Membetulkan PSQLException: Ralat Pertanyaan Asli JPA dengan Jenis Data Tidak Ditentukan

Menyelesaikan masalah Jenis Parameter SQL Dinamik dalam Pertanyaan JPA

Sebagai pembangun Java, kami sering bergantung pada JPA untuk menyelaraskan interaksi pangkalan data kami, terutamanya dengan pertanyaan SQL dinamik. Walau bagaimanapun, pertanyaan dinamik kadangkala boleh mencetuskan ralat tidak dijangka yang mencabar walaupun pembangun berpengalaman. Satu isu sedemikian timbul apabila kami bekerja dengan nilai bersyarat dalam pertanyaan SQL, yang membawa kepada mesej ralat: "PSQLException: ERROR: tidak dapat menentukan jenis data parameter $2". 😖

Menghadapi isu ini boleh mengecewakan, terutamanya apabila kod kami berfungsi dengan baik sehingga kami memperkenalkan parameter bersyarat, seperti semakan nol. Dalam senario seperti ini, PostgreSQL sering gagal mengenal pasti jenis data yang sesuai untuk parameter, menyebabkan pertanyaan gagal. Ini boleh menjadi penghalang dalam pembangunan, kerana ia menghalang data daripada dimasukkan atau dikemas kini dengan betul dalam repositori JPA kami.

Dalam artikel ini, kami akan membincangkan sebab ralat ini berlaku dan cara menanganinya dengan berkesan. Kami akan membincangkan cara JPA memproses parameter dan cara PostgreSQL mentafsir pernyataan kes SQL dengan nilai nol, yang boleh menjadi punca kekeliruan biasa. Selain itu, kami akan merangkumi beberapa amalan terbaik untuk memastikan pengendalian yang lancar bagi parameter boleh batal dalam pertanyaan JPA. 🌐

Pada akhirnya, anda akan tahu cara menyusun pertanyaan dan parameter anda untuk mengelakkan ralat ini, memastikan interaksi pangkalan data anda lancar dan cekap. Mari kita menyelami butiran dan menangani isu ini secara langsung.

Menyelesaikan Ralat Jenis Parameter dalam JPA dengan PostgreSQL

Contoh kod yang diberikan menangani ralat biasa yang dihadapi semasa menggunakan pertanyaan SQL asli dengan JPA dalam persekitaran PostgreSQL. Mesej ralat "tidak dapat menentukan jenis data parameter" sering berlaku apabila SQL tidak mengenali jenis data parameter, terutamanya dalam kenyataan bersyarat. Dalam pendekatan pertama, pertanyaan SQL asli dalam kaedah repositori JPA menggunakan anotasi @Modifying dan @Query. Persediaan ini membolehkan pembangun memasukkan data ke dalam pangkalan data dengan nilai dinamik. Walau bagaimanapun, menggunakan pernyataan kes dengan parameter yang boleh dibatalkan, seperti ":arh" dan ":arhToken," agak rumit. Untuk mengelakkan kekaburan jenis, fungsi COALESCE memastikan nilai yang sah dikembalikan, walaupun ":arh" adalah batal, membantu PostgreSQL membuat kesimpulan jenis yang betul. Ini amat berguna apabila bekerja dengan jenis campuran atau data yang dimasukkan secara bersyarat.

Contoh kami juga termasuk pemetaan parameter melalui anotasi @Param, yang memautkan argumen kaedah kepada parameter SQL mengikut nama. Teknik ini cekap apabila menggabungkan berbilang parameter dalam satu pertanyaan, kerana ia secara langsung menyuntik nilai ke dalam pernyataan SQL. Dalam kes di mana "arh" mungkin kosong atau batal, persediaan ini membolehkan pengendalian lancar dengan menukar antara nilai nol dan bukan nol mengikut keperluan. Bagi pembangun, reka bentuk ini bukan sahaja meningkatkan kawalan ke atas data tetapi juga memastikan integriti pertanyaan. 🛠 Contohnya, katakan kami merekodkan token untuk pengguna yang berbeza dan sesetengah pengguna tidak mempunyai nilai "arh" pilihan. Di sini, COALESCE dan CASE mengendalikan situasi ini tanpa memerlukan pertanyaan berasingan atau kod tambahan, memastikan perkara itu bersih dan cekap.

Pendekatan kedua menggunakan JdbcTemplate, kelas teras dalam Spring untuk melaksanakan pertanyaan SQL. Penyelesaian ini berguna apabila lebih banyak kawalan ke atas jenis parameter diperlukan. Dengan menentukan jenis data dengan pemalar JDBC, seperti Types.OTHER dan Types.VARCHAR, kaedah kemas kini secara eksplisit menetapkan jenis parameter untuk setiap pembolehubah. Spesifikasi tambahan ini membantu menghapuskan ralat yang berkaitan dengan jenis parameter samar-samar dan membenarkan pemetaan tersuai, seperti memetakan UUID kepada jenis SQL OTHER. Ini boleh menjadi sangat berharga apabila bekerja dalam projek di mana lajur tertentu menggunakan jenis data khusus, kerana pendekatan JdbcTemplate membenarkan pertanyaan untuk berinteraksi secara langsung dengan medan ini tanpa bergantung pada andaian jenis lalai JPA.

Akhir sekali, contoh kami menggabungkan ujian unit menggunakan JUnit, termasuk assertNotNull dan assertNull asersi untuk mengesahkan keputusan. Penegasan ini menyemak sama ada token dimasukkan dengan betul atau dibiarkan kosong seperti yang dijangkakan berdasarkan kehadiran parameter "arh". Pendekatan ini memastikan tingkah laku yang konsisten dan membantu mengesan isu lebih awal. Sebagai contoh, jika token tanpa "arh" diluluskan, penegasan assertNull menyemak bahawa medan pangkalan data masing-masing kekal batal. Ini menjadikan penyahpepijatan lebih mudah dan memastikan apl beroperasi seperti yang diharapkan. Dengan penyelesaian ini, pembangun boleh yakin bahawa aplikasi mereka mengendalikan input dinamik dengan anggun dan mengekalkan integriti pangkalan data. 🔍

@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());
}

Mengendalikan Parameter SQL Kompleks dalam JPA dan PostgreSQL

Apabila menggunakan JPA dengan PostgreSQL, kadangkala kami menghadapi cabaran yang berkaitan dengan jenis parameter, terutamanya dalam kes yang melibatkan logik bersyarat. Satu isu utama timbul apabila cuba menetapkan nilai bersyarat dalam pertanyaan SQL asli, di mana kami mahu pertanyaan itu menyemak sama ada medan, seperti “arh”, adalah batal. PostgreSQL bergelut untuk menentukan jenis data dalam kes ini kerana ia menjangkakan jenis data eksplisit untuk setiap parameter. Secara lalai, JPA mungkin tidak memberikan maklumat yang mencukupi untuk membimbing PostgreSQL, mengakibatkan ralat seperti "tidak dapat menentukan jenis data parameter." Untuk mengendalikan kes ini, kita boleh menggunakan COALESCE, fungsi SQL yang mengembalikan ungkapan bukan nol pertama dalam senarai, atau menentukan jenis data terus melalui templat JDBC.

Pendekatan lain ialah membuat pertanyaan tersuai menggunakan JdbcTemplate, yang membolehkan kawalan langsung ke atas jenis parameter. Sebagai contoh, jika pertanyaan memerlukan UUID, yang tidak mudah untuk ditakrifkan dalam SQL standard, kami boleh menggunakan Types.OTHER dalam JdbcTemplate.update untuk mengendalikan parameter tersebut secara eksplisit. Fleksibiliti ini amat berharga apabila berurusan dengan struktur data yang kompleks, membenarkan pengendalian tepat parameter nullable tanpa memerlukan berbilang pertanyaan atau lajur pangkalan data tambahan. Sebagai bonus, JdbcTemplate menyediakan lebih banyak pilihan pengendalian ralat berbutir, yang boleh dikonfigurasikan untuk mengelog ralat SQL, mencuba semula pertanyaan atau mengendalikan semakan integriti data.

Untuk aplikasi yang lebih berstruktur, menggunakan gabungan JPA untuk kes yang lebih mudah dan JdbcTemplate untuk logik bersyarat yang kompleks boleh mencipta penyelesaian yang mantap. Pendekatan ini membolehkan JPA mengurus interaksi data standard manakala JdbcTemplate mengendalikan kes di mana jenis SQL asli atau semakan bersyarat diperlukan. Selain itu, menyepadukan amalan ujian dengan JUnit atau rangka kerja ujian lain memastikan parameter boleh batal dan keadaan SQL berfungsi dengan pasti merentas senario, menangkap isu pada awal pembangunan. Dengan mengimbangi kedua-dua alatan, pembangun boleh mengoptimumkan kecekapan pengurusan data dan prestasi aplikasi, mengurangkan risiko ralat SQL dan pengecualian masa jalan. 🎯