PSQLException को ठीक करना: अनिर्धारित डेटा प्रकार के साथ JPA मूल क्वेरी त्रुटि

PSQLException

जेपीए क्वेरीज़ में डायनामिक एसक्यूएल पैरामीटर प्रकारों का समस्या निवारण

जावा डेवलपर्स के रूप में, हम अक्सर अपने डेटाबेस इंटरैक्शन को सुव्यवस्थित करने के लिए जेपीए पर भरोसा करते हैं, खासकर डायनामिक एसक्यूएल क्वेरीज़ के साथ। हालाँकि, गतिशील क्वेरीज़ कभी-कभी अप्रत्याशित त्रुटियों को ट्रिगर कर सकती हैं जो अनुभवी डेवलपर्स को भी चुनौती देती हैं। ऐसा एक मुद्दा तब उठता है जब हम SQL प्रश्नों में सशर्त मानों के साथ काम करते हैं, जिससे त्रुटि संदेश आता है: . 😖

इस समस्या का सामना करना निराशाजनक हो सकता है, खासकर तब जब हमारा कोड तब तक ठीक काम करता है जब तक हम सशर्त पैरामीटर, जैसे शून्य जांच, पेश नहीं करते। इस तरह के परिदृश्यों में, PostgreSQL अक्सर मापदंडों के लिए उपयुक्त डेटा प्रकार की पहचान करने में विफल रहता है, जिससे क्वेरी विफल हो जाती है। यह विकास में बाधा बन सकता है, क्योंकि यह हमारे जेपीए रिपॉजिटरी में डेटा को ठीक से डालने या अपडेट करने से रोकता है।

इस लेख में, हम बताएंगे कि यह त्रुटि क्यों होती है और इसे प्रभावी ढंग से कैसे संबोधित किया जाए। हम चर्चा करेंगे कि जेपीए मापदंडों को कैसे संसाधित करता है और कैसे PostgreSQL शून्य मानों के साथ SQL केस स्टेटमेंट की व्याख्या करता है, जो भ्रम का एक सामान्य स्रोत हो सकता है। इसके अतिरिक्त, हम जेपीए प्रश्नों में निरर्थक मापदंडों के निर्बाध संचालन को सुनिश्चित करने के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं को कवर करेंगे। 🌐

अंत में, आपको पता चल जाएगा कि इस त्रुटि से बचने के लिए अपनी क्वेरी और मापदंडों को कैसे व्यवस्थित किया जाए, जिससे आपके डेटाबेस इंटरैक्शन को सुचारू और कुशल रखा जा सके। आइए विवरण में उतरें और इस मुद्दे से सीधे निपटें।

आज्ञा उपयोग और विवरण का उदाहरण
@Modifying इस एनोटेशन का उपयोग जेपीए में रिपॉजिटरी विधियों पर यह इंगित करने के लिए किया जाता है कि क्वेरी डेटा को संशोधित करेगी, जैसे सम्मिलित करना, अपडेट करना या हटाना क्रियाएं। यहां, यह केवल-पढ़ने के लिए ऑपरेशन करने के बजाय डेटाबेस में नए रिकॉर्ड डालने के लिए "क्रिएट" विधि को सक्षम बनाता है।
@Query JPA रिपॉजिटरी विधि में एक कस्टम SQL क्वेरी को परिभाषित करता है। नेटिवक्वेरी = ट्रू पैरामीटर संकेत देता है कि SQL को JPQL के बजाय डेटाबेस की मूल SQL बोली (इस मामले में PostgreSQL) में लिखा गया है, जो JPA के लिए मानक क्वेरी भाषा है।
COALESCE एक PostgreSQL फ़ंक्शन जो तर्कों की सूची से पहला गैर-शून्य मान लौटाता है। इसका उपयोग यहां :arh पैरामीटर के लिए एक गैर-शून्य मान सुनिश्चित करके SQL CASE कथन के भीतर शून्य जांच को संभालने के लिए किया जाता है, जो अस्पष्ट प्रकार की त्रुटियों को रोकने में मदद करता है।
jdbcTemplate.update स्प्रिंग के JdbcTemplate वर्ग में एक विधि का उपयोग आवेषण सहित SQL अद्यतन संचालन को निष्पादित करने के लिए किया जाता है। यह उन जटिल मामलों के लिए सीधे SQL और उसके मापदंडों को निर्दिष्ट करके अधिक लचीले पैरामीटर प्रबंधन की अनुमति देता है जहां JPA पर्याप्त नहीं हो सकता है।
Optional.ofNullable जावा के वैकल्पिक वर्ग में एक उपयोगिता विधि जो एक वैकल्पिक ऑब्जेक्ट को एक मान युक्त लौटाती है यदि वह गैर-शून्य है, या अन्यथा एक खाली वैकल्पिक है। इसका उपयोग नेस्टेड फ़ील्ड तक पहुंचने पर संभावित NullPointerException को रोकने के लिए, अशक्त फ़ील्ड को शानदार ढंग से संभालने के लिए किया जाता है।
Types.OTHER Java.sql.Types वर्ग से एक स्थिरांक, SQL के अन्य प्रकार का प्रतिनिधित्व करता है। यूयूआईडी जैसे डेटा प्रकारों को संभालने के लिए जेडीबीसी प्रश्नों के लिए पैरामीटर प्रकार निर्दिष्ट करते समय उपयोग किया जाता है, जो सीधे एसक्यूएल के मानक प्रकारों पर मैप नहीं किया जा सकता है।
@Param एक एनोटेशन जो एक जेपीए क्वेरी में एक विधि पैरामीटर को नामित पैरामीटर से बांधता है। यहां, इसका उपयोग आईडी और एआरएच जैसे विधि पैरामीटर को मूल SQL क्वेरी में नामित पैरामीटर में मैप करने के लिए किया जाता है।
assertNotNull एक JUnit अभिकथन विधि का उपयोग यह सत्यापित करने के लिए किया जाता है कि कोई दी गई वस्तु शून्य नहीं है, यह पुष्टि करते हुए कि परीक्षण के दौरान कुछ फ़ील्ड या ऑब्जेक्ट सही ढंग से बनाए या संशोधित किए गए थे। यह उन परीक्षण विधियों में आवश्यक है जो डेटा में हेरफेर करते हैं या सम्मिलित करते हैं।
assertNull एक JUnit अभिकथन विधि जो जाँच करती है कि कोई विशेष वस्तु शून्य है या नहीं। इस संदर्भ में, यह सुनिश्चित करता है कि सशर्त डेटा हैंडलिंग को मान्य करते हुए, ऑपरेशन के बाद खाली रहने वाले फ़ील्ड (जैसे अशक्त कॉलम) वास्तव में शून्य हैं।

PostgreSQL के साथ JPA में पैरामीटर प्रकार की त्रुटियों को हल करना

प्रदान किए गए कोड उदाहरण उपयोग करते समय आने वाली एक सामान्य त्रुटि का समाधान करते हैं PostgreSQL वातावरण में JPA के साथ। त्रुटि संदेश "पैरामीटर के डेटा प्रकार को निर्धारित नहीं कर सका" अक्सर तब होता है जब SQL किसी पैरामीटर के डेटा प्रकार को नहीं पहचानता है, विशेष रूप से . पहले दृष्टिकोण में, JPA रिपॉजिटरी विधि के भीतर एक मूल SQL क्वेरी @Modifying और @Query एनोटेशन का उपयोग करती है। यह सेटअप डेवलपर्स को गतिशील मानों के साथ डेटाबेस में डेटा डालने की अनुमति देता है। हालाँकि, ":arh" और ":arhToken" जैसे अशक्त मापदंडों के साथ केस स्टेटमेंट का उपयोग करना थोड़ा मुश्किल है। प्रकार की अस्पष्टता को रोकने के लिए, COALESCE फ़ंक्शन यह सुनिश्चित करता है कि एक वैध मान लौटाया जाए, भले ही ":arh" शून्य हो, जिससे PostgreSQL को सही प्रकार का अनुमान लगाने में मदद मिलती है। मिश्रित प्रकार या सशर्त रूप से डाले गए डेटा के साथ काम करते समय यह विशेष रूप से उपयोगी होता है।

हमारे उदाहरण में @Param एनोटेशन के माध्यम से पैरामीटर मैपिंग भी शामिल है, जो विधि तर्कों को नाम से SQL पैरामीटर से जोड़ता है। एक क्वेरी में कई मापदंडों को संयोजित करते समय यह तकनीक कुशल होती है, क्योंकि यह सीधे SQL स्टेटमेंट में मान इंजेक्ट करती है। ऐसे मामले में जहां "arh" खाली या शून्य हो सकता है, यह सेटअप आवश्यकतानुसार शून्य और गैर-शून्य मानों के बीच स्विच करके निर्बाध हैंडलिंग की अनुमति देता है। डेवलपर्स के लिए, यह डिज़ाइन न केवल डेटा पर नियंत्रण बढ़ाता है बल्कि क्वेरी अखंडता भी सुनिश्चित करता है। 🛠 उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए टोकन रिकॉर्ड कर रहे हैं, और कुछ उपयोगकर्ताओं के पास वैकल्पिक "arh" मान नहीं है। यहां, COALESCE और CASE चीजों को साफ और कुशल रखते हुए, अलग क्वेरी या अतिरिक्त कोड की आवश्यकता के बिना इन स्थितियों को संभालते हैं।

दूसरा दृष्टिकोण उपयोग करता है , SQL प्रश्नों को निष्पादित करने के लिए स्प्रिंग में एक मुख्य वर्ग। यह समाधान तब उपयोगी होता है जब पैरामीटर प्रकारों पर अधिक नियंत्रण की आवश्यकता होती है। जेडीबीसी स्थिरांक, जैसे टाइप्स.ऑथर और टाइप्स.VARCHAR के साथ डेटा प्रकार निर्दिष्ट करके, अद्यतन विधि स्पष्ट रूप से प्रत्येक चर के लिए पैरामीटर प्रकार सेट करती है। यह अतिरिक्त विनिर्देश अस्पष्ट पैरामीटर प्रकारों से संबंधित त्रुटियों को खत्म करने में मदद करता है और कस्टम मैपिंग की अनुमति देता है, जैसे यूयूआईडी को एसक्यूएल अन्य प्रकार में मैप करना। यह उन परियोजनाओं में काम करते समय विशेष रूप से मूल्यवान हो सकता है जहां कुछ कॉलम विशेष डेटा प्रकारों का उपयोग करते हैं, क्योंकि जेडीबीसी टेम्पलेट दृष्टिकोण क्वेरी को जेपीए की डिफ़ॉल्ट प्रकार मान्यताओं पर भरोसा किए बिना इन क्षेत्रों के साथ सीधे बातचीत करने की अनुमति देता है।

अंत में, हमारे उदाहरणों में JUnit का उपयोग करके यूनिट परीक्षणों को शामिल किया गया है, जिसमें परिणामों को सत्यापित करने के लिएassertNotNull औरassertNull दावे शामिल हैं। ये दावे जाँचते हैं कि क्या टोकन सही ढंग से डाले गए हैं या "arh" पैरामीटर की उपस्थिति के आधार पर अपेक्षित रूप से शून्य छोड़ दिए गए हैं। यह दृष्टिकोण सुसंगत व्यवहार सुनिश्चित करता है और समस्याओं का शीघ्र पता लगाने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, यदि बिना "arh" वाला कोई टोकन पास किया जाता है, तो पुष्टि की गई पुष्टि करता है कि संबंधित डेटाबेस फ़ील्ड शून्य बनी हुई है। यह डिबगिंग को आसान बनाता है और सुनिश्चित करता है कि ऐप उम्मीद के मुताबिक काम करे। इन समाधानों के साथ, डेवलपर्स आश्वस्त हो सकते हैं कि उनका एप्लिकेशन गतिशील इनपुट को शानदार ढंग से संभालता है और डेटाबेस अखंडता बनाए रखता है। 🔍

PostgreSQL के साथ JPA में पैरामीटर प्रकार की त्रुटियों को समझना और उनका समाधान करना

उन्नत पैरामीटर प्रबंधन के साथ जेपीए और मूल क्वेरीज़ का उपयोग करके समाधान

@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);

डायरेक्ट डेटाबेस इंटरेक्शन के लिए जेडीबीसी टेम्पलेट का उपयोग करना

कस्टम SQL निष्पादन के लिए JDBC टेम्पलेट के साथ दृष्टिकोण

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});
}

कार्यक्षमता को सत्यापित करने के लिए इकाई परीक्षण समाधान

रिपॉजिटरी और जेडीबीसी टेम्पलेट सॉल्यूशंस के लिए जुनीट टेस्ट

@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 और PostgreSQL में जटिल SQL पैरामीटर्स को संभालना

PostgreSQL के साथ JPA का उपयोग करते समय, हमें कभी-कभी पैरामीटर प्रकारों से संबंधित चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, खासकर सशर्त तर्क से जुड़े मामलों में। एक प्रमुख मुद्दा तब उठता है जब मूल SQL क्वेरी के भीतर एक सशर्त मान सेट करने का प्रयास किया जाता है, जहां हम चाहते हैं कि क्वेरी यह जांचे कि कोई फ़ील्ड, जैसे कि , शून्य है. PostgreSQL इन मामलों में डेटा प्रकार निर्धारित करने के लिए संघर्ष करता है क्योंकि यह प्रत्येक पैरामीटर के लिए एक स्पष्ट डेटा प्रकार की अपेक्षा करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, JPA PostgreSQL का मार्गदर्शन करने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान नहीं कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप "डेटा प्रकार के पैरामीटर को निर्धारित नहीं कर सका" जैसी त्रुटियां होंगी। इन मामलों को संभालने के लिए हम इसका उपयोग कर सकते हैं , एक SQL फ़ंक्शन जो किसी सूची में पहली गैर-शून्य अभिव्यक्ति लौटाता है, या सीधे JDBC टेम्पलेट्स के माध्यम से डेटा प्रकार निर्दिष्ट करता है।

एक अन्य दृष्टिकोण का उपयोग करके एक कस्टम क्वेरी बनाना है , जो पैरामीटर प्रकारों पर सीधे नियंत्रण की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी क्वेरी के लिए यूयूआईडी की आवश्यकता होती है, जिसे मानक एसक्यूएल में परिभाषित करना आसान नहीं है, तो हम इसका उपयोग कर सकते हैं अंदर ऐसे मापदंडों को स्पष्ट रूप से संभालने के लिए। जटिल डेटा संरचनाओं से निपटने के दौरान यह लचीलापन विशेष रूप से मूल्यवान है, जो कई प्रश्नों या अतिरिक्त डेटाबेस कॉलम की आवश्यकता के बिना निरर्थक मापदंडों के सटीक प्रबंधन की अनुमति देता है। बोनस के रूप में, JdbcTemplate अधिक विस्तृत त्रुटि-हैंडलिंग विकल्प प्रदान करता है, जिसे SQL त्रुटियों को लॉग करने, क्वेरीज़ को पुनः प्रयास करने या डेटा अखंडता जांच को संभालने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

अधिक संरचित अनुप्रयोगों के लिए, सरल मामलों के लिए JPA और जटिल सशर्त तर्क के लिए JdbcTemplate के संयोजन का उपयोग करके एक मजबूत समाधान बनाया जा सकता है। यह दृष्टिकोण JPA को मानक डेटा इंटरैक्शन प्रबंधित करने की अनुमति देता है जबकि JdbcTemplate उन मामलों को संभालता है जहां मूल SQL प्रकार या सशर्त जांच की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, JUnit या अन्य परीक्षण ढाँचों के साथ परीक्षण प्रथाओं को एकीकृत करने से यह सुनिश्चित होता है कि अशक्त पैरामीटर और SQL स्थितियाँ सभी परिदृश्यों में विश्वसनीय रूप से काम करती हैं, विकास के शुरुआती मुद्दों को पकड़ती हैं। दोनों टूल को संतुलित करके, डेवलपर्स डेटा प्रबंधन दक्षता और एप्लिकेशन प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे SQL त्रुटियों और रनटाइम अपवादों के जोखिम कम हो सकते हैं। 🎯

  1. PostgreSQL में त्रुटि "पैरामीटर $2 का डेटा प्रकार निर्धारित नहीं कर सका" का क्या मतलब है?
  2. यह त्रुटि अक्सर तब होती है जब PostgreSQL किसी पैरामीटर के डेटा प्रकार का अनुमान नहीं लगा सकता है . का उपयोग करते हुए या प्रकार को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करने से अक्सर इसका समाधान हो सकता है।
  3. मैं जेपीए प्रश्नों में अस्पष्ट पैरामीटर प्रकारों को कैसे रोक सकता हूं?
  4. एक समाधान का उपयोग करना है गैर-शून्य फ़ॉलबैक मान सुनिश्चित करने के लिए SQL क्वेरी में, या उपयोग करते समय सीधे प्रकार निर्दिष्ट करें .
  5. कुछ प्रश्नों के लिए JPA के बजाय JdbcTemplate का उपयोग क्यों करें?
  6. JdbcTemplate SQL प्रकारों पर अधिक नियंत्रण प्रदान करता है, जो इसे UUIDs, अशक्त फ़ील्ड्स, या ऐसे मामलों को संभालने के लिए आदर्श बनाता है जहां PostgreSQL को स्पष्ट प्रकार परिभाषाओं की आवश्यकता होती है।
  7. JPA में @Modifying एनोटेशन कैसे काम करता है?
  8. एनोटेशन एक क्वेरी को एक इंसर्ट या अपडेट जैसे डेटा-संशोधित ऑपरेशन के रूप में चिह्नित करता है, जिससे परिवर्तनों को जेपीए में डेटाबेस में सहेजने की अनुमति मिलती है।
  9. क्या जेपीए रिपॉजिटरी के लिए यूनिट परीक्षणों का उपयोग करना आवश्यक है?
  10. हाँ, इकाई परीक्षण का उपयोग कर रहे हैं और यह पुष्टि कर सकता है कि डेटाबेस फ़ील्ड सटीक डेटा हैंडलिंग सुनिश्चित करते हुए, निरर्थक या सशर्त मानों को सही ढंग से संभालते हैं।
  11. Java में Optional.ofNullable का उपयोग करने का क्या लाभ है?
  12. यह संभावित रूप से शून्य मानों को टालते हुए सुरक्षित रूप से संभालता है एक बनाकर वस्तु।
  13. मैं PostgreSQL में अशक्त UUID फ़ील्ड्स को कैसे संभाल सकता हूँ?
  14. का उपयोग करते हुए JdbcTemplate में UUIDs को SQL पैरामीटर के रूप में प्रबंधित करने की अनुमति मिलती है, भले ही अशक्त हो।
  15. @Param JPA क्वेरी में क्या करता है?
  16. एनोटेशन एक विधि पैरामीटर को नामित क्वेरी पैरामीटर से जोड़ता है, जिससे मूल SQL क्वेरी में डेटा बाइंडिंग की सुविधा मिलती है।
  17. स्प्रिंग बूट में SQL त्रुटियों को लॉग करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
  18. का उपयोग करते हुए SQL त्रुटि लॉगिंग कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देता है, जिसे विस्तृत ट्रैकिंग के लिए एप्लिकेशन सेटिंग्स के भीतर अनुकूलित किया जा सकता है।
  19. क्या मैं जटिल SQL स्थितियों के साथ JdbcTemplate का उपयोग कर सकता हूँ?
  20. हाँ, JdbcTemplate का प्रत्यक्ष SQL निष्पादन इसे जटिल SQL के लिए अनुकूलनीय बनाता है, विशेष रूप से सशर्त कथनों में कई अशक्त मापदंडों को संभालते समय।

PostgreSQL के साथ JPA में प्रकार की त्रुटियों को हल करने के लिए अशक्त मापदंडों और डेटा प्रकार की सटीकता पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है। सशर्त आवेषण जैसे मामलों के लिए COALESCE और JdbcTemplate का उपयोग करने से डेवलपर्स को यह नियंत्रित करने की अनुमति मिलती है कि नल को कैसे प्रबंधित किया जाता है, जिससे क्वेरी विश्वसनीयता में सुधार होता है।

यह दृष्टिकोण बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय त्रुटि प्रबंधन को अधिक सरल बनाता है, समय बचाता है और डिबगिंग प्रयास करता है। इन तरीकों से, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि गतिशील स्थितियाँ शामिल होने पर भी आपके प्रश्न सुचारू रूप से निष्पादित हों। 🛠

  1. PostgreSQL में SQL पैरामीटर प्रकार की त्रुटियों को हल करने पर अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, शून्य मान और गतिशील पैरामीटर प्रकारों को संभालने पर ध्यान केंद्रित करता है। PostgreSQL आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण
  2. स्प्रिंग डेटा जेपीए एनोटेशन और मूल SQL के साथ जटिल प्रश्नों के प्रबंधन में उनके उपयोग पर विस्तृत जानकारी। स्प्रिंग डेटा जेपीए दस्तावेज़ीकरण
  3. प्रत्यक्ष SQL निष्पादन और पैरामीटर प्रबंधन के लिए JdbcTemplate के उन्नत उपयोगों की पड़ताल करता है, विशेष रूप से UUIDs जैसे गैर-मानक डेटा प्रकारों के प्रबंधन के लिए सहायक। स्प्रिंग फ्रेमवर्क JdbcTemplate दस्तावेज़ीकरण
  4. जावा वैकल्पिक के साथ निरर्थक मापदंडों को संभालने और जेपीए रिपॉजिटरी में पैरामीटर मैपिंग को सुव्यवस्थित करने की अतिरिक्त तकनीकें। बाल्डुंग - जावा वैकल्पिक का उपयोग करना