rowtype%的使用方法

`ROWTYPE%` 是 PL/SQL 中的一个系统变量，可以用于引用一个表的行类型。它可以在程序中方便地引用表的列，而不需要手动定义变量和类型。使用方法如下：

1. 声明一个变量，类型为表的行类型。

   DECLARE
     v_emp employees%ROWTYPE;
   BEGIN
     -- ...
   END;

2. 将查询结果赋值给该变量。

   SELECT * INTO v_emp FROM employees WHERE employee_id = 100;

这样，`v_emp` 变量就包含了 `employees` 表中 `employee_id` 为 100 的那一行的所有列值。

3. 可以像引用普通变量一样引用行变量中的列。

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_emp.first_name || ' ' || v_emp.last_name);

注意，行变量中的列名与表中的列名一致，因此可以直接使用表中的列名来引用行变量中的列。

使用 `ROWTYPE%` 可以使代码更简洁、易读。但是，它只能在 PL/SQL 中使用，不能在 SQL 语句中使用。

相关问题

定义一个匿名块，根据输入的雇员号查询该雇员所在的部门信息，屏幕上显示该部门的部门号、部门名和部门地址。 实现要求：查询到的部门信息放到变量中再显示，其中变量的定义分别用三种方法完成：%type定义标量、%rowtype定义记录变量和自定义的记录类型变量。 测试要求：输入你学号后三位（即你的雇员号），查询你所在的部门信息

以下是一个可能的 SQL 实现，其中使用了 %rowtype 和 %type 定义变量：

DECLARE
  v_dept_info dept%rowtype;
  v_dept_no dept.deptno%type;
  v_dept_name dept.dname%type;
  v_dept_loc dept.loc%type;
BEGIN
  SELECT deptno, dname, loc INTO v_dept_info
  FROM emp
  JOIN dept
  ON emp.deptno = dept.deptno
  WHERE emp.empno = 999; -- 这里替换成你的雇员号

  v_dept_no := v_dept_info.deptno;
  v_dept_name := v_dept_info.dname;
  v_dept_loc := v_dept_info.loc;

  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('部门号：' || v_dept_no);
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('部门名：' || v_dept_name);
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('部门地址：' || v_dept_loc);
END;

注意，上述实现假设存在一个名为 `dept` 的表，其中包含部门信息，且员工信息存储在另一个表中。如果你的数据库中没有这个表，你需要根据你的实际情况进行相应的修改。

flink1.15.0中不存在TypeInferenceUtil.createRowTypeInfo方法，继承TableFunction，实现public TypeInference getTypeInference(DataTypeFactory typeFactory)时要怎么设置多个输出参数的类型呢？有样例吗？

在 Flink 1.15.0 版本中，`TypeInferenceUtil.createRowTypeInfo` 方法已经被移除了，取而代之的是 `TypeConversions.fromLegacyInfoToDataType` 方法来创建 `RowType`。

如果你需要在 `TableFunction` 中设置多个输出参数的类型，可以使用 `TypeInference.newBuilder()` 方法来创建一个 `TypeInference` 对象，并使用 `output` 方法为输出参数添加类型信息。下面是一个示例：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.table.TableFunction;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.TableException;
import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.inference.TypeInference;
import org.apache.flink.table.types.inference.TypeInferenceUtil;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.table.types.utils.TypeConversions;

public class MyTableFunction extends TableFunction<Row> {

    private final String separator;

    public MyTableFunction(String separator) {
        this.separator = separator;
    }

    @Override
    public void open(FunctionContext context) throws Exception {
        super.open(context);
    }

    public void eval(String str) {
        String[] fields = str.split(separator);
        collect(Row.of(fields[0], fields[1]));
    }

    @Override
    public TypeInference getTypeInference(DataTypeFactory typeFactory) {

        return TypeInference.newBuilder()
                .outputRows(DataTypes.ROW(
                        DataTypes.FIELD("field1", DataTypes.STRING()),
                        DataTypes.FIELD("field2", DataTypes.STRING())
                ))
                .build();
    }
}

在上面的示例中，我们首先使用 `TypeInference.newBuilder()` 方法创建一个 `TypeInference` 对象，并使用 `outputRows` 方法为输出参数添加类型信息。`DataTypes.ROW` 方法可以用于创建一个 `RowType` 对象，指定每个字段的名称和类型。

最后，我们将 `TypeInference` 对象返回给 `getTypeInference` 方法即可。