PSQLE మినహాయింపును పరిష్కరించడం: నిర్ణయించని డేటా రకంతో JPA స్థానిక ప్రశ్న లోపం

JPA ప్రశ్నలలో డైనమిక్ SQL పారామీటర్ రకాలను పరిష్కరించడం

జావా డెవలపర్‌లుగా, మా డేటాబేస్ పరస్పర చర్యలను క్రమబద్ధీకరించడానికి మేము తరచుగా JPAపై ఆధారపడతాము, ముఖ్యంగా డైనమిక్ SQL ప్రశ్నలతో. అయినప్పటికీ, డైనమిక్ ప్రశ్నలు కొన్నిసార్లు ఊహించని లోపాలను ప్రేరేపిస్తాయి, ఇవి అనుభవజ్ఞులైన డెవలపర్‌లను కూడా సవాలు చేస్తాయి. మేము SQL ప్రశ్నలలో షరతులతో కూడిన విలువలతో పని చేస్తున్నప్పుడు అటువంటి సమస్య తలెత్తుతుంది, ఇది దోష సందేశానికి దారి తీస్తుంది: "PSQLException: ERROR: $2 పరామితి యొక్క డేటా రకాన్ని గుర్తించలేకపోయింది". 😖

ఈ సమస్యను ఎదుర్కోవడం నిరుత్సాహాన్ని కలిగిస్తుంది, ప్రత్యేకించి మేము శూన్య తనిఖీల వంటి షరతులతో కూడిన పారామితులను ప్రవేశపెట్టే వరకు మా కోడ్ బాగా పనిచేసినప్పుడు. ఇలాంటి సందర్భాల్లో, PostgreSQL తరచుగా పారామితుల కోసం తగిన డేటా రకాన్ని గుర్తించడంలో విఫలమవుతుంది, దీనివల్ల ప్రశ్న విఫలమవుతుంది. ఇది మా JPA రిపోజిటరీలో డేటా సరిగ్గా చొప్పించబడకుండా లేదా నవీకరించబడకుండా నిరోధిస్తుంది కాబట్టి ఇది అభివృద్ధిలో రోడ్‌బ్లాక్ కావచ్చు.

ఈ వ్యాసంలో, ఈ లోపం ఎందుకు సంభవిస్తుంది మరియు దానిని ఎలా సమర్థవంతంగా పరిష్కరించాలో మేము వివరిస్తాము. JPA పారామితులను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో మరియు PostgreSQL SQL కేస్ స్టేట్‌మెంట్‌లను శూన్య విలువలతో ఎలా వివరిస్తుందో మేము చర్చిస్తాము, ఇది గందరగోళానికి సాధారణ మూలం. అదనంగా, JPA ప్రశ్నలలో శూన్యమైన పారామితులను అతుకులు లేకుండా నిర్వహించడానికి మేము కొన్ని ఉత్తమ అభ్యాసాలను కవర్ చేస్తాము. 🌐

చివరికి, ఈ లోపాన్ని నివారించడానికి మీ ప్రశ్న మరియు పారామితులను ఎలా రూపొందించాలో మీకు తెలుస్తుంది, మీ డేటాబేస్ పరస్పర చర్యలను సున్నితంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉంచుతుంది. వివరాలలోకి ప్రవేశిద్దాం మరియు ఈ సమస్యను శీఘ్రంగా పరిష్కరిద్దాం.

PostgreSQLతో JPAలో పారామీటర్ రకం లోపాలను పరిష్కరిస్తోంది

అందించిన కోడ్ ఉదాహరణలు ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు ఎదురయ్యే సాధారణ లోపాన్ని పరిష్కరిస్తాయి స్థానిక SQL ప్రశ్నలు PostgreSQL వాతావరణంలో JPAతో. SQL పరామితి యొక్క డేటా రకాన్ని గుర్తించనప్పుడు, "డేటా రకాన్ని పారామీటర్‌ని గుర్తించలేకపోయింది" అనే దోష సందేశం తరచుగా సంభవిస్తుంది, ముఖ్యంగా షరతులతో కూడిన ప్రకటనలు. మొదటి విధానంలో, JPA రిపోజిటరీ పద్ధతిలోని స్థానిక SQL ప్రశ్న @Modifying మరియు @Query ఉల్లేఖనాలను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ సెటప్ డెవలపర్‌లు డైనమిక్ విలువలతో డేటాబేస్‌లోకి డేటాను చొప్పించడానికి అనుమతిస్తుంది. అయినప్పటికీ, ":arh" మరియు ":arhToken" వంటి శూన్యమైన పారామితులతో కేస్ స్టేట్‌మెంట్‌ను ఉపయోగించడం కొంచెం గమ్మత్తైనది. టైప్ అస్పష్టతను నివారించడానికి, COALESCE ఫంక్షన్ ":arh" శూన్యమైనప్పటికీ, చెల్లుబాటు అయ్యే విలువను తిరిగి అందించడాన్ని నిర్ధారిస్తుంది, PostgreSQL సరైన రకాన్ని ఊహించడంలో సహాయపడుతుంది. మిశ్రమ రకాలు లేదా షరతులతో కూడిన డేటాతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.

మా ఉదాహరణలో @Param ఉల్లేఖనం ద్వారా పారామీటర్ మ్యాపింగ్ కూడా ఉంది, ఇది పద్ధతి ఆర్గ్యుమెంట్‌లను SQL పారామితులకు పేరుతో లింక్ చేస్తుంది. ఒక ప్రశ్నలో బహుళ పారామితులను కలపడం ద్వారా ఈ సాంకేతికత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది నేరుగా SQL స్టేట్‌మెంట్‌లోకి విలువలను ఇంజెక్ట్ చేస్తుంది. "arh" ఖాళీగా లేదా శూన్యంగా ఉన్న సందర్భంలో, ఈ సెటప్ అవసరమైన విధంగా శూన్య మరియు నాన్-శూన్య విలువల మధ్య మారడం ద్వారా అతుకులు లేకుండా నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. డెవలపర్‌ల కోసం, ఈ డిజైన్ డేటాపై నియంత్రణను పెంచడమే కాకుండా ప్రశ్న సమగ్రతను నిర్ధారిస్తుంది. 🛠 ఉదాహరణకు, మేము వేర్వేరు వినియోగదారుల కోసం టోకెన్‌లను రికార్డ్ చేస్తున్నాము మరియు కొంతమంది వినియోగదారులకు ఐచ్ఛిక "arh" విలువ లేదు. ఇక్కడ, COALESCE మరియు CASE ఈ పరిస్థితులను ప్రత్యేక ప్రశ్న లేదా అదనపు కోడ్ అవసరం లేకుండా నిర్వహిస్తాయి, విషయాలను శుభ్రంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉంచుతాయి.

రెండవ విధానం ఉపయోగిస్తుంది Jdbc టెంప్లేట్, SQL ప్రశ్నలను అమలు చేయడానికి స్ప్రింగ్‌లో కోర్ క్లాస్. పారామీటర్ రకాలపై మరింత నియంత్రణ అవసరమైనప్పుడు ఈ పరిష్కారం ఉపయోగపడుతుంది. Types.OTHER మరియు Types.VARCHAR వంటి JDBC స్థిరాంకాలతో డేటా రకాన్ని పేర్కొనడం ద్వారా, నవీకరణ పద్ధతి ప్రతి వేరియబుల్ కోసం పారామీటర్ రకాలను స్పష్టంగా సెట్ చేస్తుంది. ఈ అదనపు వివరణ అస్పష్టమైన పారామీటర్ రకాలకు సంబంధించిన లోపాలను తొలగించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు UUIDని SQL OTHER రకానికి మ్యాపింగ్ చేయడం వంటి అనుకూల మ్యాపింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. నిర్దిష్ట కాలమ్‌లు ప్రత్యేకమైన డేటా రకాలను ఉపయోగించే ప్రాజెక్ట్‌లలో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది చాలా విలువైనది కావచ్చు, JdbcTemplate విధానం JPA యొక్క డిఫాల్ట్ రకం అంచనాలపై ఆధారపడకుండా ఈ ఫీల్డ్‌లతో నేరుగా ఇంటరాక్ట్ అయ్యేలా ప్రశ్నను అనుమతిస్తుంది.

చివరగా, మా ఉదాహరణలు JUnitని ఉపయోగించి యూనిట్ పరీక్షలను పొందుపరుస్తాయి, ఫలితాలను ధృవీకరించడానికి assertNotNull మరియు assertNull వాదనలతో సహా. "arh" పరామితి ఉనికి ఆధారంగా టోకెన్‌లు సరిగ్గా చొప్పించబడ్డాయా లేదా ఆశించిన విధంగా శూన్యంగా ఉన్నాయా అని ఈ ప్రకటనలు తనిఖీ చేస్తాయి. ఈ విధానం స్థిరమైన ప్రవర్తనను నిర్ధారిస్తుంది మరియు సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, “arh” లేని టోకెన్ పాస్ అయినట్లయితే, assertNull అనే అసెర్షన్ సంబంధిత డేటాబేస్ ఫీల్డ్ శూన్యంగా ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. ఇది డీబగ్గింగ్‌ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు యాప్ ఆశించిన విధంగా పనిచేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ పరిష్కారాలతో, డెవలపర్‌లు తమ అప్లికేషన్ డైనమిక్ ఇన్‌పుట్‌లను సునాయాసంగా నిర్వహిస్తుందని మరియు డేటాబేస్ సమగ్రతను నిర్వహిస్తుందని నమ్మకంగా ఉండవచ్చు. 🔍

@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 మరియు PostgreSQLలో కాంప్లెక్స్ SQL పారామితులను నిర్వహించడం

PostgreSQLతో JPAని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మేము కొన్నిసార్లు పారామీటర్ రకాలకు సంబంధించిన సవాళ్లను ఎదుర్కొంటాము, ప్రత్యేకించి షరతులతో కూడిన తర్కంతో కూడిన సందర్భాలలో. స్థానిక SQL క్వెరీలో షరతులతో కూడిన విలువను సెట్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు ఒక కీలక సమస్య తలెత్తుతుంది, ఇక్కడ మేము ఫీల్డ్‌ని తనిఖీ చేయాలనుకుంటున్నాము. "అర్", శూన్యం. ఈ సందర్భాలలో డేటా రకాలను గుర్తించడానికి PostgreSQL కష్టపడుతుంది ఎందుకంటే ఇది ప్రతి పారామీటర్‌కు స్పష్టమైన డేటా రకాన్ని ఆశిస్తుంది. డిఫాల్ట్‌గా, PostgreSQLకి మార్గనిర్దేశం చేయడానికి JPA తగినంత సమాచారాన్ని అందించకపోవచ్చు, ఫలితంగా "డేటా రకాన్ని పారామీటర్‌ని గుర్తించలేకపోయింది" వంటి లోపాలు ఏర్పడతాయి. ఈ కేసులను నిర్వహించడానికి, మేము ఉపయోగించవచ్చు COALESCE, SQL ఫంక్షన్ జాబితాలో మొదటి నాన్-నల్ ఎక్స్‌ప్రెషన్‌ను అందిస్తుంది లేదా JDBC టెంప్లేట్‌ల ద్వారా నేరుగా డేటా రకాలను పేర్కొనండి.

ఉపయోగించి అనుకూల ప్రశ్నను సృష్టించడం మరొక విధానం JdbcTemplate, ఇది పారామీటర్ రకాలపై ప్రత్యక్ష నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ప్రశ్నకు ప్రామాణిక SQLలో నిర్వచించలేని UUIDలు అవసరమైతే, మేము ఉపయోగించవచ్చు Types.OTHER లోపల JdbcTemplate.update అటువంటి పారామితులను స్పష్టంగా నిర్వహించడానికి. సంక్లిష్ట డేటా నిర్మాణాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ సౌలభ్యం చాలా విలువైనది, బహుళ ప్రశ్నలు లేదా అదనపు డేటాబేస్ నిలువు వరుసలు అవసరం లేకుండా శూన్యమైన పారామితుల యొక్క ఖచ్చితమైన నిర్వహణను అనుమతిస్తుంది. బోనస్‌గా, JdbcTemplate మరిన్ని గ్రాన్యులర్ ఎర్రర్-హ్యాండ్లింగ్ ఎంపికలను అందిస్తుంది, ఇది SQL ఎర్రర్‌లను లాగిన్ చేయడానికి, ప్రశ్నలను మళ్లీ ప్రయత్నించడానికి లేదా డేటా సమగ్రత తనిఖీలను నిర్వహించడానికి కాన్ఫిగర్ చేయబడుతుంది.

మరింత నిర్మాణాత్మక అనువర్తనాల కోసం, సరళమైన కేసుల కోసం JPA మరియు సంక్లిష్టమైన షరతులతో కూడిన తర్కం కోసం JdbcTemplate కలయికను ఉపయోగించడం ద్వారా బలమైన పరిష్కారాన్ని సృష్టించవచ్చు. స్థానిక SQL రకాలు లేదా షరతులతో కూడిన తనిఖీలు అవసరమైన సందర్భాల్లో JdbcTemplate నిర్వహిస్తుండగా, ఈ విధానం ప్రామాణిక డేటా పరస్పర చర్యలను నిర్వహించడానికి JPAని అనుమతిస్తుంది. అదనంగా, JUnit లేదా ఇతర టెస్టింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో టెస్టింగ్ ప్రాక్టీస్‌లను ఏకీకృతం చేయడం వలన nullable పారామీటర్‌లు మరియు SQL పరిస్థితులు అన్ని సందర్భాల్లో విశ్వసనీయంగా పని చేస్తాయి, అభివృద్ధి ప్రారంభంలో సమస్యలను ఎదుర్కొంటాయి. రెండు సాధనాలను సమతుల్యం చేయడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు డేటా నిర్వహణ సామర్థ్యాన్ని మరియు అప్లికేషన్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు, SQL లోపాలు మరియు రన్‌టైమ్ మినహాయింపుల ప్రమాదాలను తగ్గించవచ్చు. 🎯