PSQLException の修正: データ型が不明な JPA ネイティブ クエリ エラー

JPAクエリの動的SQLパラメータ・タイプのトラブルシューティング

Java 開発者として、私たちはデータベースの対話、特に 動的 SQL クエリを合理化するために JPA に依存することがよくあります。ただし、動的クエリは、経験豊富な開発者でも困難を伴う予期しないエラーを引き起こす場合があります。このような問題の 1 つは、SQL クエリで条件値を操作するときに発生し、次のエラー メッセージが表示されます。 「PSQLException: エラー: パラメータ $2 のデータ型を特定できませんでした」。 😖

この問題に遭遇すると、特に null チェックなどの条件付きパラメーターを導入するまでコードが正常に動作する場合にイライラすることがあります。このようなシナリオでは、PostgreSQL がパラメーターに適切な データ型 を識別できないことが多く、クエリが失敗します。これにより、JPA リポジトリ内でのデータの適切な挿入または更新が妨げられるため、開発の障害となる可能性があります。

この記事では、このエラーが発生する理由と効果的な対処方法を詳しく説明します。 JPA がパラメーターを処理する方法と、一般的な混乱の原因となる null 値を含む SQL case ステートメントを PostgreSQL が解釈する方法について説明します。さらに、JPA クエリで null 許容パラメーターを確実にシームレスに処理するためのいくつかのベスト プラクティスについても説明します。 🌐

最後には、このエラーを回避してデー​​タベースのやり取りをスムーズかつ効率的に保つためのクエリとパラメータの構造方法がわかるでしょう。詳細を掘り下げて、この問題に正面から取り組んでみましょう。

PostgreSQL を使用した JPA のパラメータ型エラーの解決

提供されているコード例は、使用時に発生する一般的なエラーに対処しています。 ネイティブ SQL クエリ PostgreSQL 環境で JPA を使用する。 「パラメーターのデータ型を決定できませんでした」というエラー メッセージは、SQL がパラメーターのデータ型を認識できない場合、特に次の場合によく発生します。 条件文。最初のアプローチでは、JPA リポジトリ メソッド内のネイティブ SQL クエリで @Modifying および @Query アノテーションが使用されます。この設定により、開発者は動的な値を含むデータをデータベースに挿入できます。ただし、「:arh」や「:arhToken」などの null 許容パラメータを含む case ステートメントを使用するのは少し注意が必要です。型のあいまいさを防ぐために、COALESCE 関数は、「:arh」が null であっても有効な値が返されるようにし、PostgreSQL が正しい型を推測できるようにします。これは、混合型または条件付きで挿入されたデータを操作する場合に特に便利です。

この例には、メソッド引数を名前で SQL パラメーターにリンクする @Param アノテーションを介したパラメーター マッピングも含まれています。この手法は、値を SQL ステートメントに直接挿入するため、1 つのクエリで複数のパラメーターを組み合わせる場合に効率的です。 「arh」が空または null の場合、この設定により、必要に応じて null 値と非 null 値を切り替えることでシームレスな処理が可能になります。開発者にとって、この設計はデータの制御を強化するだけでなく、クエリの整合性も保証します。 🛠 たとえば、さまざまなユーザーのトークンを記録していて、一部のユーザーがオプションの「arh」値を持たないとします。ここで、COALESCE と CASE は、個別のクエリや追加のコードを必要とせずにこれらの状況を処理し、物事をクリーンかつ効率的に保ちます。

2 番目のアプローチでは、 Jdbcテンプレート、SQL クエリを実行するための Spring のコア クラス。このソリューションは、パラメータのタイプをより詳細に制御する必要がある場合に便利です。 Types.OTHER や Types.VARCHAR などの JDBC 定数でデータ型を指定することにより、更新メソッドは各変数のパラメーターの型を明示的に設定します。この追加仕様は、あいまいなパラメーター タイプに関連するエラーを排除するのに役立ち、UUID を SQL OTHER タイプにマッピングするなどのカスタム マッピングを可能にします。これは、JdbcTemplate アプローチにより、JPA のデフォルトの型の仮定に依存せずにクエリがこれらのフィールドと直接対話できるため、特定の列が特殊なデータ型を使用するプロジェクトで作業する場合に特に役立ちます。

最後に、この例には、結果を検証するためのassertNotNullアサーションとassertNullアサーションなど、JUnitを使用した単体テストが組み込まれています。これらのアサーションは、「arh」パラメータの存在に基づいて、トークンが正しく挿入されているか、期待どおりに null のままになっているかどうかをチェックします。このアプローチにより、一貫した動作が保証され、問題を早期に検出するのに役立ちます。たとえば、「arh」のないトークンが渡された場合、アサーションassertNullは、それぞれのデータベースフィールドがnullのままであることをチェックします。これにより、デバッグが容易になり、アプリが期待どおりに動作するようになります。これらのソリューションを使用すると、開発者は、アプリケーションが動的入力を適切に処理し、データベースの整合性を維持していることを確信できます。 🔍

@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 および PostgreSQL での複雑な SQL パラメータの処理

PostgreSQL で JPA を使用する場合、特に条件付きロジックが関係する場合、パラメーターの型に関連する課題に遭遇することがあります。ネイティブ SQL クエリ内で条件値を設定しようとすると、重要な問題が 1 つ発生します。クエリで次のようなフィールドがあるかどうかを確認する必要がある場合です。 「ああ」、nullです。 PostgreSQL は各パラメータに明示的なデータ型を期待するため、このような場合にデータ型を決定するのに苦労します。デフォルトでは、JPA は PostgreSQL をガイドするのに十分な情報を提供しない可能性があり、「パラメーターのデータ型を決定できませんでした」などのエラーが発生します。これらのケースを処理するには、次を使用できます 合体、リスト内の最初の null 以外の式を返す SQL 関数、または JDBC テンプレートを通じて直接データ型を指定します。

別のアプローチは、次を使用してカスタム クエリを作成することです。 JdbcTemplateこれにより、パラメータの型を直接制御できるようになります。たとえば、クエリに UUID が必要ですが、標準 SQL での定義は簡単ではない場合、次のように使用できます。 Types.OTHER 内で JdbcTemplate.update このようなパラメータを明示的に処理するには、この柔軟性は、複雑なデータ構造を扱う場合に特に価値があり、複数のクエリや追加のデータベース列を必要とせずに、 許容パラメータを正確に処理できます。ボーナスとして、JdbcTemplate は、SQL エラーのログ、クエリの再試行、またはデータ整合性チェックの処理を構成できる、より詳細なエラー処理オプションを提供します。

より構造化されたアプリケーションの場合、単純な場合には JPA を、複雑な条件ロジックには JdbcTemplate を組み合わせて使用​​すると、堅牢なソリューションを作成できます。このアプローチにより、JdbcTemplate がネイティブ SQL 型または条件チェックが必要なケースを処理しながら、JPA が標準のデータ対話を管理できるようになります。さらに、テストの実践を JUnit または他のテスト フレームワークと統合することで、Null 許容パラメーターと SQL 条件がシナリオ全体で確実に機能し、開発の早い段階で問題を発見できるようになります。両方のツールのバランスをとることで、開発者はデータ管理の効率とアプリケーションのパフォーマンスを最適化し、SQL エラーや実行時例外のリスクを軽減できます。 🎯