PSQLException: JPA vietinės užklausos klaidos su nenustatytu duomenų tipu taisymas

Dinaminių SQL parametrų tipų trikčių šalinimas JPA užklausose

Kaip „Java“ kūrėjai, dažnai pasikliaujame JPA, kad supaprastintume duomenų bazių sąveiką, ypač su dinaminėmis SQL užklausomis. Tačiau dinaminės užklausos kartais gali sukelti netikėtų klaidų, kurios meta iššūkį net patyrusiems kūrėjams. Viena iš tokių problemų kyla, kai dirbame su sąlyginėmis reikšmėmis SQL užklausose ir pateikiame klaidos pranešimą: "PSQLException: KLAIDA: nepavyko nustatyti parametro $2 duomenų tipo". 😖

Susidūrimas su šia problema gali būti varginantis, ypač kai mūsų kodas veikia gerai, kol neįvesime sąlyginių parametrų, pvz., nulinių patikrinimų. Esant tokiems scenarijams kaip šie, PostgreSQL dažnai nenustato tinkamo parametrų duomenų tipo, todėl užklausa nepavyksta. Tai gali būti kliūtis kuriant, nes neleidžia tinkamai įterpti arba atnaujinti duomenų į mūsų JPA saugyklą.

Šiame straipsnyje išsiaiškinsime, kodėl atsiranda ši klaida ir kaip ją veiksmingai išspręsti. Aptarsime, kaip JPA apdoroja parametrus ir kaip PostgreSQL interpretuoja SQL atvejo sakinius su null reikšmėmis, kurios gali būti dažnas painiavos šaltinis. Be to, apžvelgsime keletą geriausių praktikų, kad užtikrintume sklandų nulinių parametrų tvarkymą JPA užklausose. 🌐

Pabaigoje žinosite, kaip struktūrizuoti užklausą ir parametrus, kad išvengtumėte šios klaidos, kad duomenų bazės sąveika būtų sklandi ir efektyvi. Pasinerkime į detales ir spręskime šią problemą.

Parametrų tipo klaidų sprendimas JPA naudojant PostgreSQL

Pateiktuose kodo pavyzdžiuose nurodoma įprasta klaida, su kuria susiduriama naudojant savosios SQL užklausos su JPA PostgreSQL aplinkoje. Klaidos pranešimas „nepavyko nustatyti parametro duomenų tipo“ dažnai atsiranda, kai SQL neatpažįsta parametro duomenų tipo, ypač sąlyginiai teiginiai. Pirmuoju metodu vietinė SQL užklausa JPA saugyklos metodu naudoja @Modifying ir @Query anotacijas. Ši sąranka leidžia kūrėjams į duomenų bazę įterpti duomenis su dinaminėmis reikšmėmis. Tačiau naudoti atvejo sakinį su nuliniais parametrais, tokiais kaip „:arh“ ir „:arhToken“, yra šiek tiek sudėtinga. Kad būtų išvengta tipo dviprasmiškumo, funkcija COALESCE užtikrina, kad būtų grąžinta tinkama reikšmė, net jei „:arh“ yra nulis, todėl PostgreSQL gali nustatyti teisingą tipą. Tai ypač naudinga dirbant su mišraus tipo arba sąlygiškai įterptais duomenimis.

Mūsų pavyzdyje taip pat yra parametrų susiejimas naudojant @Param anotaciją, kuri metodo argumentus susieja su SQL parametrais pagal pavadinimą. Ši technika yra efektyvi derinant kelis parametrus vienoje užklausoje, nes ji tiesiogiai įveda reikšmes į SQL sakinį. Tuo atveju, kai „arh“ gali būti tuščias arba nulinis, ši sąranka leidžia sklandžiai tvarkyti, jei reikia, perjungiant nulines ir nenulines vertes. Kūrėjams šis dizainas ne tik pagerina duomenų kontrolę, bet ir užtikrina užklausos vientisumą. 🛠 Pavyzdžiui, tarkime, kad įrašome skirtingų naudotojų žetonus, o kai kurie vartotojai neturi pasirenkamos „arh“ reikšmės. Čia COALESCE ir CASE sprendžia šias situacijas nereikalaujant atskiros užklausos ar papildomo kodo, todėl viskas yra švari ir efektyvi.

Antrasis metodas naudojamas JdbcŠablonas, pagrindinė pavasario klasė, skirta SQL užklausoms vykdyti. Šis sprendimas yra patogus, kai reikia daugiau valdyti parametrų tipus. Nurodydamas duomenų tipą su JDBC konstantomis, pvz., Types.OTHER ir Tipai.VARCHAR, atnaujinimo metodas aiškiai nustato kiekvieno kintamojo parametrų tipus. Ši papildoma specifikacija padeda pašalinti klaidas, susijusias su dviprasmiškais parametrų tipais, ir leidžia tinkinti susiejimą, pvz., susieti UUID su SQL OTHER tipu. Tai gali būti ypač vertinga dirbant projektuose, kuriuose tam tikruose stulpeliuose naudojami specializuoti duomenų tipai, nes JdbcTemplate metodas leidžia užklausai tiesiogiai sąveikauti su šiais laukais nepasikliaujant numatytomis JPA tipo prielaidomis.

Galiausiai, mūsų pavyzdžiuose yra vienetų testai naudojant JUnit, įskaitant assertNotNull ir assertNull tvirtinimus rezultatams patikrinti. Šiais tvirtinimais patikrinama, ar prieigos raktai yra teisingai įterpti arba palikti niekiniai, kaip tikėtasi, atsižvelgiant į „arh“ parametro buvimą. Šis metodas užtikrina nuoseklų elgesį ir padeda anksti nustatyti problemas. Pavyzdžiui, jei perduodamas prieigos raktas be „arh“, teiginys assertNull patikrina, ar atitinkamas duomenų bazės laukas lieka niekinis. Tai palengvina derinimą ir užtikrina, kad programa veiktų taip, kaip tikėtasi. Naudodami šiuos sprendimus kūrėjai gali būti tikri, kad jų programa grakščiai tvarko dinamines įvestis ir palaiko duomenų bazės vientisumą. 🔍

@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());
}

Sudėtingų SQL parametrų tvarkymas JPA ir PostgreSQL

Naudodami JPA su PostgreSQL, kartais susiduriame su iššūkiais, susijusiais su parametrų tipais, ypač tais atvejais, kai tai susiję su sąlygine logika. Viena iš pagrindinių problemų iškyla bandant nustatyti sąlyginę reikšmę savojoje SQL užklausoje, kai norime, kad užklausa patikrintų, ar laukas, pvz. "arh", yra niekinis. „PostgreSQL“ šiais atvejais stengiasi nustatyti duomenų tipus, nes tikisi aiškaus kiekvieno parametro duomenų tipo. Pagal numatytuosius nustatymus JPA gali nepateikti pakankamai informacijos, kad galėtų vadovautis PostgreSQL, todėl atsiranda klaidų, pvz., „nepavyko nustatyti parametro duomenų tipo“. Norėdami išspręsti šiuos atvejus, galime naudoti KOALESIJA, SQL funkcija, kuri grąžina pirmąją nenulinę išraišką sąraše arba nurodo duomenų tipus tiesiogiai per JDBC šablonus.

Kitas būdas yra sukurti pasirinktinę užklausą naudojant JdbcTemplate, kuri leidžia tiesiogiai valdyti parametrų tipus. Pavyzdžiui, jei užklausai reikia UUID, kurių nėra paprasta apibrėžti standartiniame SQL, galime naudoti Types.OTHER viduje JdbcTemplate.update aiškiai tvarkyti tokius parametrus. Šis lankstumas ypač naudingas dirbant su sudėtingomis duomenų struktūromis, leidžiančiomis tiksliai tvarkyti negaliojančius parametrus, nereikalaujant kelių užklausų ar papildomų duomenų bazės stulpelių. Kaip premiją, „JdbcTemplate“ siūlo detalesnes klaidų apdorojimo parinktis, kurias galima sukonfigūruoti taip, kad būtų registruojamos SQL klaidos, pakartotinai bandoma užklausa arba tvarkoma duomenų vientisumo patikra.

Struktūriškesnėms programoms naudojant JPA paprastesniems atvejams ir JdbcTemplate derinį sudėtingai sąlyginei logikai galima sukurti patikimą sprendimą. Šis metodas leidžia JPA valdyti standartines duomenų sąveikas, o JdbcTemplate tvarko atvejus, kai reikalingi vietiniai SQL tipai arba sąlyginiai patikrinimai. Be to, testavimo praktikos integravimas su JUnit ar kitomis testavimo sistemomis užtikrina, kad nulinami parametrai ir SQL sąlygos patikimai veiktų visuose scenarijuose, o problemos išspręstos kūrimo pradžioje. Subalansuodami abu įrankius, kūrėjai gali optimizuoti duomenų valdymo efektyvumą ir programų našumą, sumažindami SQL klaidų ir vykdymo laiko išimčių riziką. 🎯