在Java中调用存储过程实现批量入库是一种优化数据库操作的有效方式，特别是在处理大量数据时，可以显著提升效率。以下是对这个主题的详细说明：
我们需要了解存储过程是什么。存储过程是预编译的SQL语句集合，存储在数据库中并可由应用程序调用执行。在Oracle数据库中，我们可以创建自定义类型（Type）和数组类型（Array Type），这有助于在存储过程中处理批量数据。
1. 创建自定义类型（Type）：
在这里，我们创建了一个名为`type_object`的对象类型，包含三个字段：ID（数字类型），DAY（日期类型）和STR（变长字符串类型）。这将作为我们存储过程中的数据结构。
```sql
CREATE OR REPLACE TYPE type_object AS OBJECT(
ID NUMBER,
DAY DATE,
STR VARCHAR2(100)
);
```
2. 创建数组类型（Array Type）：
接下来，创建一个基于`type_object`的数组类型`ARRAY_object`，用于存储多个`type_object`实例。
```sql
CREATE OR REPLACE TYPE ARRAY_object AS TABLE OF type_object;
```
3. 创建存储过程：
创建名为`p_batch_insert`的存储过程，它接受一个`ARRAY_object`类型的参数`i_object`。在过程中，我们使用INSERT语句将数组中的数据批量插入到`T_OBJECT`表中。
```sql
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_batch_insert(i_object IN ARRAY_object) IS
BEGIN
INSERT INTO t_object(id, day, str)
SELECT id, day, str
FROM THE (SELECT CAST(i_object AS ARRAY_OBJECT) FROM DUAL);
END p_batch_insert;
```
4. Java代码调用存储过程：
在Java中，我们使用JDBC（Java Database Connectivity）来连接数据库并调用存储过程。以下是一个示例：
```java
import java.sql.*;
import oracle.jdbc.OraclePreparedStatement;
public class Test4 {
public static void main(String[] args) {
try {
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
String url = "jdbc:oracle:thin:@192.168.6.100:1521:logstat1";
Connection con = DriverManager.getConnection(url, "logstat", "logstat");
PreparedStatement pstmt = null;
String sql = "{call p_batch_insert(?)}";
pstmt = con.prepareCall(sql);
// 初始化数据并创建Oracle数组
Object[][] object1 = new Object[100][3];
for (int i = 0; i < 100; i++) {
object1[i][0] = new Long(i);
object1[i][1] = new java.sql.Date(new java.util.Date().getTime());
String str = "this is a test" + i;
object1[i][2] = str;
}
ArrayDescriptor desc = ArrayDescriptor.createDescriptor("ARRAY_OBJECT", con);
ARRAY array = new ARRAY(desc, con, object1);
// 设置存储过程参数并执行
pstmt.setArray(1, array);
pstmt.executeUpdate();
// 提交事务，关闭连接
con.commit();
con.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
```
通过这种方式，Java程序创建一个包含100个元素的二维数组，每个元素代表一条要插入的数据，然后将其转换为Oracle数组类型，并传递给存储过程执行批量插入。
调用存储过程的好处在于，它减少了与数据库的交互次数，提高了数据处理的效率。此外，存储过程还可以包含复杂的业务逻辑，进一步优化数据处理过程。
在实际应用中，需要注意的是，确保数据库连接池的管理、异常处理以及事务控制的正确性，以保证数据的一致性和系统的稳定性。同时，对于大规模的数据批量入库，可能还需要考虑数据库的性能调优，如索引优化、分区策略等，以最大化性能。
