PSQLE ਅਪਵਾਦ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਕਰਨਾ: ਅਣਪਛਾਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਾਲ JPA ਨੇਟਿਵ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਗਲਤੀ

JPA ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ SQL ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ

Java ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ JPA 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: "PSQLE ਅਪਵਾਦ: ਗਲਤੀ: ਪੈਰਾਮੀਟਰ $2 ਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ". 😖

ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਸਾਡਾ ਕੋਡ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਲ ਜਾਂਚਾਂ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, PostgreSQL ਅਕਸਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਡੇ JPA ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਜਾਂ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ JPA ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ PostgreSQL ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ SQL ਕੇਸ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਲਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਸਰੋਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ JPA ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਲੇਪ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ। 🌐

ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਇਸ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਢਾਂਚਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਆਉ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਨਜਿੱਠੀਏ।

PostgreSQL ਨਾਲ JPA ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੇ ਪਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਆਈ ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਮੂਲ SQL ਸਵਾਲ PostgreSQL ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ JPA ਦੇ ਨਾਲ। ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ "ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ" ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ SQL ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਛਾਣਦਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਰਤੀਆ ਬਿਆਨ. ਪਹਿਲੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ JPA ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿਧੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮੂਲ SQL ਕਿਊਰੀ @Modifying ਅਤੇ @Query ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੈਟਅਪ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ": arh" ਅਤੇ ": arhToken" ਵਰਗੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੇਸ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, COALESCE ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵੈਧ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ":arh" ਖਾਲੀ ਹੈ, PostgreSQL ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਿਸ਼ਰਤ ਕਿਸਮਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ਰਤ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ @Param ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੈਪਿੰਗ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ SQL ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਧੀ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵੇਲੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿੱਧੇ SQL ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੈਕਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ "arh" ਖਾਲੀ ਜਾਂ ਨਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਨਲ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਵਿਚ ਕਰਕੇ ਸਹਿਜ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 🛠 ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਟੋਕਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਵਿਕਲਪਿਕ "arh" ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ, COALESCE ਅਤੇ CASE ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।

ਦੂਜੀ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤਦਾ ਹੈ Jdbc ਟੈਂਪਲੇਟ, SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਬਸੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੋਰ ਕਲਾਸ। ਇਹ ਹੱਲ ਉਦੋਂ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। JDBC ਸਥਿਰਾਂਕ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Types.OTHER ਅਤੇ Types.VARCHAR, ਅੱਪਡੇਟ ਵਿਧੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਤਿਰਿਕਤ ਨਿਰਧਾਰਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਮੈਪਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ SQL ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ UUID ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਕਾਲਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ JdbcTemplate ਪਹੁੰਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ JPA ਦੀਆਂ ਡਿਫੌਲਟ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ JUnit ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ assertNotNull ਅਤੇ assertNull ਦਾਅਵੇ ਸਮੇਤ। ਇਹ ਦਾਅਵੇ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਟੋਕਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਾਂ "arh" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਖਾਲੀ ਰਹਿ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇਕਸਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਛੇਤੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਬਿਨਾਂ "arh" ਵਾਲਾ ਟੋਕਨ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ assertion assertNull ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਫੀਲਡ ਨਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਪ ਉਮੀਦ ਮੁਤਾਬਕ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। 🔍

@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 ਅਤੇ PostgreSQL ਵਿੱਚ ਕੰਪਲੈਕਸ SQL ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

PostgreSQL ਦੇ ਨਾਲ JPA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੁੱਦਾ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮੂਲ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁੱਲ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰੇ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਖੇਤਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "arh", ਖਾਲੀ ਹੈ। PostgreSQL ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, JPA PostgreSQL ਨੂੰ ਗਾਈਡ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ "ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਿਆ" ਵਰਗੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ COALESCE, ਇੱਕ SQL ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਗੈਰ-ਨਲ ਸਮੀਕਰਨ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ JDBC ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧਾ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ JdbcTemplate, ਜੋ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ UUIDs ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਿਆਰੀ SQL ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ Types.OTHER ਅੰਦਰ JdbcTemplate.update ਅਜਿਹੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਬਣਤਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਸਵਾਲਾਂ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਕ ਬੋਨਸ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, JdbcTemplate ਵਧੇਰੇ ਦਾਣੇਦਾਰ ਤਰੁੱਟੀ-ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ SQL ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨ, ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਪੂਰਨਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਧੇਰੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, ਸਧਾਰਨ ਕੇਸਾਂ ਲਈ JPA ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਲਈ JdbcTemplate ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੱਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਜੇਪੀਏ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਡੇਟਾ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ JdbcTemplate ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੂਲ SQL ਕਿਸਮਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ਰਤੀਆ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, JUnit ਜਾਂ ਹੋਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਕੰਮੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ SQL ਹਾਲਾਤ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ। ਦੋਵਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, SQL ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਰਨਟਾਈਮ ਅਪਵਾਦਾਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। 🎯