核模块 每个 Linux 发行套件都有其自己的 ASMLib 程序包集。在每个发行套件中，每个内核版本都有一个相应的 oracleasm 程序包。

以上来自百度百科

说白了就是ORACLE自己的，不通过 *** 作系统对磁盘进行管理。

exec packagefunction(xx,xx);

如果想执行整个，在包中编写一个调研所有函数或存储的主存储，然后你调研主存储就可以了。

oracle提供包功能本身不具备调研所有函数或存储的功能，只是将函数、存储、变量以包的形式管理。

Oracle 发布了 PL/SQL 和 Java 应用编程接口 (API) 后 市场上才会推出可利用这一新发布的 API 的点击工具或构建器 这一般是最好的做法 利用这一实践 开发人员可将新功能即刻融入其应用程序中以使其企业从中获益

然而 开发可利用新发布 API 的专门工具需要投入大量精力 因此 理想情况下 从 API 发布直至推出利用该 API 的直观最终用户工具 至少需要数个月 而实际上 这一滞后时间通常为一年或两年 同时 利用 API 可能需要企业使用自己的工具 或更为常见的是利用即席解决方案 例如在报表生成器和电子表格中嵌入对 API 的调用

一种常用方法是将 API 包装在数个脚本中 然后使用自定义按钮和菜单从电子表格访问这些脚本 但是 这一方法的主要缺点在于如今的电子表格是将单个单元格中的文本和数字作为值来进行处理的 因此它通常不是处理新功能的合适工具

本文将介绍如何快速将分析和其他 API 整合至一个最终用户可从其中轻松访问新代码的电子表格平台 作为指导性示例 其中还将阐释了如何将Oracle 数据挖掘(PL/SQL) API 重新打包为 Java API 以及如何从电子表格调用的 J Cells 访问该 API J Cells 完全以 Oracle JDeveloper 编写 它不仅可以将文本和数字作为单元格的值 而且还可将 Java 对象作为值进行处理 并可从其单元格直接访问任何 Java API 以即刻进行部署

电子表格平台

我使用的是电子表格界面 只是其中允许用户在单元格中创建任何 Java 对象以及使用基元 Java 类型 每个单元格都可用作另一个单元格的变量 用户可以选择在单元格中直接编写 Java 代码 或使用其他格式 将电子表格界面和对象(而不仅是常规电子表格中的数字和文本)使用相结合是自动进行的 J Cells 为每个适合单元格的对象计算指示值 这一指示值给予用户有关显示对象的充足线索 此外 还会实施一个完整的值系统 可根据需要(例如 当用户双击给定单元格时)以各种其他格式显示对象 即使在电子表格中 因为公式可能定义比较复杂 所以系统还需识别要创建的对象是否具有相关的向导 向导通常是一个特定于某个对象类型的图形化代码生成器 稍后本文示例将说明如何在 J Cells 中使用向导

图 显示了本文示例的电子表格界面

图 J Cells 的电子表格界面

数据挖掘 API

Oracle 支持两种兼容的 API 以访问数据库中的数据挖掘功能 第一种是 PL/SQL API 其中包括 DBMS_DATA_MINING 程序包 另一种也是 Java API 称为 Oracle 数据挖掘 Java API 因为 J Cells 目前最适合访问 Java API 所以需要以可直接从 Java 对其进行访问的方式打包 PL/SQL API 两个主要的 Oracle 数据挖掘概念是设置和模型 设置概念基本围绕带有两列(setting_name 和 setting_value)的设置表构建;其中 setting_name 是挖掘算法使用的属性名 而 setting_value 是与该属性相对应的值

DBMS_DATA_MINING 程序包包含若干过程 包括 CREATE_MODEL 和 APPLY CREATE_MODEL 过程根据设置表(作为过程的参数之一提供)中的值为给定挖掘函数和数据集创建挖掘模型 该过程简单且易于使用 实际上 由用户来为要创建的模型 要使用的挖掘函数 包含要使用的数据的表 要建模的列以及设置表提供名称 这一方法的优点在于所有不同算法都可以类似的方法调用 每种算法的微调都整合至设置表中 但在很多情况下 各种设置系数可由算法本身自动决定 设置表中条目的复杂性根据用户的专业技术背景和算法而有所不同 许多专业用户可能希望手动设置所有可能的系数 而我们中的多数人更可能乐意系统自动给出适用设置 Oracle 提供了一个要用作设置键的常量列表 以及命名为常量或数字间隔的值

表 algo_name(算法名)设置键的值

Oracle 的算法名 (algo_name) 键的常量值如上所示 对于其中的每一个值 使用了可能键和值的不同集等 以下(图 )显示了向导函数是如何将这些键映射到树结构 并允许用户通过 *** 纵该设置树定义设置表的

作为 Oracle 数据库中创建的挖掘模型 DBMS_DATA_MINING APPLY 过程用于将该模型应用到新数据集 而且 这是一个易于使用的过程 要求只输入挖掘模型名 包含新数据集的表名 用于识别新数据集中行的列以及结果数据集名 Java 类 OracleMiningModel (below) 在调用预测 评分或 apply 方法时 都会利用该 APPLY 过程 此外 DBMS_DATA_MINING 程序包包含若干根据类型将各个模型详细信息作为结果集或以 XML 格式返回的函数 这些细节函数也可通过使用 OracleMiningModel 类的实例(代表数据库中的不同模型)进行访问

此处可通过创建一个称为 OracleModelSettings 的 Java 类以 Java 打包 (PL/SQL) 设置概念 该类具有灵活的构造函数和各种签名 包括

     public OracleModelSettings ( String modelSettingsName

Connection databaseConnection

String[] keyToValueStringMap)

throws SQLException

keyToValueStringMap 只是表单 > 的字符串数组 该数组详细说明了设置表的行 以及负责在数据库中维护设置表的类

类似地 此处也可通过创建一个称为 OracleMiningModel 的 Java 类以 Java 打包模型概念 该类具有构造函数和各种签名 包括

public OracleMiningModel ( String modelName

OracleModelSettings oms

String[] keyToValueStringMap)

boolean recreate)

throws SQLException

此处使用 keyToValueMappings 数组来确定在 Oracle 数据库中创建数据挖掘模型所需的算法以及其他命名属性 该类的用途就是创建和维护数据挖掘模型 此外 OracleMiningModel 类还定义了用于检索以及将该模型应用到新数据集的方法 这些方法包括以下各项 此处只显示了一小部分

     public OracleResultSet infoAprioriAssociationRules(int topn)

public OracleResultSet infoAprioriFrequentItemsets(int topn)

public OracleResultSet infoAdaptiveBayesNeork()

public OracleResultSet infoAIMinimumDescLength()

public OracleResultSet infoKMeans()

public OracleResultSet infoNaiveBayes()

public OracleResultSet infoNonnegativeMatrixFactorization()

public OracleResultSet infoOCluster()

public OracleResultSet infoSupportVectorMachines()

public XMLType infoDecisionTree()

public Object getPrediction(String[] signature double[] doubleVal)

public HashMap score(String[] signature double[] doubleVal)

public OracleResultSet apply( String dataTable

String caseID

String resultTable

String schema

boolean overwrite)

除了具有上述签名外 所有的方法可能都会引发 SQL 意外 一旦可以从两个简单类来管理数据挖掘功能后 就可调用该电子表格平台来访问任何可用的数据挖掘算法 以在 Oracle 数据库中建模数据集

数据挖掘示例

因此 来看一个在该系统中编写的小数据挖掘模型 该模型可通过访问 Oracle 数据库创建并运行 ODM (Oracle Data Mining) 回归模型 该回归模型的用途是根据输入(例如血压 高度和体重)预测心率 使用 J Cells 可直接访问 Java API 以实例化对象并在对象上调用方法 首先 连接至 Oracle 数据库 DataSource 对象可通过将以下公式

() = ~ OracleDataSource( agust agust dbVaio vaioFS );

输入到电子表格的单元格 b 中进行实例化 Tilde 符号 (~) 表示缩写符号 允许 J Cells 将(右侧)语句转换为构造函数t new cell OracleDataSource( agust agust dbVaio vaioFS ); 使系统能够以用户 agust 的身份访问服务器 vaioFS 上的数据库 dbVaio

现在 可通过在 DataSource 对象上调用正确的方法(例如在单元格 b 和 b 中分别输入以下公式) 获得数据库连接以及检查数据库中的源数据

() = b getConnection();

() = b query( select from pulse_clinical );

第一个语句将向单元格 b 中返回一个 java sql Connection 对象 第二个语句将向单元格 b 中返回一个 java sql ResultSet 对象 只需通过双击单元格 (b ) 就可检查结果集 该 *** 作会将结果表显示在表格框架中以便查看

迄今为止 我只在该电子表格中创建了几个简单的数据对象 现在 可以调用数据挖掘 API 来定义一个设置对象 然后创建一个简单的数据挖掘模型 首先 通过在单元格 b 中输入以下语句来创建一个设置对象

    () = new cell odm OracleModelSettings( xyz_settings b

new String[]{

algo_name > algo_support_vector_machines

svms_kernel_function > svms_linear } );

 立刻我发现该公式中的问题是最终用户友好的 因此 注册一个带有 J Cells 的向导 在提示用户后自动生成该公式 可能是个不错的办法 一般 电子表格在用户创建复杂公式时都会给予帮助 因此用户可以期望在实例化对象时获得指导

部署的向导如图 所示

图 典型的向导界面

同样 数据挖掘模型通过使用向导或输入公式来创建 在这两种情况中 结果模型都是在直接指定 API 调用的单元格 b 中进行实例化

     ()= new cell odm OracleMiningModel( xyz_model b

new String[]{

data_table_name > pulse_clinical

mining_function > regression

target_column_name > pulse

case_id_column_name > subject }

false );

使用该公式结果实例化数据挖掘模型将在 Oracle 数据库中生成标准的 Oracle 数据挖掘模型 该模型可通过双击单元格 b 进行查看 模型的完整值如图 所示

图 查看单元格 b 中的模型

使用上述的 OracleMiningModel 方法 可将该模型应用到 Oracle 数据库中的数据集 作为一个简单的交互式评分模型(一般适用于电子表格应用程序) 用户可能希望输入血压 高度和体重值 让数据库使用刚才定义的模型预测心率 这个在模型对象上定义的 Java API 方法 getPrediction 非常适合这一用途 在单元格 e e e 以及 e 中(以单元格 b 中签名数组指定的顺序)键入输入值后 通过输入以下公式可进行评分

() = b getPrediction(b new double[]{e e e e });

同样 该公式将直接访问 Java API 以获取并在单元格 e 中显示评分结果 如图 所示

图 将模型应用到输入值

电子表格优点

电子表格在最终用户之间的流行多少有些令人费解 一方面 当今最常用的电子表格系统长期以来令许多开发人员气馁 他们习惯于更为灵活 强大的系统 而另一方面 对于非开发人员而言 使用电子表格系统具有以下一些明显优点 无须构建图形化用户界面 单独构建和测试每个公式(代码)以及隐藏公式 看到的是更为简单的计算结果 这些优点只存在于当今流行的电子表格中 使用公式可将数字或文本返回到单元格 而许多系统主要受限于此 此处演示了如何移除这一限制并创建更为强大的工具 然后用它来直接访问 Oracle 的数据挖掘模型功能以及其他 API

结论

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17437

安装asm有三个包，仅仅装一个是不行的，三个都要装上去，你上面的问题就是还需要其他包。

uname -a看一下你的内核参数,一定要看清楚是x86平台的还是i386平台的

根据内核参数去这里下载对应的包

>

安装oracle 在安装目录下jdbc文件夹lib里有驱动 ojdbc14jar

你这个是oracle 11g的

jar包就用ojdbc6就好了，支持jdk16以上的

经常会有人问我数据库是干啥的，其实一开始我是拒绝回答的，因为我也不能做到通俗易懂的表达出来，毕竟我接触这个概念也没有多长时间，但随着问的人多了，我觉得是时候脑补一下我的第一堂课了，万一哪天冒出来个货跟你掰扯这事儿，你没分分钟给他说清，最后弄个丢里儿丢面儿，好尴尬呀。

数据库，说白了就是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，这些数据是结构化的，并可为多种应用服务。也就是说，数据库是使用计算机服务器来存储数据的，专门用来提供各种数据服务。可以这样想像，过去一个公司的所有财务数据都是放在保险柜里面，而现在我们就可以针对这些财务数据搭建一个数据库放在某台计算机或服务器上面;再比如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。最常见的数据库有：银行储蓄系统、手机话费系统、美容美发会员系统、超市会员积分系统、水电费系统、机票或火车票系统等，这些都需要后台数据库基础设施的支撑。举了这么多例子，应该是把数据库说明白了，至少能在大脑里面有个概念，知道这个东西是干啥的。

现在大数据被炒的红得发紫，而大数据的基础也是数据，由此可见，数据是一个企业的核心资源，说它是企业的立身之本、发展之基都不为过，因此，维护数据库的数据库管理员(DBA)是企业不可或缺的。

目前市面上的数据库产品有很多，单从规模上分可分为大型、中型、小型几种，典型的数据库产品如下：

大型数据库：Oracle、DB2、Sybase;

中型数据库：MySQL、SQLServer、Infomix;

小型数据库：Access、VisualFoxpro。在众多的数据库产品中，Oracle数据库一直处于行业领导先地位，也是当今最流行的关系型数据库。Oracle可翻译成"甲骨文"，它是一家以数据库为主业的全球化公司，是全球第二大软件公司(第一名是微软公司)，目前Oracle在数据库软件市场已经排名第一，数据库软件市场份额达到486%，遥遥领先于第二名占有率仅为207%的IBM公司的DB2。在中国市场上的计算机专业系统后台所使用的数据库尤以Oracle数据库居多。但是购买Oracle数据库需要很大一笔费用，一般的大型企业使用，需要有专业人员进行管理和维护，中小企业承担不起。中小企业为了节省成本，一般使用MySQL、PostgreSQL这类免费开源的数据库，所以Oracle数据库相关的工作岗位一般是在大型企业中。

对于为什么选择Oracle数据库，而不是其他的数据库

第一，是因为Oracle数据库占据最大的市场份额，并且越来越大，市场需要很多Oracle数据库方面的人才，中国有句老话说"做对事，选对人"，是同样的道理;第二，是很多非Oracle数据库的老系统正往Oracle数据库迁移，其他数据库市场占有率在减少，其他数据库工作者有面临失业的风险;第三，Oracle有大量的官方学习文档，还有部分中文文档，可以有效地进行学习;第四，Oracle有大量的从业人员，有共同方向的朋友可以互相帮助，不再是孤胆英雄;第五，是可以很容易地从Oracle官方网站下载功能齐全的数据库最新版本进行学习，可以让你了解数据库方面的最新发展趋势等。

在此说明，以后的所有内容都是基于Oracle11g数据库产品的，下面我们就简单介绍一下Oracle11g的系列产品：

企业版(EnterpriseEdition)此版本包含了数据库的所有组件，并且能够通过购买选项和程序包来进一步对其增强。

能支持例如大业务量的在线事务处理OLTP(On-LineTransactionProcessing联机事务处理系统)环境、查询密集的数据仓库和要求苛刻的互联网应用程序。

标准版1(StandardEditionOne)此版本为工作组、部门级和互联网、内联网应用程序提供了前所未有的易用性和性价比。从针对小型商务的单服务器环境到大型的分布式部门环境，该版本包含了构建重要商务应用程序所必需的全部工具。它仅许可在最高容量为2个处理器的服务器上使用，支持Windows/Linux/UNIX *** 作系统，并支持64位平台 *** 作系统。

标准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能，并且利用真正的应用集群(RAC)提供了对更大型计算机和服务集群的支持。它可以在最高容量为4个处理器的单台服务器上、或者在一个支持最多4个处理器的集群上使用，可支持Windows、Linux和UNIX *** 作系统，并支持64位平台 *** 作系统。

简化版此版本支持与标准版1、标准版和企业版完全兼容的单用户开发和部署。通过将Oracle数据库获奖的功能引入到个人工作站中，该版本提供了结合世界上最流行的数据库功能的数据库，并且该数据库具有桌面产品通常具有的易用性和简单性，可支持Linux和Windows *** 作系统。

从存储结构上来说，目前流行的数据库主要包含以下两种：

RDBMS：关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库;

NoSQL数据库，是指那些非关系型的、分布式的数据库。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系型数据库优点：

1、容易理解

二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。

2、使用方便

通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便。

3、易于维护

丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据部移植的概率。

4、事务安全

所有关系型数据库都不同程度的遵守事物的四个基本属性，因此对于银行、电信、证券等交易型业务是不可或缺的。

关系型数据库的瓶颈：

1、高并发读写需求

网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

2、海量数据的高效率读写

互联网上每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。

3、高扩展性和可用性

在基于WEB的结构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像WEBServer和APPLICATIONServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

NoSQL数据库

NoSQL一词首先是CarloStrozzi在1998年提出的。2009年再次提出了NoSQL一词，用于指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

NoSQL具有以下特点：

1、可以弥补关系型数据库的不足

2、针对某些特定的需求而设计，可以具有极高的性能

3、大部分都是开源的，由于成熟度不够，存在潜在的稳定性和维护性问题。

关系型数据库适用于结构化数据，而非关系型数据库适用于非结构化数据，二者优势互补，相得益彰。

Oracle数据库未来的发展方向是提供结构化、非结构化、半结构化的解决方案，实现关系型数据库和NoSQL共存互补。值得强调的是，目前关系型数据库仍是主流数据库。

虽然NoSQL数据库打破了关系型数据库存储的观念，可以很好地满足WEB20时代数据的存储要求，但NoSQL数据库也有自己的缺陷。在现阶段的情况下，可以将关系型数据库和NoSQL数据库结合使用，相互弥补各自的不足。

关于数据库及其代表产品Oracle今天就介绍这么多，有兴趣的可以继续深挖，希望我的介绍能让你对数据库有一个更深入的认识。如果有志于在这方面发展的话，就让我们一起跟往事干杯从头再来。

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