PSQLE अपवाद निश्चित करणे: अनिश्चित डेटा प्रकारासह JPA नेटिव्ह क्वेरी त्रुटी

JPA क्वेरींमधील डायनॅमिक SQL पॅरामीटर प्रकारांचे समस्यानिवारण

Java डेव्हलपर म्हणून, आम्ही आमचा डेटाबेस संवाद सुव्यवस्थित करण्यासाठी JPA वर अवलंबून असतो, विशेषत: डायनॅमिक SQL क्वेरी सह. तथापि, डायनॅमिक क्वेरी कधीकधी अनपेक्षित एरर ट्रिगर करू शकतात ज्या अगदी अनुभवी विकासकांनाही आव्हान देतात. अशी एक समस्या उद्भवते जेव्हा आम्ही SQL क्वेरींमध्ये सशर्त मूल्यांसह कार्य करतो, ज्यामुळे त्रुटी संदेश येतो: "PSQLEअपवाद: त्रुटी: $2 पॅरामीटरचा डेटा प्रकार निर्धारित करू शकलो नाही". 😖

या समस्येचा सामना करणे निराशाजनक असू शकते, विशेषत: जेव्हा आम्ही सशर्त पॅरामीटर्स, जसे की शून्य तपासणी सादर करत नाही तोपर्यंत आमचा कोड ठीक काम करतो. यासारख्या परिस्थितींमध्ये, PostgreSQL अनेकदा पॅरामीटर्ससाठी योग्य डेटा प्रकार ओळखण्यात अपयशी ठरते, ज्यामुळे क्वेरी अयशस्वी होते. हे विकासात अडथळा ठरू शकते, कारण ते आमच्या JPA भांडार मध्ये डेटा योग्यरित्या समाविष्ट किंवा अद्यतनित होण्यापासून प्रतिबंधित करते.

या लेखात, ही त्रुटी का उद्भवते आणि ती प्रभावीपणे कशी सोडवायची ते आम्ही खाली टाकू. जेपीए पॅरामीटर्सवर प्रक्रिया कशी करते आणि पोस्टग्रेएसक्यूएल SQL केस स्टेटमेंटचे शून्य मूल्यांसह कसे अर्थ लावते यावर आम्ही चर्चा करू, जे गोंधळाचे एक सामान्य स्रोत असू शकते. याव्यतिरिक्त, आम्ही JPA क्वेरींमध्ये रद्द करण्यायोग्य पॅरामीटर्सची अखंड हाताळणी सुनिश्चित करण्यासाठी काही सर्वोत्तम पद्धती समाविष्ट करू. 🌐

शेवटी, तुमचा डेटाबेस परस्परसंवाद गुळगुळीत आणि कार्यक्षम ठेवून ही त्रुटी टाळण्यासाठी तुमची क्वेरी आणि पॅरामीटर्स कसे संरचित करावे हे तुम्हाला कळेल. चला तपशीलांमध्ये डुबकी मारूया आणि या समस्येचा सामना करूया.

PostgreSQL सह JPA मध्ये पॅरामीटर प्रकारातील त्रुटी सोडवणे

कोड उदाहरणे वापरताना आढळलेली एक सामान्य त्रुटी पत्ता प्रदान करते मूळ SQL क्वेरी PostgreSQL वातावरणात JPA सह. जेव्हा एसक्यूएल पॅरामीटरचा डेटा प्रकार ओळखत नाही तेव्हा "पॅरामीटरचा डेटा प्रकार निर्धारित करू शकला नाही" त्रुटी संदेश येतो, विशेषतः सशर्त विधाने. पहिल्या पद्धतीमध्ये, JPA रेपॉजिटरी पद्धतीमधील मूळ SQL क्वेरी @Modifying आणि @Query भाष्ये वापरते. हा सेटअप डेव्हलपरना डाटाबेसमध्ये डायनॅमिक व्हॅल्यूसह डेटा घालण्याची परवानगी देतो. तथापि, “:arh” आणि “:arhToken” सारख्या रद्द करण्यायोग्य पॅरामीटर्ससह केस स्टेटमेंट वापरणे थोडे अवघड आहे. प्रकारातील अस्पष्टता टाळण्यासाठी, COALESCE फंक्शन वैध मूल्य परत केल्याचे सुनिश्चित करते, जरी “:arh” शून्य असले तरीही, PostgreSQL ला योग्य प्रकार शोधण्यात मदत होते. मिश्रित प्रकार किंवा सशर्त समाविष्ट केलेल्या डेटासह कार्य करताना हे विशेषतः उपयुक्त आहे.

आमच्या उदाहरणामध्ये @Param भाष्याद्वारे पॅरामीटर मॅपिंग देखील समाविष्ट आहे, जे नावानुसार SQL पॅरामीटर्सशी पद्धत वितर्क जोडते. एका क्वेरीमध्ये अनेक पॅरामीटर्स एकत्र करताना हे तंत्र कार्यक्षम आहे, कारण ते SQL स्टेटमेंटमध्ये थेट मूल्ये इंजेक्ट करते. "arh" रिकामे किंवा शून्य असू शकते अशा परिस्थितीत, हा सेटअप आवश्यकतेनुसार शून्य आणि नॉन-नल व्हॅल्यूमध्ये स्विच करून अखंड हाताळणीसाठी परवानगी देतो. विकसकांसाठी, हे डिझाइन केवळ डेटावर नियंत्रण वाढवत नाही तर क्वेरी अखंडता देखील सुनिश्चित करते. 🛠 उदाहरणार्थ, समजा आम्ही वेगवेगळ्या वापरकर्त्यांसाठी टोकन रेकॉर्ड करत आहोत आणि काही वापरकर्त्यांकडे पर्यायी "arh" मूल्य नाही. येथे, COALESCE आणि CASE गोष्टी स्वच्छ आणि कार्यक्षम ठेवून, वेगळ्या क्वेरी किंवा अतिरिक्त कोडची आवश्यकता न घेता या परिस्थिती हाताळतात.

दुसरा दृष्टिकोन वापरतो Jdbc टेम्पलेट, एसक्यूएल क्वेरी कार्यान्वित करण्यासाठी स्प्रिंगमधील मुख्य वर्ग. जेव्हा पॅरामीटर प्रकारांवर अधिक नियंत्रण आवश्यक असते तेव्हा हे समाधान सुलभ होते. JDBC स्थिरांकांसह डेटा प्रकार निर्दिष्ट करून, जसे की Types.OTHER आणि Types.VARCHAR, अपडेट पद्धत स्पष्टपणे प्रत्येक व्हेरिएबलसाठी पॅरामीटर प्रकार सेट करते. हे अतिरिक्त तपशील अस्पष्ट पॅरामीटर प्रकारांशी संबंधित त्रुटी दूर करण्यात मदत करते आणि सानुकूल मॅपिंगसाठी परवानगी देते, जसे की SQL OTHER प्रकारावर UUID मॅप करणे. काही स्तंभ विशेषीकृत डेटा प्रकार वापरतात अशा प्रकल्पांमध्ये काम करताना हे विशेषतः मौल्यवान असू शकते, कारण JdbcTemplate दृष्टिकोन JPA च्या डीफॉल्ट प्रकार गृहीतकांवर अवलंबून न राहता क्वेरीला या फील्डशी थेट संवाद साधण्याची परवानगी देतो.

शेवटी, आमची उदाहरणे JUnit वापरून युनिट चाचण्या समाविष्ट करतात, ज्यात परिणामांची पडताळणी करण्यासाठी assertNotNull आणि assertNull प्रतिपादन समाविष्ट आहे. हे प्रतिपादन "एआरएच" पॅरामीटरच्या उपस्थितीच्या आधारावर अपेक्षेप्रमाणे टोकन योग्यरित्या घातलेले आहेत की नाही ते तपासतात. हा दृष्टिकोन सातत्यपूर्ण वर्तन सुनिश्चित करतो आणि समस्या लवकर शोधण्यात मदत करतो. उदाहरणार्थ, “arh” नसलेले टोकन पास केले असल्यास, assertNull हे तपासते की संबंधित डेटाबेस फील्ड शून्य आहे. हे डीबगिंग सुलभ करते आणि ॲप अपेक्षेप्रमाणे चालते याची खात्री करते. या सोल्यूशन्ससह, डेव्हलपर आत्मविश्वास बाळगू शकतात की त्यांचा ऍप्लिकेशन डायनॅमिक इनपुट्स सुंदरपणे हाताळतो आणि डेटाबेस अखंडता राखतो. 🔍

@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);

१

@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 आणि PostgreSQL मधील कॉम्प्लेक्स SQL ​​पॅरामीटर्स हाताळणे

PostgreSQL सह JPA वापरताना, आम्हाला कधीकधी पॅरामीटर प्रकारांशी संबंधित आव्हाने येतात, विशेषत: कंडिशनल लॉजिकचा समावेश असलेल्या प्रकरणांमध्ये. मूळ SQL क्वेरीमध्ये सशर्त मूल्य सेट करण्याचा प्रयत्न करताना एक महत्त्वाची समस्या उद्भवते, जिथे आम्हाला क्वेरीने फील्ड आहे की नाही हे तपासावे असे वाटते, जसे की "अरह", शून्य आहे. PostgreSQL या प्रकरणांमध्ये डेटा प्रकार निर्धारित करण्यासाठी संघर्ष करते कारण ते प्रत्येक पॅरामीटरसाठी एक स्पष्ट डेटा प्रकार अपेक्षित करते. डीफॉल्टनुसार, JPA PostgreSQL चे मार्गदर्शन करण्यासाठी पुरेशी माहिती देऊ शकत नाही, परिणामी "डेटा प्रकार पॅरामीटर निर्धारित करू शकलो नाही" सारख्या त्रुटी उद्भवू शकतात. ही प्रकरणे हाताळण्यासाठी, आम्ही वापरू शकतो COALESCE, एक SQL फंक्शन जे सूचीमध्ये प्रथम नॉन-नल एक्सप्रेशन देते किंवा JDBC टेम्पलेट्सद्वारे थेट डेटा प्रकार निर्दिष्ट करते.

वापरून सानुकूल क्वेरी तयार करणे हा दुसरा दृष्टिकोन आहे JdbcTemplate, जे पॅरामीटर प्रकारांवर थेट नियंत्रण ठेवण्यास अनुमती देते. उदाहरणार्थ, एखाद्या क्वेरीसाठी UUID आवश्यक असल्यास, जे मानक SQL मध्ये परिभाषित करणे सोपे नाही, आम्ही वापरू शकतो १ आत JdbcTemplate.update असे पॅरामीटर्स स्पष्टपणे हाताळण्यासाठी. जटिल डेटा स्ट्रक्चर्स हाताळताना ही लवचिकता विशेषत: मौल्यवान आहे, एकाधिक क्वेरी किंवा अतिरिक्त डेटाबेस कॉलम्सची आवश्यकता न ठेवता रद्द करण्यायोग्य पॅरामीटर्सची अचूक हाताळणी करण्यास अनुमती देते. बोनस म्हणून, JdbcTemplate अधिक ग्रॅन्युलर एरर-हँडलिंग पर्याय प्रदान करते, जे SQL एरर लॉग करण्यासाठी, क्वेरी पुन्हा प्रयत्न करण्यासाठी किंवा डेटा इंटिग्रिटी चेक हाताळण्यासाठी कॉन्फिगर केले जाऊ शकतात.

अधिक संरचित ऍप्लिकेशन्ससाठी, सोप्या केसेससाठी JPA आणि जटिल कंडिशनल लॉजिकसाठी JdbcTemplate चे संयोजन वापरणे एक मजबूत समाधान तयार करू शकते. हा दृष्टीकोन JPA ला मानक डेटा परस्परसंवाद व्यवस्थापित करण्यास अनुमती देतो तर JdbcTemplate नेटिव्ह SQL प्रकार किंवा सशर्त तपासणी आवश्यक असलेली प्रकरणे हाताळते. याव्यतिरिक्त, JUnit किंवा इतर चाचणी फ्रेमवर्कसह चाचणी पद्धती एकत्रित केल्याने हे सुनिश्चित होते की रद्द करण्यायोग्य पॅरामीटर्स आणि SQL परिस्थिती सर्व परिस्थितींमध्ये विश्वासार्हपणे कार्य करतात, विकासाच्या सुरुवातीच्या समस्यांना पकडतात. दोन्ही साधनांचा समतोल साधून, विकासक डेटा व्यवस्थापन कार्यक्षमता आणि अनुप्रयोग कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करू शकतात, SQL त्रुटी आणि रनटाइम अपवादांचे धोके कमी करू शकतात. 🎯