PSQLEexception പരിഹരിക്കുന്നു: നിർണ്ണയിക്കാത്ത ഡാറ്റ തരത്തോടുകൂടിയ JPA നേറ്റീവ് ക്വറി പിശക്

PSQLEexception പരിഹരിക്കുന്നു: നിർണ്ണയിക്കാത്ത ഡാറ്റ തരത്തോടുകൂടിയ JPA നേറ്റീവ് ക്വറി പിശക്
PSQLEexception പരിഹരിക്കുന്നു: നിർണ്ണയിക്കാത്ത ഡാറ്റ തരത്തോടുകൂടിയ JPA നേറ്റീവ് ക്വറി പിശക്

JPA ചോദ്യങ്ങളിലെ ഡൈനാമിക് SQL പാരാമീറ്റർ തരങ്ങൾ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുന്നു

ജാവ ഡെവലപ്പർമാർ എന്ന നിലയിൽ, ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും JPA യെ ആശ്രയിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഡൈനാമിക് SQL അന്വേഷണങ്ങൾ. എന്നിരുന്നാലും, ചലനാത്മകമായ അന്വേഷണങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ പരിചയസമ്പന്നരായ ഡെവലപ്പർമാരെപ്പോലും വെല്ലുവിളിക്കുന്ന അപ്രതീക്ഷിത പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകാം. എസ്‌ക്യുഎൽ അന്വേഷണങ്ങളിൽ സോപാധിക മൂല്യങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു പ്രശ്‌നം ഉണ്ടാകുന്നു, ഇത് പിശക് സന്ദേശത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു: "PSQLexception: ERROR: $2 പാരാമീറ്ററിൻ്റെ ഡാറ്റ തരം നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല". 😖

ഈ പ്രശ്നം നേരിടുന്നത് നിരാശാജനകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ശൂന്യമായ പരിശോധനകൾ പോലെയുള്ള സോപാധിക പാരാമീറ്ററുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത് വരെ ഞങ്ങളുടെ കോഡ് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. ഇതുപോലുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ, പാരാമീറ്ററുകൾക്കായി ഉചിതമായ ഡാറ്റ തരം തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ PostgreSQL പലപ്പോഴും പരാജയപ്പെടുന്നു, ഇത് ചോദ്യം പരാജയപ്പെടുന്നതിന് കാരണമാകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ JPA ശേഖരണത്തിനുള്ളിൽ ഡാറ്റ ശരിയായി ചേർക്കുന്നതിൽ നിന്നും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്നും ഇത് തടയുന്നതിനാൽ ഇത് വികസനത്തിൽ ഒരു തടസ്സമാകാം.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഈ പിശക് സംഭവിക്കുന്നതെന്നും അത് എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കും. JPA എങ്ങനെ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുവെന്നും PostgreSQL എങ്ങനെ SQL കേസ് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളെ അസാധുവായ മൂല്യങ്ങളോടെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും, ഇത് ആശയക്കുഴപ്പത്തിൻ്റെ ഒരു പൊതു ഉറവിടമാകാം. കൂടാതെ, JPA ചോദ്യങ്ങളിൽ അസാധുവാക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ കുറച്ച് മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും. 🌐

അവസാനം, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ സുഗമവും കാര്യക്ഷമവുമായി നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഈ പിശക് ഒഴിവാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണവും പാരാമീറ്ററുകളും എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്താമെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം. നമുക്ക് വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് കടന്ന് ഈ പ്രശ്നം നേരിട്ട് പരിഹരിക്കാം.

കമാൻഡ് ഉപയോഗത്തിൻ്റെയും വിവരണത്തിൻ്റെയും ഉദാഹരണം
@Modifying പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരുകുക, അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ലാതാക്കുക തുടങ്ങിയ ഡാറ്റയെ ചോദ്യം പരിഷ്‌കരിക്കുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നതിന് JPA-യിലെ റിപ്പോസിറ്ററി രീതികളിൽ ഈ വ്യാഖ്യാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവിടെ, ഒരു റീഡ്-ഒൺലി ഓപ്പറേഷൻ നടത്തുന്നതിനുപകരം ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് പുതിയ റെക്കോർഡുകൾ ചേർക്കുന്നതിന് "ക്രിയേറ്റ്" രീതിയെ ഇത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
@Query ഒരു JPA റിപ്പോസിറ്ററി രീതിയിൽ ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത SQL അന്വേഷണം നിർവചിക്കുന്നു. JPA-യുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ക്വറി ഭാഷയായ JPQL-ന് പകരം, ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ നേറ്റീവ് SQL ഡയലക്റ്റിലാണ് (PostgreSQL, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ) SQL എഴുതിയിരിക്കുന്നതെന്ന് നേറ്റീവ് ക്വറി = ട്രൂ പാരാമീറ്റർ സിഗ്നലുകൾ നൽകുന്നു.
COALESCE ഒരു PostgreSQL ഫംഗ്‌ഷൻ ആർഗ്യുമെൻ്റുകളുടെ പട്ടികയിൽ നിന്ന് ആദ്യത്തെ നോൺ-നൾ മൂല്യം നൽകുന്നു. അവ്യക്തമായ തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ തടയാൻ സഹായിക്കുന്ന :arh പരാമീറ്ററിനുള്ള നോൺ-നൾ മൂല്യം ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് SQL CASE പ്രസ്താവനയ്ക്കുള്ളിൽ നൾ ചെക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
jdbcTemplate.update സ്പ്രിംഗിൻ്റെ JdbcTemplate ക്ലാസിലെ ഒരു രീതി, ഇൻസെർട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള SQL അപ്ഡേറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. JPA മതിയാകാത്ത സങ്കീർണ്ണമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ SQL ഉം അതിൻ്റെ പാരാമീറ്ററുകളും നേരിട്ട് വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ കൂടുതൽ ഫ്ലെക്സിബിൾ പാരാമീറ്റർ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
Optional.ofNullable ജാവയുടെ ഓപ്‌ഷണൽ ക്ലാസിലെ ഒരു യൂട്ടിലിറ്റി രീതി, അത് അസാധുവായതാണെങ്കിൽ മൂല്യം അടങ്ങിയ ഒരു ഓപ്‌ഷണൽ ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ ശൂന്യമായ ഓപ്‌ഷണൽ നൽകുന്നു. നെസ്റ്റഡ് ഫീൽഡുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുമ്പോൾ സാധ്യതയുള്ള NullPointerExceptions തടയുന്ന, nullable ഫീൽഡുകൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
Types.OTHER SQL-ൻ്റെ മറ്റ് തരത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന java.sql.Types ക്ലാസിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിരാങ്കം. SQL-ൻ്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് തരങ്ങളിലേക്ക് നേരിട്ട് മാപ്പ് ചെയ്യാത്ത UUID പോലുള്ള ഡാറ്റ തരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ JDBC അന്വേഷണങ്ങൾക്കായി പാരാമീറ്റർ തരങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുമ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
@Param ഒരു JPA ചോദ്യത്തിൽ പേരിട്ടിരിക്കുന്ന പരാമീറ്ററുമായി ഒരു രീതി പരാമീറ്ററിനെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വ്യാഖ്യാനം. ഇവിടെ, നേറ്റീവ് SQL ക്വറിയിലെ പേരുള്ള പാരാമീറ്ററുകളിലേക്കുള്ള id, arh പോലുള്ള രീതി പാരാമീറ്ററുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
assertNotNull തന്നിരിക്കുന്ന ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് ശൂന്യമല്ലെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ജൂണിറ്റ് അസെർഷൻ രീതി, പരിശോധനയ്‌ക്കിടെ ചില ഫീൽഡുകളോ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളോ ശരിയായി സൃഷ്‌ടിച്ചതോ പരിഷ്‌ക്കരിച്ചതോ ആണെന്ന് സാധൂകരിക്കുന്നു. ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതോ തിരുകുന്നതോ ആയ ടെസ്റ്റിംഗ് രീതികളിൽ ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
assertNull ഒരു പ്രത്യേക ഒബ്‌ജക്റ്റ് ശൂന്യമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു ജൂണിറ്റ് അസെർഷൻ രീതി. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ശൂന്യമായി തുടരാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന ഫീൽഡുകൾ (അസാധുവാക്കാവുന്ന നിരകൾ പോലുള്ളവ) ഒരു ഓപ്പറേഷന് ശേഷം, സോപാധിക ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് സാധൂകരിക്കുന്നു.

PostgreSQL ഉപയോഗിച്ച് JPA-യിലെ പാരാമീറ്റർ തരം പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

നൽകിയിരിക്കുന്ന കോഡ് ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നേരിടുന്ന ഒരു സാധാരണ പിശകിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു നേറ്റീവ് SQL അന്വേഷണങ്ങൾ ഒരു PostgreSQL പരിതസ്ഥിതിയിൽ JPA ഉപയോഗിച്ച്. ഒരു പരാമീറ്ററിൻ്റെ ഡാറ്റ തരം SQL തിരിച്ചറിയാത്തപ്പോൾ "പാരാമീറ്ററിൻ്റെ ഡാറ്റ തരം നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല" എന്ന പിശക് സന്ദേശം പലപ്പോഴും സംഭവിക്കാറുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് സോപാധിക പ്രസ്താവനകൾ. ആദ്യ സമീപനത്തിൽ, ഒരു JPA റിപ്പോസിറ്ററി രീതിയിലുള്ള ഒരു നേറ്റീവ് SQL അന്വേഷണം @Modifying, @Query വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡൈനാമിക് മൂല്യങ്ങളുള്ള ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് ഡാറ്റ തിരുകാൻ ഡവലപ്പർമാരെ ഈ സജ്ജീകരണം അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ":arh", ":arhToken" എന്നിവ പോലുള്ള അസാധുവാക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുള്ള ഒരു കേസ് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് അൽപ്പം തന്ത്രപരമാണ്. ടൈപ്പ് അവ്യക്തത തടയാൻ, COALESCE ഫംഗ്‌ഷൻ, ":arh" അസാധുവാണെങ്കിൽ പോലും, സാധുവായ ഒരു മൂല്യം തിരികെ നൽകുന്നത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ശരിയായ തരം അനുമാനിക്കാൻ PostgreSQL-നെ സഹായിക്കുന്നു. മിക്സഡ് തരങ്ങളിലോ സോപാധികമായി ചേർത്ത ഡാറ്റയിലോ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഞങ്ങളുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ @Param വ്യാഖ്യാനം വഴിയുള്ള പാരാമീറ്റർ മാപ്പിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് മെത്തേഡ് ആർഗ്യുമെൻ്റുകളെ പേര് പ്രകാരം SQL പാരാമീറ്ററുകളിലേക്ക് ലിങ്ക് ചെയ്യുന്നു. ഒരു ചോദ്യത്തിൽ ഒന്നിലധികം പാരാമീറ്ററുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഈ സാങ്കേതികത കാര്യക്ഷമമാണ്, കാരണം ഇത് SQL സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റിലേക്ക് മൂല്യങ്ങൾ നേരിട്ട് കുത്തിവയ്ക്കുന്നു. “arh” ശൂന്യമോ അസാധുവായതോ ആയ ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ, ആവശ്യാനുസരണം അസാധുവായതും അല്ലാത്തതുമായ മൂല്യങ്ങൾക്കിടയിൽ മാറിക്കൊണ്ട് തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഈ സജ്ജീകരണം അനുവദിക്കുന്നു. ഡവലപ്പർമാർക്ക്, ഈ ഡിസൈൻ ഡാറ്റയുടെ നിയന്ത്രണം വർദ്ധിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, അന്വേഷണ സമഗ്രത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 🛠 ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ഉപയോക്താക്കൾക്കായി ടോക്കണുകൾ റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്നുവെന്നും ചില ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഓപ്ഷണൽ "arh" മൂല്യം ഇല്ലെന്നും കരുതുക. ഇവിടെ, COALESCE ഉം CASE ഉം ഈ സാഹചര്യങ്ങളെ ഒരു പ്രത്യേക അന്വേഷണമോ അധിക കോഡോ ആവശ്യമില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, കാര്യങ്ങൾ വൃത്തിയും കാര്യക്ഷമതയും നിലനിർത്തുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു ജെഡിബിസി ടെംപ്ലേറ്റ്, SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള സ്പ്രിംഗിലെ ഒരു പ്രധാന ക്ലാസ്. പാരാമീറ്റർ തരങ്ങളിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഈ പരിഹാരം സുലഭമാണ്. Types.OTHER, Types.VARCHAR പോലുള്ള JDBC സ്ഥിരാങ്കങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ തരം വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ, അപ്‌ഡേറ്റ് രീതി ഓരോ വേരിയബിളിനുമുള്ള പാരാമീറ്റർ തരങ്ങൾ വ്യക്തമായി സജ്ജീകരിക്കുന്നു. ഈ അധിക സ്പെസിഫിക്കേഷൻ അവ്യക്തമായ പാരാമീറ്റർ തരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ SQL OTHER തരത്തിലേക്ക് UUID മാപ്പ് ചെയ്യുന്നത് പോലെയുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃത മാപ്പിംഗിന് അനുവദിക്കുന്നു. ചില കോളങ്ങൾ പ്രത്യേക ഡാറ്റ തരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം JdbcTemplate സമീപനം JPA-യുടെ ഡിഫോൾട്ട് തരം അനുമാനങ്ങളെ ആശ്രയിക്കാതെ ഈ ഫീൽഡുകളുമായി നേരിട്ട് സംവദിക്കാൻ അന്വേഷണത്തെ അനുവദിക്കുന്നു.

അവസാനമായി, ഞങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ JUnit ഉപയോഗിച്ചുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ assertNotNull, assertNull അസെർഷനുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. "arh" പാരാമീറ്ററിൻ്റെ സാന്നിധ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ ടോക്കണുകൾ ശരിയായി ചേർത്തിട്ടുണ്ടോ അതോ അസാധുവായ ഇടമാണോ എന്ന് ഈ അവകാശവാദങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം സ്ഥിരതയുള്ള പെരുമാറ്റം ഉറപ്പാക്കുകയും പ്രശ്നങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടുപിടിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "arh" ഇല്ലാത്ത ഒരു ടോക്കൺ പാസ്സാക്കിയാൽ, അസെർഷൻ assertNull ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റാബേസ് ഫീൽഡ് അസാധുവായി തുടരുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. ഇത് ഡീബഗ്ഗിംഗ് എളുപ്പമാക്കുകയും ആപ്പ് പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൈനാമിക് ഇൻപുട്ടുകൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുമെന്നും ഡാറ്റാബേസ് സമഗ്രത നിലനിർത്തുമെന്നും ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കാൻ കഴിയും. 🔍

PostgreSQL ഉപയോഗിച്ച് JPA-യിലെ പാരാമീറ്റർ തരം പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പാരാമീറ്റർ മാനേജ്‌മെൻ്റിനൊപ്പം ജെപിഎയും നേറ്റീവ് ക്വറികളും ഉപയോഗിച്ചുള്ള പരിഹാരം

@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);

നേരിട്ടുള്ള ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലിനായി JDBC ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഇഷ്‌ടാനുസൃത SQL നിർവ്വഹണത്തിനായി JDBC ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് സമീപിക്കുക

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});
}

പ്രവർത്തനക്ഷമത സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിനുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ

റിപ്പോസിറ്ററി, ജെഡിബിസി ടെംപ്ലേറ്റ് സൊല്യൂഷനുകൾക്കുള്ള ജൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ

@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, PostgreSQL എന്നിവയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ SQL പാരാമീറ്ററുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

PostgreSQL-നൊപ്പം JPA ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, പാരാമീറ്റർ തരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വെല്ലുവിളികൾ ഞങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ നേരിടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സോപാധിക യുക്തി ഉൾപ്പെടുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ. ഒരു നേറ്റീവ് SQL ചോദ്യത്തിനുള്ളിൽ ഒരു സോപാധിക മൂല്യം സജ്ജീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം ഉയർന്നുവരുന്നു, ഇവിടെ ഒരു ഫീൽഡ് പരിശോധിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് "അർഹ്", ശൂന്യമാണ്. ഓരോ പാരാമീറ്ററിനും വ്യക്തമായ ഡാറ്റാ തരം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിനാൽ ഈ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ PostgreSQL ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു. സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി, PostgreSQL-നെ നയിക്കാൻ ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ JPA നൽകിയേക്കില്ല, ഇത് "ഡാറ്റ തരം പാരാമീറ്ററുകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല" പോലുള്ള പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. ഈ കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, നമുക്ക് ഉപയോഗിക്കാം COALESCE, ഒരു ലിസ്റ്റിലെ ആദ്യത്തെ നോൺ-നൾ എക്സ്പ്രഷൻ നൽകുന്ന ഒരു SQL ഫംഗ്ഷൻ, അല്ലെങ്കിൽ JDBC ടെംപ്ലേറ്റുകൾ വഴി നേരിട്ട് ഡാറ്റ തരങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുക.

ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ചോദ്യം സൃഷ്‌ടിക്കുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു സമീപനം JdbcTemplate, ഇത് പരാമീറ്റർ തരങ്ങളിൽ നേരിട്ടുള്ള നിയന്ത്രണം അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു അന്വേഷണത്തിന് UUID-കൾ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, അത് സ്റ്റാൻഡേർഡ് SQL-ൽ നിർവചിക്കാൻ എളുപ്പമല്ല, നമുക്ക് ഉപയോഗിക്കാം Types.OTHER ഉള്ളിൽ JdbcTemplate.update അത്തരം പരാമീറ്ററുകൾ വ്യക്തമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ. സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ വഴക്കം പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്, ഒന്നിലധികം അന്വേഷണങ്ങളോ അധിക ഡാറ്റാബേസ് കോളങ്ങളോ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ അസാധുവായ പരാമീറ്ററുകൾ കൃത്യമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു ബോണസ് എന്ന നിലയിൽ, JdbcTemplate കൂടുതൽ ഗ്രാനുലാർ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഓപ്ഷനുകൾ നൽകുന്നു, അത് SQL പിശകുകൾ ലോഗ് ചെയ്യുന്നതിനും അന്വേഷണങ്ങൾ വീണ്ടും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ ഇൻ്റഗ്രിറ്റി പരിശോധനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതാണ്.

കൂടുതൽ ഘടനാപരമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി, ലളിതമായ കേസുകൾക്കായി JPA-യും സങ്കീർണ്ണമായ സോപാധിക ലോജിക്കിന് JdbcTemplate-ഉം ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ ഒരു പരിഹാരം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. നേറ്റീവ് SQL തരങ്ങളോ സോപാധിക പരിശോധനകളോ ആവശ്യമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ JdbcTemplate കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ സമീപനം JPA-യെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാ ഇടപെടലുകൾ നിയന്ത്രിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. കൂടാതെ, JUnit അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകളുമായുള്ള ടെസ്റ്റിംഗ് സമ്പ്രദായങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത്, അസാധുവാക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളും SQL അവസ്ഥകളും സാഹചര്യങ്ങളിലുടനീളം വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, വികസനത്തിൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു. രണ്ട് ടൂളുകളും സന്തുലിതമാക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഡാറ്റ മാനേജ്മെൻ്റ് കാര്യക്ഷമതയും ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, SQL പിശകുകളുടെയും റൺടൈം ഒഴിവാക്കലുകളുടെയും അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നു. 🎯

JPA, SQL പാരാമീറ്റർ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് സാധാരണയായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

  1. PostgreSQL-ൽ "$2 പാരാമീറ്ററിൻ്റെ ഡാറ്റ തരം നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല" എന്ന പിശക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
  2. ഒരു പരാമീറ്ററിൻ്റെ ഡാറ്റ തരം PostgreSQL അനുമാനിക്കാൻ കഴിയാത്തപ്പോൾ ഈ പിശക് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നു native SQL query. ഉപയോഗിക്കുന്നത് COALESCE അല്ലെങ്കിൽ തരം വ്യക്തമായി വ്യക്തമാക്കുന്നത് പലപ്പോഴും ഇത് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.
  3. JPA ചോദ്യങ്ങളിൽ അവ്യക്തമായ പാരാമീറ്റർ തരങ്ങൾ എനിക്ക് എങ്ങനെ തടയാനാകും?
  4. ഒരു പരിഹാരം ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് COALESCE നോൺ-നൾ ഫാൾബാക്ക് മൂല്യം ഉറപ്പാക്കാൻ SQL അന്വേഷണത്തിൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ നേരിട്ട് തരങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുക JdbcTemplate.
  5. ചില ചോദ്യങ്ങൾക്ക് JPA-യ്‌ക്ക് പകരം JdbcTemplate ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
  6. JdbcTemplate SQL തരങ്ങളിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, UUID-കൾ, അസാധുവാക്കാവുന്ന ഫീൽഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ PostgreSQL-ന് വ്യക്തമായ തരം നിർവചനങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള സന്ദർഭങ്ങൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
  7. JPA-യിൽ @Modifying വ്യാഖ്യാനം എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
  8. ദി @Modifying ഒരു തിരുകൽ അല്ലെങ്കിൽ അപ്‌ഡേറ്റ് പോലെയുള്ള ഡാറ്റ പരിഷ്‌ക്കരണ പ്രവർത്തനമായി വ്യാഖ്യാനം ഒരു അന്വേഷണത്തെ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് JPA-യിലെ ഡാറ്റാബേസിൽ മാറ്റങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
  9. JPA റിപ്പോസിറ്ററികൾക്കായി യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണോ?
  10. അതെ, ഉപയോഗിച്ച് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ assertNull ഒപ്പം assertNotNull ഡാറ്റാബേസ് ഫീൽഡുകൾ അസാധുവാക്കാവുന്നതോ സോപാധികമോ ആയ മൂല്യങ്ങൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയും, കൃത്യമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
  11. ജാവയിൽ Optional.ofNullable ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനം എന്താണ്?
  12. ഇത് ശൂന്യമാകാൻ സാധ്യതയുള്ള മൂല്യങ്ങൾ സുരക്ഷിതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ഒഴിവാക്കുന്നു NullPointerException ഒരു സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെ Optional വസ്തു.
  13. PostgreSQL-ൽ അസാധുവായ UUID ഫീൽഡുകൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം?
  14. ഉപയോഗിക്കുന്നത് Types.OTHER JdbcTemplate-ൽ UUID-കൾ അസാധുവാണെങ്കിൽപ്പോലും SQL പാരാമീറ്ററുകളായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
  15. ഒരു JPA ചോദ്യത്തിൽ @Param എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?
  16. ദി @Param വ്യാഖ്യാനം ഒരു മെത്തേഡ് പാരാമീറ്ററിനെ പേരുള്ള അന്വേഷണ പാരാമീറ്ററുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് നേറ്റീവ് SQL അന്വേഷണങ്ങളിൽ ഡാറ്റ ബൈൻഡിംഗ് സുഗമമാക്കുന്നു.
  17. സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ടിൽ SQL പിശകുകൾ ലോഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം ഏതാണ്?
  18. ഉപയോഗിക്കുന്നത് JdbcTemplate SQL പിശക് ലോഗിംഗ് കോൺഫിഗറേഷനുകൾ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് വിശദമായ ട്രാക്കിംഗിനായി ആപ്ലിക്കേഷൻ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നതാണ്.
  19. സങ്കീർണ്ണമായ SQL വ്യവസ്ഥകളോടെ എനിക്ക് JdbcTemplate ഉപയോഗിക്കാമോ?
  20. അതെ, JdbcTemplate-ൻ്റെ നേരിട്ടുള്ള SQL എക്‌സിക്യൂഷൻ സങ്കീർണ്ണമായ SQL-ന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും സോപാധികമായ പ്രസ്താവനകളിൽ ഒന്നിലധികം അസാധുവായ പാരാമീറ്ററുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.

PostgreSQL, JPA എന്നിവയിലെ തരം പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

PostgreSQL ഉപയോഗിച്ച് JPA-യിലെ തരം പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന്, അസാധുവായ പാരാമീറ്ററുകളും ഡാറ്റാ ടൈപ്പ് കൃത്യതയും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സോപാധികമായ ഇൻസെർട്ടുകൾ പോലെയുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ COALESCE, JdbcTemplate എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ചോദ്യങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, നൾസ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്ങനെയെന്ന് നിയന്ത്രിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു.

ഈ സമീപനം, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ കൂടുതൽ ലളിതമാക്കുന്നു, സമയം ലാഭിക്കുന്നു, ഡീബഗ്ഗിംഗ് പരിശ്രമം എന്നിവ നടത്തുന്നു. ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച്, ചലനാത്മകമായ അവസ്ഥകൾ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുമ്പോൾ പോലും, നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണങ്ങൾ സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും. 🛠

JPA, PostgreSQL സൊല്യൂഷനുകൾക്കുള്ള പ്രധാന ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും
  1. PostgreSQL-ൽ SQL പാരാമീറ്റർ തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുന്നു, നൾ മൂല്യങ്ങളും ഡൈനാമിക് പാരാമീറ്റർ തരങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. PostgreSQL ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ
  2. സ്പ്രിംഗ് ഡാറ്റ JPA വ്യാഖ്യാനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരങ്ങളും നേറ്റീവ് SQL ഉപയോഗിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അവയുടെ ഉപയോഗവും. സ്പ്രിംഗ് ഡാറ്റ JPA ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ
  3. നേരിട്ടുള്ള SQL എക്‌സിക്യൂഷനും പാരാമീറ്റർ മാനേജുമെൻ്റിനുമായി JdbcTemplate-ൻ്റെ വിപുലമായ ഉപയോഗങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് UUID-കൾ പോലെയുള്ള നിലവാരമില്ലാത്ത ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് സഹായകമാണ്. സ്പ്രിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ജെഡിബിസി ടെംപ്ലേറ്റ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ
  4. ജാവ ഓപ്ഷണൽ ഉപയോഗിച്ച് അസാധുവായ പാരാമീറ്ററുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അധിക സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ജെപിഎ ശേഖരണങ്ങളിൽ പാരാമീറ്റർ മാപ്പിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു. Baeldung - ജാവ ഓപ്ഷണൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു