PSQLE અપવાદને ઠીક કરી રહ્યું છે: અનિશ્ચિત ડેટા પ્રકાર સાથે JPA નેટિવ ક્વેરી ભૂલ

JPA ક્વેરીઝમાં ડાયનેમિક એસક્યુએલ પેરામીટરના પ્રકારોનું મુશ્કેલીનિવારણ

જાવા ડેવલપર્સ તરીકે, અમે ઘણીવાર અમારા ડેટાબેઝ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે JPA પર આધાર રાખીએ છીએ, ખાસ કરીને ડાયનેમિક SQL ક્વેરીઝ સાથે. જો કે, ડાયનેમિક ક્વેરી કેટલીકવાર અનપેક્ષિત ભૂલોને ટ્રિગર કરી શકે છે જે અનુભવી વિકાસકર્તાઓને પણ પડકાર આપે છે. જ્યારે આપણે SQL ક્વેરીઝમાં શરતી મૂલ્યો સાથે કામ કરીએ છીએ ત્યારે આવી એક સમસ્યા ઊભી થાય છે, જે ભૂલ સંદેશ તરફ દોરી જાય છે: "PSQLE અપવાદ: ભૂલ: પરિમાણ $2 નો ડેટા પ્રકાર નક્કી કરી શક્યો નથી". 😖

આ સમસ્યાનો સામનો કરવો નિરાશાજનક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે અમારો કોડ જ્યાં સુધી શરતી પરિમાણો દાખલ ન કરીએ, જેમ કે શૂન્ય તપાસો ત્યાં સુધી સારું કામ કરે છે. આવા સંજોગોમાં, PostgreSQL ઘણીવાર પરિમાણો માટે યોગ્ય ડેટા પ્રકાર ઓળખવામાં નિષ્ફળ જાય છે, જેના કારણે ક્વેરી નિષ્ફળ થાય છે. આ વિકાસમાં અવરોધરૂપ બની શકે છે, કારણ કે તે અમારા JPA ભંડારમાં ડેટાને યોગ્ય રીતે દાખલ અથવા અપડેટ થતા અટકાવે છે.

આ લેખમાં, અમે આ ભૂલ શા માટે થાય છે અને તેને અસરકારક રીતે કેવી રીતે સંબોધિત કરવી તે તોડીશું. અમે ચર્ચા કરીશું કે કેવી રીતે JPA પરિમાણોને પ્રક્રિયા કરે છે અને કેવી રીતે PostgreSQL નલ મૂલ્યો સાથે SQL કેસ સ્ટેટમેન્ટનું અર્થઘટન કરે છે, જે મૂંઝવણનો સામાન્ય સ્ત્રોત હોઈ શકે છે. વધુમાં, અમે JPA ક્વેરીઝમાં રદ કરી શકાય તેવા પરિમાણોનું સીમલેસ હેન્ડલિંગ સુનિશ્ચિત કરવા માટે કેટલીક શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ આવરી લઈશું. 🌐

અંત સુધીમાં, તમે જાણશો કે તમારી ડેટાબેઝ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સરળ અને કાર્યક્ષમ રાખીને, આ ભૂલને ટાળવા માટે તમારી ક્વેરી અને પરિમાણોને કેવી રીતે સ્ટ્રક્ચર કરવું. ચાલો વિગતોમાં ડૂબકી લગાવીએ અને આ મુદ્દાને આગળ લઈ જઈએ.

PostgreSQL સાથે JPA માં પેરામીટર પ્રકારની ભૂલો ઉકેલવી

કોડ ઉદાહરણો એ સરનામું પ્રદાન કરે છે કે ઉપયોગ કરતી વખતે સામાન્ય ભૂલ આવી છે મૂળ SQL પ્રશ્નો PostgreSQL પર્યાવરણમાં JPA સાથે. ભૂલ સંદેશ "ડેટા પ્રકારનો પરિમાણ નક્કી કરી શક્યો નથી" ઘણીવાર ત્યારે થાય છે જ્યારે એસક્યુએલ પેરામીટરના ડેટા પ્રકારને ઓળખતું નથી, ખાસ કરીને શરતી નિવેદનો. પ્રથમ અભિગમમાં, JPA રીપોઝીટરી પદ્ધતિમાં મૂળ SQL ક્વેરી @Modifying અને @Query એનોટેશનનો ઉપયોગ કરે છે. આ સેટઅપ વિકાસકર્તાઓને ડાયનેમિક મૂલ્યો સાથે ડેટાબેઝમાં ડેટા દાખલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. જો કે, ":arh" અને ":arhToken," જેવા રદ કરી શકાય તેવા પરિમાણો સાથે કેસ સ્ટેટમેન્ટનો ઉપયોગ કરવો થોડો મુશ્કેલ છે. પ્રકારની અસ્પષ્ટતાને રોકવા માટે, COALESCE ફંક્શન ખાતરી કરે છે કે માન્ય મૂલ્ય પરત કરવામાં આવે છે, પછી ભલે “:arh” નલ હોય, PostgreSQL ને યોગ્ય પ્રકારનું અનુમાન કરવામાં મદદ કરે છે. મિશ્ર પ્રકારો અથવા શરતી રીતે દાખલ કરેલ ડેટા સાથે કામ કરતી વખતે આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે.

અમારા ઉદાહરણમાં @Param એનોટેશન દ્વારા પેરામીટર મેપિંગનો પણ સમાવેશ થાય છે, જે પદ્ધતિની દલીલોને નામ દ્વારા SQL પેરામીટર્સ સાથે લિંક કરે છે. એક ક્વેરી માં બહુવિધ પરિમાણોને જોડતી વખતે આ ટેકનીક કાર્યક્ષમ છે, કારણ કે તે એસક્યુએલ સ્ટેટમેન્ટમાં મૂલ્યોને સીધી રીતે દાખલ કરે છે. એવા કિસ્સામાં કે જ્યાં "arh" ખાલી અથવા નલ હોઈ શકે છે, આ સેટઅપ જરૂરિયાત મુજબ નલ અને નોન-નલ મૂલ્યો વચ્ચે સ્વિચ કરીને સીમલેસ હેન્ડલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે. વિકાસકર્તાઓ માટે, આ ડિઝાઇન માત્ર ડેટા પર નિયંત્રણ જ નહીં પરંતુ ક્વેરી અખંડિતતાને પણ સુનિશ્ચિત કરે છે. 🛠 ઉદાહરણ તરીકે, ધારો કે અમે વિવિધ વપરાશકર્તાઓ માટે ટોકન્સ રેકોર્ડ કરી રહ્યાં છીએ, અને કેટલાક વપરાશકર્તાઓ પાસે વૈકલ્પિક "arh" મૂલ્ય નથી. અહીં, COALESCE અને CASE વસ્તુઓને સ્વચ્છ અને કાર્યક્ષમ રાખીને અલગ ક્વેરી અથવા વધારાના કોડની જરૂર વગર આ પરિસ્થિતિઓને હેન્ડલ કરે છે.

બીજો અભિગમ ઉપયોગ કરે છે Jdbc ટેમ્પલેટ, એસક્યુએલ ક્વેરીઝ ચલાવવા માટે વસંતમાં મુખ્ય વર્ગ. જ્યારે પેરામીટર પ્રકારો પર વધુ નિયંત્રણની જરૂર હોય ત્યારે આ ઉકેલ સરળ છે. JDBC સ્થિરાંકો સાથે ડેટા પ્રકારનો ઉલ્લેખ કરીને, જેમ કે Types.OTHER અને Types.VARCHAR, અપડેટ પદ્ધતિ સ્પષ્ટપણે દરેક ચલ માટે પેરામીટર પ્રકારો સેટ કરે છે. આ વધારાની સ્પષ્ટીકરણ અસ્પષ્ટ પરિમાણ પ્રકારોથી સંબંધિત ભૂલોને દૂર કરવામાં મદદ કરે છે અને કસ્ટમ મેપિંગ માટે પરવાનગી આપે છે, જેમ કે SQL OTHER પ્રકાર પર UUID મેપિંગ. પ્રોજેક્ટમાં કામ કરતી વખતે આ ખાસ કરીને મૂલ્યવાન હોઈ શકે છે જ્યાં અમુક કૉલમ વિશિષ્ટ ડેટા પ્રકારોનો ઉપયોગ કરે છે, કારણ કે JdbcTemplate અભિગમ ક્વેરી JPA ની ડિફોલ્ટ પ્રકારની ધારણાઓ પર આધાર રાખ્યા વિના આ ક્ષેત્રો સાથે સીધો સંપર્ક કરવાની મંજૂરી આપે છે.

અંતે, અમારા ઉદાહરણો JUnit નો ઉપયોગ કરીને એકમ પરીક્ષણોને સમાવિષ્ટ કરે છે, જેમાં પરિણામો ચકાસવા માટે assertNotNull અને assertNull નિવેદનોનો સમાવેશ થાય છે. આ નિવેદનો તપાસે છે કે શું ટોકન્સ યોગ્ય રીતે દાખલ કરવામાં આવ્યા છે અથવા "arh" પેરામીટરની હાજરીના આધારે અપેક્ષા મુજબ નલ છોડી દેવામાં આવ્યા છે. આ અભિગમ સુસંગત વર્તનને સુનિશ્ચિત કરે છે અને સમસ્યાઓને વહેલી તકે શોધવામાં મદદ કરે છે. દા.ત. આ ડિબગીંગને સરળ બનાવે છે અને ખાતરી કરે છે કે એપ્લિકેશન અપેક્ષા મુજબ કાર્ય કરે છે. આ સોલ્યુશન્સ સાથે, વિકાસકર્તાઓ વિશ્વાસ રાખી શકે છે કે તેમની એપ્લિકેશન ડાયનેમિક ઇનપુટ્સને સુંદર રીતે હેન્ડલ કરે છે અને ડેટાબેઝની અખંડિતતાને જાળવી રાખે છે. 🔍

@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 અને PostgreSQL માં જટિલ એસક્યુએલ પેરામીટર્સનું સંચાલન કરવું

PostgreSQL સાથે JPA નો ઉપયોગ કરતી વખતે, અમે કેટલીકવાર પેરામીટર પ્રકારોથી સંબંધિત પડકારોનો સામનો કરીએ છીએ, ખાસ કરીને શરતી તર્ક સાથે સંકળાયેલા કિસ્સામાં. મૂળ SQL ક્વેરી ની અંદર શરતી મૂલ્ય સેટ કરવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે એક મુખ્ય સમસ્યા ઊભી થાય છે, જ્યાં અમે ક્વેરી તપાસવા માગીએ છીએ કે શું ફીલ્ડ, જેમ કે "અરહ", શૂન્ય છે. PostgreSQL આ કેસોમાં ડેટા પ્રકારો નક્કી કરવા માટે સંઘર્ષ કરે છે કારણ કે તે દરેક પરિમાણ માટે સ્પષ્ટ ડેટા પ્રકારની અપેક્ષા રાખે છે. ડિફૉલ્ટ રૂપે, JPA PostgreSQL ને માર્ગદર્શન આપવા માટે પૂરતી માહિતી પ્રદાન કરી શકશે નહીં, જેના પરિણામે "ડેટા પ્રકારનો પરિમાણ નક્કી કરી શક્યા નથી" જેવી ભૂલો આવી શકે છે. આ કેસોને હેન્ડલ કરવા માટે, અમે ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ COALESCE, એક SQL ફંક્શન કે જે સૂચિમાં પ્રથમ બિન-નલ અભિવ્યક્તિ આપે છે, અથવા JDBC ટેમ્પ્લેટ્સ દ્વારા સીધા જ ડેટા પ્રકારોનો ઉલ્લેખ કરે છે.

અન્ય અભિગમનો ઉપયોગ કરીને કસ્ટમ ક્વેરી બનાવવાનો છે JdbcTemplate, જે પેરામીટર પ્રકારો પર સીધા નિયંત્રણ માટે પરવાનગી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ ક્વેરી માટે UUID ની જરૂર હોય, જે પ્રમાણભૂત SQL માં વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે સરળ નથી, તો અમે તેનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ Types.OTHER અંદર JdbcTemplate.update આવા પરિમાણોને સ્પષ્ટ રીતે હેન્ડલ કરવા માટે. જટિલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ સાથે કામ કરતી વખતે આ લવચીકતા ખાસ કરીને મૂલ્યવાન છે, બહુવિધ ક્વેરીઝ અથવા વધારાના ડેટાબેઝ કૉલમ્સની જરૂર વગર રદ કરી શકાય તેવા પરિમાણોને ચોક્કસ હેન્ડલિંગની મંજૂરી આપે છે. બોનસ તરીકે, JdbcTemplate વધુ દાણાદાર એરર-હેન્ડલિંગ વિકલ્પો પૂરા પાડે છે, જે SQL ભૂલોને લોગ કરવા, ક્વેરીનો ફરીથી પ્રયાસ કરવા અથવા ડેટા અખંડિતતા તપાસને હેન્ડલ કરવા માટે ગોઠવી શકાય છે.

વધુ સંરચિત એપ્લિકેશનો માટે, સરળ કેસ માટે JPA અને જટિલ શરતી તર્ક માટે JdbcTemplate ના સંયોજનનો ઉપયોગ કરીને એક મજબૂત ઉકેલ બનાવી શકે છે. આ અભિગમ JPA ને પ્રમાણભૂત ડેટા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું સંચાલન કરવાની મંજૂરી આપે છે જ્યારે JdbcTemplate એવા કેસોને હેન્ડલ કરે છે જ્યાં મૂળ SQL પ્રકારો અથવા શરતી તપાસ જરૂરી હોય. વધુમાં, JUnit અથવા અન્ય પરીક્ષણ ફ્રેમવર્ક સાથે પરીક્ષણ પ્રથાઓનું એકીકરણ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે રદ કરી શકાય તેવા પરિમાણો અને SQL શરતો સમગ્ર દૃશ્યોમાં વિશ્વસનીય રીતે કાર્ય કરે છે, વિકાસની શરૂઆતમાં સમસ્યાઓને પકડે છે. બંને સાધનોને સંતુલિત કરીને, વિકાસકર્તાઓ ડેટા મેનેજમેન્ટ કાર્યક્ષમતા અને એપ્લિકેશન પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે, SQL ભૂલો અને રનટાઈમ અપવાદોના જોખમોને ઘટાડી શકે છે. 🎯