PSQLException 수정: 데이터 유형이 결정되지 않은 JPA 네이티브 쿼리 오류

JPA 쿼리의 동적 SQL 매개변수 유형 문제 해결

Java 개발자로서 우리는 특히 동적 SQL 쿼리의 경우 데이터베이스 상호 작용을 간소화하기 위해 JPA에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 동적 쿼리는 숙련된 개발자조차 어려움을 겪는 예기치 않은 오류를 유발할 수 있습니다. SQL 쿼리에서 조건부 값을 사용하여 작업할 때 이러한 문제 중 하나가 발생하여 오류 메시지가 표시됩니다. "PSQLException: 오류: $2 매개변수의 데이터 유형을 결정할 수 없습니다.". 😖

이 문제가 발생하면 특히 null 검사와 같은 조건부 매개변수를 도입할 때까지 코드가 제대로 작동하는 경우 실망스러울 수 있습니다. 이와 같은 시나리오에서 PostgreSQL은 매개변수에 대한 적절한 데이터 유형을 식별하지 못해 쿼리가 실패하는 경우가 많습니다. 이는 JPA 저장소 내에서 데이터가 제대로 삽입되거나 업데이트되지 못하게 하므로 개발 시 장애물이 될 수 있습니다.

이 글에서는 이 오류가 발생하는 이유와 이를 효과적으로 해결하는 방법을 자세히 설명합니다. JPA가 매개변수를 처리하는 방법과 PostgreSQL이 일반적인 혼란의 원인이 될 수 있는 null 값이 있는 SQL Case 문을 해석하는 방법에 대해 논의하겠습니다. 또한 JPA 쿼리에서 null 허용 매개변수를 원활하게 처리할 수 있도록 몇 가지 모범 사례를 다루겠습니다. 🌐

결국에는 이 오류를 방지하고 데이터베이스 상호 작용을 원활하고 효율적으로 유지하기 위해 쿼리와 매개 변수를 구성하는 방법을 알게 될 것입니다. 세부 사항을 자세히 살펴보고 이 문제를 정면으로 해결해 보겠습니다.

PostgreSQL을 사용하여 JPA의 매개변수 유형 오류 해결

제공된 코드 예제는 다음을 사용할 때 발생하는 일반적인 오류를 해결합니다. 네이티브 SQL 쿼리 PostgreSQL 환경에서 JPA를 사용합니다. "매개변수의 데이터 유형을 확인할 수 없습니다"라는 오류 메시지는 SQL이 매개변수의 데이터 유형을 인식하지 못하는 경우, 특히 다음과 같은 경우에 자주 발생합니다. 조건문. 첫 번째 접근 방식에서는 JPA 저장소 메서드 내의 기본 SQL 쿼리가 @Modifying 및 @Query 주석을 사용합니다. 이 설정을 통해 개발자는 동적 값을 사용하여 데이터베이스에 데이터를 삽입할 수 있습니다. 그러나 ":arh" 및 ":arhToken"과 같은 null 허용 매개변수가 있는 Case 문을 사용하는 것은 약간 까다롭습니다. 유형 모호성을 방지하기 위해 COALESCE 함수는 “:arh”가 null인 경우에도 유효한 값이 반환되도록 보장하여 PostgreSQL이 올바른 유형을 유추하는 데 도움을 줍니다. 이는 혼합 유형이나 조건부로 삽입된 데이터로 작업할 때 특히 유용합니다.

우리의 예에는 메소드 인수를 이름별로 SQL 매개변수에 연결하는 @Param 주석을 통한 매개변수 매핑도 포함되어 있습니다. 이 기술은 SQL 문에 값을 직접 삽입하므로 하나의 쿼리에 여러 매개 변수를 결합할 때 효율적입니다. "arh"가 비어 있거나 null일 수 있는 경우 이 설정을 사용하면 필요에 따라 null 값과 null이 아닌 값 사이를 전환하여 원활한 처리가 가능합니다. 개발자의 경우 이 디자인은 데이터에 대한 제어를 강화할 뿐만 아니라 쿼리 무결성도 보장합니다. 🛠 예를 들어, 다양한 사용자를 위한 토큰을 기록하고 일부 사용자에게 선택적 "arh" 값이 없다고 가정해 보겠습니다. 여기서 COALESCE와 CASE는 별도의 쿼리나 추가 코드 없이 이러한 상황을 처리하여 깔끔하고 효율적인 상태를 유지합니다.

두 번째 접근 방식은 Jdbc템플릿, SQL 쿼리를 실행하기 위한 Spring의 핵심 클래스입니다. 이 솔루션은 매개변수 유형에 대한 추가 제어가 필요할 때 유용합니다. Types.OTHER 및 Types.VARCHAR와 같은 JDBC 상수로 데이터 유형을 지정함으로써 업데이트 메소드는 각 변수에 대한 매개변수 유형을 명시적으로 설정합니다. 이 추가 사양은 모호한 매개변수 유형과 관련된 오류를 제거하는 데 도움이 되며 UUID를 SQL OTHER 유형에 매핑하는 것과 같은 사용자 지정 매핑을 허용합니다. JdbcTemplate 접근 방식을 사용하면 쿼리가 JPA의 기본 유형 가정에 의존하지 않고 이러한 필드와 직접 상호 작용할 수 있으므로 이는 특정 열이 특수한 데이터 유형을 사용하는 프로젝트에서 작업할 때 특히 유용할 수 있습니다.

마지막으로 예제에는 결과를 확인하기 위한 AssertNotNull 및 AssertNull 어설션을 포함하여 JUnit을 사용하는 단위 테스트가 포함되어 있습니다. 이러한 어설션은 "arh" 매개변수의 존재 여부에 따라 토큰이 올바르게 삽입되었는지 또는 예상대로 null로 남아 있는지 확인합니다. 이 접근 방식은 일관된 동작을 보장하고 문제를 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 "arh"가 없는 토큰이 전달되면 주장 AssertNull은 해당 데이터베이스 필드가 null로 남아 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 디버깅이 더 쉬워지고 앱이 예상대로 작동하도록 보장됩니다. 이러한 솔루션을 사용하면 개발자는 애플리케이션이 동적 입력을 적절하게 처리하고 데이터베이스 무결성을 유지한다는 확신을 가질 수 있습니다. 🔍

@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 및 PostgreSQL에서 복잡한 SQL 매개변수 처리

PostgreSQL과 함께 JPA를 사용할 때, 특히 조건부 논리와 관련된 경우 매개변수 유형과 관련된 문제에 직면하는 경우가 있습니다. 기본 SQL 쿼리 내에서 조건부 값을 설정하려고 할 때 한 가지 주요 문제가 발생합니다. 여기서 쿼리는 다음과 같은 필드가 있는지 확인하려고 합니다. “아아”, 은(는) null입니다. PostgreSQL은 각 매개변수에 대해 명시적인 데이터 유형이 필요하기 때문에 이러한 경우 데이터 유형을 결정하는 데 어려움을 겪습니다. 기본적으로 JPA는 PostgreSQL을 안내하는 데 충분한 정보를 제공하지 않아 "매개변수의 데이터 유형을 확인할 수 없습니다."와 같은 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우를 처리하기 위해 다음을 사용할 수 있습니다. 합체하다, 목록에서 null이 아닌 첫 번째 표현식을 반환하거나 JDBC 템플릿을 통해 직접 데이터 유형을 지정하는 SQL 함수입니다.

또 다른 접근 방식은 다음을 사용하여 사용자 지정 쿼리를 만드는 것입니다. JdbcTemplate, 매개변수 유형을 직접 제어할 수 있습니다. 예를 들어 쿼리에 표준 SQL에서 정의하기가 쉽지 않은 UUID가 필요한 경우 다음을 사용할 수 있습니다. Types.OTHER 이내에 JdbcTemplate.update 그러한 매개변수를 명시적으로 처리합니다. 이러한 유연성은 복잡한 데이터 구조를 처리할 때 특히 유용하므로 여러 쿼리나 추가 데이터베이스 열 없이도 null 허용 매개변수를 정확하게 처리할 수 있습니다. 보너스로 JdbcTemplate은 SQL 오류를 기록하거나 쿼리를 재시도하거나 데이터 무결성 검사를 처리하도록 구성할 수 있는 보다 세부적인 오류 처리 옵션을 제공합니다.

보다 구조화된 애플리케이션의 경우 간단한 경우에는 JPA를, 복잡한 조건부 논리에는 JdbcTemplate을 조합하여 사용하면 강력한 솔루션을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 JPA가 표준 데이터 상호 작용을 관리하는 반면 JdbcTemplate은 기본 SQL 유형 또는 조건 확인이 필요한 경우를 처리할 수 있습니다. 또한 테스트 방식을 JUnit 또는 기타 테스트 프레임워크와 통합하면 null 허용 매개변수와 SQL 조건이 시나리오 전체에서 안정적으로 작동하여 개발 초기에 문제를 포착할 수 있습니다. 두 도구의 균형을 유지함으로써 개발자는 데이터 관리 효율성과 애플리케이션 성능을 최적화하여 SQL 오류 및 런타임 예외의 위험을 줄일 수 있습니다. 🎯