পিএসকিউএলএক্সেপশন ঠিক করা: অনির্ধারিত ডেটা টাইপ সহ JPA নেটিভ কোয়েরি ত্রুটি

JPA ক্যোয়ারীতে ডায়নামিক এসকিউএল প্যারামিটার প্রকারের সমস্যা সমাধান করা

জাভা ডেভেলপার হিসেবে, আমরা প্রায়শই আমাদের ডাটাবেস ইন্টারঅ্যাকশনগুলিকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য JPA-এর উপর নির্ভর করি, বিশেষ করে ডাইনামিক SQL কোয়েরি এর সাথে। যাইহোক, গতিশীল প্রশ্ন কখনও কখনও অপ্রত্যাশিত ত্রুটিগুলিকে ট্রিগার করতে পারে যা এমনকি পাকা বিকাশকারীদেরও চ্যালেঞ্জ করে৷ এই ধরনের একটি সমস্যা দেখা দেয় যখন আমরা SQL ক্যোয়ারীতে শর্তসাপেক্ষ মান নিয়ে কাজ করি, যার ফলে ত্রুটির বার্তা আসে: "PSQLE ব্যতিক্রম: ত্রুটি: $2 প্যারামিটারের ডেটা প্রকার নির্ধারণ করতে পারেনি". 😖

এই সমস্যার সম্মুখীন হওয়া হতাশাজনক হতে পারে, বিশেষ করে যখন আমাদের কোডটি সূক্ষ্ম কাজ করে যতক্ষণ না আমরা শর্তসাপেক্ষ পরামিতি প্রবর্তন করি, যেমন নাল চেক। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, PostgreSQL প্রায়শই প্যারামিটারের জন্য উপযুক্ত ডেটা টাইপ সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয়, যার ফলে কোয়েরি ব্যর্থ হয়। এটি উন্নয়নে একটি বাধা হতে পারে, কারণ এটি আমাদের JPA সংগ্রহস্থল-এর মধ্যে সঠিকভাবে ডেটা সন্নিবেশ করা বা আপডেট করা থেকে বাধা দেয়।

এই নিবন্ধে, কেন এই ত্রুটিটি ঘটে এবং কীভাবে এটি কার্যকরভাবে মোকাবেলা করা যায় তা আমরা ভেঙে দেব। আমরা আলোচনা করব কিভাবে JPA প্যারামিটারগুলি প্রক্রিয়া করে এবং কিভাবে PostgreSQL SQL কেস স্টেটমেন্টকে নাল মান দিয়ে ব্যাখ্যা করে, যা বিভ্রান্তির একটি সাধারণ উৎস হতে পারে। উপরন্তু, JPA কোয়েরিতে বাতিলযোগ্য পরামিতিগুলির নির্বিঘ্ন হ্যান্ডলিং নিশ্চিত করতে আমরা কয়েকটি সেরা অনুশীলন কভার করব। 🌐

শেষ পর্যন্ত, আপনি জানতে পারবেন কিভাবে এই ত্রুটি এড়াতে আপনার ক্যোয়ারী এবং প্যারামিটারগুলিকে গঠন করতে হয়, আপনার ডাটাবেস ইন্টারঅ্যাকশনগুলিকে মসৃণ এবং দক্ষ রেখে৷ আসুন বিশদ বিবরণে ডুব দেওয়া যাক এবং এই সমস্যাটিকে সামনের দিকে মোকাবেলা করি।

PostgreSQL দিয়ে JPA-তে প্যারামিটার টাইপ ত্রুটির সমাধান করা

কোড উদাহরণ ব্যবহার করার সময় সম্মুখীন একটি সাধারণ ত্রুটি ঠিকানা প্রদান করে নেটিভ এসকিউএল কোয়েরি একটি PostgreSQL পরিবেশে JPA সহ। ত্রুটি বার্তা "প্যারামিটারের ডেটা প্রকার নির্ধারণ করতে পারেনি" প্রায়শই ঘটে যখন এসকিউএল একটি প্যারামিটারের ডেটা টাইপ চিনতে পারে না, বিশেষ করে শর্তসাপেক্ষ বিবৃতি. প্রথম পদ্ধতিতে, একটি JPA সংগ্রহস্থল পদ্ধতির মধ্যে একটি নেটিভ SQL কোয়েরি @Modifying এবং @Query টীকা ব্যবহার করে। এই সেটআপটি ডেভেলপারদের গতিশীল মান সহ ডাটাবেসে ডেটা সন্নিবেশ করার অনুমতি দেয়। যাইহোক, ": arh" এবং ": arhToken" এর মতো বাতিলযোগ্য প্যারামিটার সহ একটি কেস স্টেটমেন্ট ব্যবহার করা কিছুটা কঠিন। প্রকারের অস্পষ্টতা রোধ করতে, COALESCE ফাংশন নিশ্চিত করে যে একটি বৈধ মান ফেরত দেওয়া হয়েছে, এমনকি যদি “:arh” নাল থাকে, PostgreSQL কে সঠিক টাইপ অনুমান করতে সাহায্য করে। মিশ্র ধরনের বা শর্তসাপেক্ষে ঢোকানো ডেটার সাথে কাজ করার সময় এটি বিশেষভাবে কার্যকর।

আমাদের উদাহরণে @Param টীকা-এর মাধ্যমে প্যারামিটার ম্যাপিংও রয়েছে, যা নামের মাধ্যমে SQL প্যারামিটারের সাথে মেথড আর্গুমেন্ট লিঙ্ক করে। একটি ক্যোয়ারীতে একাধিক প্যারামিটার একত্রিত করার সময় এই কৌশলটি কার্যকর, কারণ এটি সরাসরি SQL স্টেটমেন্টে মানগুলিকে ইনজেক্ট করে। একটি ক্ষেত্রে যেখানে "arh" খালি বা নাল হতে পারে, এই সেটআপটি প্রয়োজন অনুসারে নাল এবং নন-নাল মানগুলির মধ্যে স্যুইচ করে বিরামহীন পরিচালনার অনুমতি দেয়। ডেভেলপারদের জন্য, এই ডিজাইনটি শুধুমাত্র ডেটার উপর নিয়ন্ত্রণ বাড়ায় না বরং অনুসন্ধানের অখণ্ডতাও নিশ্চিত করে। 🛠 উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমরা বিভিন্ন ব্যবহারকারীর জন্য টোকেন রেকর্ড করছি, এবং কিছু ব্যবহারকারীর ঐচ্ছিক "আরএইচ" মান নেই। এখানে, COALESCE এবং CASE জিনিসগুলি পরিষ্কার এবং দক্ষ রেখে একটি পৃথক প্রশ্ন বা অতিরিক্ত কোডের প্রয়োজন ছাড়াই এই পরিস্থিতিগুলি পরিচালনা করে।

দ্বিতীয় পদ্ধতি ব্যবহার করে Jdbc টেমপ্লেট, এসকিউএল কোয়েরি চালানোর জন্য বসন্তে একটি মূল ক্লাস। প্যারামিটার প্রকারের উপর আরো নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হলে এই সমাধানটি কার্যকর। JDBC ধ্রুবকগুলির সাথে ডেটা টাইপ নির্দিষ্ট করে, যেমন Types.OTHER এবং Types.VARCHAR, আপডেট পদ্ধতিটি স্পষ্টভাবে প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য পরামিতি প্রকারগুলি সেট করে। এই অতিরিক্ত স্পেসিফিকেশনটি অস্পষ্ট প্যারামিটার প্রকারের সাথে সম্পর্কিত ত্রুটিগুলি দূর করতে সাহায্য করে এবং কাস্টম ম্যাপিংয়ের অনুমতি দেয়, যেমন SQL OTHER টাইপের সাথে UUID ম্যাপ করা। এটি বিশেষভাবে মূল্যবান হতে পারে যখন প্রকল্পগুলিতে কাজ করে যেখানে নির্দিষ্ট কলামগুলি বিশেষায়িত ডেটা টাইপ ব্যবহার করে, কারণ JdbcTemplate পদ্ধতিটি JPA-এর ডিফল্ট ধরণ অনুমানের উপর নির্ভর না করে এই ক্ষেত্রের সাথে সরাসরি ইন্টারঅ্যাক্ট করার অনুমতি দেয়।

পরিশেষে, আমাদের উদাহরণগুলি JUnit ব্যবহার করে ইউনিট পরীক্ষাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে রয়েছে assertNotNull এবং assertNull দাবীগুলি ফলাফল যাচাই করার জন্য৷ এই দাবিগুলি পরীক্ষা করে যে টোকেনগুলি সঠিকভাবে সন্নিবেশ করা হয়েছে বা "আরএইচ" প্যারামিটারের উপস্থিতির উপর ভিত্তি করে প্রত্যাশিত হিসাবে শূন্য রেখে দেওয়া হয়েছে। এই পদ্ধতিটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আচরণ নিশ্চিত করে এবং সমস্যাগুলি প্রাথমিকভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি "arh" ছাড়া একটি টোকেন পাস করা হয়, তাহলে assertNull চেক করে যে সংশ্লিষ্ট ডাটাবেস ক্ষেত্রটি শূন্য থাকে। এটি ডিবাগিংকে সহজ করে তোলে এবং অ্যাপটি আশানুরূপ কাজ করে তা নিশ্চিত করে। এই সমাধানগুলির সাহায্যে, বিকাশকারীরা আত্মবিশ্বাসী হতে পারে যে তাদের অ্যাপ্লিকেশনটি গতিশীল ইনপুটগুলি সুন্দরভাবে পরিচালনা করে এবং ডাটাবেসের অখণ্ডতা বজায় রাখে। 🔍

@Modifying
@Query(value = """
    INSERT INTO tokens (
        id,
        -- other columns --
        arh_token_column
    ) VALUES (
        :id,
        -- other values --
        CASE WHEN COALESCE(:arh, '') != '' THEN :arhToken ELSE  END
    )
""", nativeQuery = true)
void create(@Param("id") UUID id,
            @Param("arh") String arh,
            @Param("arhToken") String arhToken);

public void createToken(UUID id, String arh, String arhToken) {
    String sql = "INSERT INTO tokens (id, arh_token_column) "
                 + "VALUES (?, CASE WHEN ? IS NOT  THEN ? ELSE  END)";
    jdbcTemplate.update(sql,
                        new Object[]{id, arh, arhToken},
                        new int[]{Types.OTHER, Types.VARCHAR, Types.VARCHAR});
}

@Test
void testCreateWithArhToken() {
    UUID id = UUID.randomUUID();
    String arhToken = "SampleToken";
    repository.create(id, "arhValue", arhToken);
    assertNotNull(tokenRepository.findById(id));
}

@Test
void testCreateWithoutArhToken() {
    UUID id = UUID.randomUUID();
    repository.create(id, null, null);
    Token token = tokenRepository.findById(id).orElse(null);
    assertNull(token.getArhTokenColumn());
}

JPA এবং PostgreSQL-এ জটিল SQL প্যারামিটার পরিচালনা করা

PostgreSQL-এর সাথে JPA ব্যবহার করার সময়, আমরা কখনও কখনও প্যারামিটার প্রকারের সাথে সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হই, বিশেষ করে শর্তসাপেক্ষ লজিক জড়িত ক্ষেত্রে। একটি মূল সমস্যা দেখা দেয় যখন একটি নেটিভ এসকিউএল কোয়েরির মধ্যে একটি শর্তসাপেক্ষ মান সেট করার চেষ্টা করা হয়, যেখানে আমরা চাই যে ক্যোয়ারীটি একটি ক্ষেত্র, যেমন "আরএইচ", শূন্য। PostgreSQL এই ক্ষেত্রে ডেটা প্রকার নির্ধারণ করতে সংগ্রাম করে কারণ এটি প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য একটি সুস্পষ্ট ডেটা টাইপ আশা করে। ডিফল্টরূপে, JPA PostgreSQL গাইড করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য নাও দিতে পারে, যার ফলে "প্যারামিটারের ডেটা টাইপ নির্ধারণ করা যায়নি" এর মতো ত্রুটি দেখা দেয়। এই ক্ষেত্রে পরিচালনা করতে, আমরা ব্যবহার করতে পারেন COALESCE, একটি SQL ফাংশন যা একটি তালিকায় প্রথম নন-নাল এক্সপ্রেশন প্রদান করে, অথবা সরাসরি JDBC টেমপ্লেটের মাধ্যমে ডেটা প্রকার নির্দিষ্ট করে।

আরেকটি পদ্ধতি হল ব্যবহার করে একটি কাস্টম ক্যোয়ারী তৈরি করা JdbcTemplate, যা পরামিতি প্রকারের উপর সরাসরি নিয়ন্ত্রণের অনুমতি দেয়। উদাহরণ স্বরূপ, যদি কোনো প্রশ্নের জন্য UUID-এর প্রয়োজন হয়, যা স্ট্যান্ডার্ড SQL-এ সংজ্ঞায়িত করা সহজ নয়, আমরা ব্যবহার করতে পারি Types.OTHER ভিতরে JdbcTemplate.update এই ধরনের পরামিতিগুলি স্পষ্টভাবে পরিচালনা করতে। জটিল ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে কাজ করার সময় এই নমনীয়তা বিশেষভাবে মূল্যবান, একাধিক প্রশ্ন বা অতিরিক্ত ডাটাবেস কলামের প্রয়োজন ছাড়াই বাতিলযোগ্য প্যারামিটারগুলির সুনির্দিষ্ট পরিচালনার অনুমতি দেয়। বোনাস হিসাবে, JdbcTemplate আরও দানাদার ত্রুটি-হ্যান্ডলিং বিকল্পগুলি সরবরাহ করে, যা SQL ত্রুটিগুলি লগ করার জন্য, অনুসন্ধানের পুনরায় চেষ্টা করতে বা ডেটা অখণ্ডতা পরীক্ষা পরিচালনা করতে কনফিগার করা যেতে পারে।

আরও কাঠামোগত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, সহজ ক্ষেত্রে JPA এর সংমিশ্রণ এবং জটিল শর্তসাপেক্ষ যুক্তির জন্য JdbcTemplate ব্যবহার করে একটি শক্তিশালী সমাধান তৈরি করতে পারে। এই পদ্ধতিটি JPA কে স্ট্যান্ডার্ড ডেটা ইন্টারঅ্যাকশনগুলি পরিচালনা করতে অনুমতি দেয় যখন JdbcTemplate কেসগুলি পরিচালনা করে যেখানে নেটিভ SQL প্রকার বা শর্তসাপেক্ষ চেকগুলির প্রয়োজন হয়। অতিরিক্তভাবে, JUnit বা অন্যান্য টেস্টিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে পরীক্ষার অনুশীলনগুলিকে একীভূত করা নিশ্চিত করে যে বাতিলযোগ্য পরামিতি এবং SQL শর্তগুলি সমস্ত পরিস্থিতিতে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করে, বিকাশের প্রথম দিকে সমস্যাগুলি ধরতে পারে। উভয় সরঞ্জামের ভারসাম্য বজায় রেখে, ডেভেলপাররা ডেটা ম্যানেজমেন্ট দক্ষতা এবং অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে পারে, এসকিউএল ত্রুটি এবং রানটাইম ব্যতিক্রমগুলির ঝুঁকি হ্রাস করে। 🎯