PSQLException'ı Düzeltme: Belirsiz Veri Türüyle JPA Yerel Sorgu Hatası

JPA Sorgularında Dinamik SQL Parametre Türlerinde Sorun Giderme

Java geliştiricileri olarak, özellikle dinamik SQL sorgularıyla veritabanı etkileşimlerimizi kolaylaştırmak için genellikle JPA'ya güveniriz. Ancak dinamik sorgular bazen deneyimli geliştiricileri bile zorlayan beklenmedik hataları tetikleyebilir. Böyle bir sorun, SQL sorgularında koşullu değerlerle çalıştığımızda ortaya çıkar ve hata mesajına yol açar: "PSQLException: HATA: $2 parametresinin veri türü belirlenemedi". 😖

Bu sorunla karşılaşmak sinir bozucu olabilir, özellikle de kodumuz boş kontroller gibi koşullu parametreler tanıtılana kadar düzgün çalışıyorsa. Bu gibi senaryolarda PostgreSQL genellikle parametreler için uygun veri türünü belirleyemez ve sorgunun başarısız olmasına neden olur. Bu, verilerin JPA depomuza düzgün bir şekilde eklenmesini veya güncellenmesini engellediğinden, geliştirme aşamasında bir engel olabilir.

Bu makalede, bu hatanın neden oluştuğunu ve etkili bir şekilde nasıl çözüleceğini açıklayacağız. JPA'nın parametreleri nasıl işlediğini ve PostgreSQL'in SQL vaka ifadelerini boş değerlerle nasıl yorumladığını tartışacağız; bu da yaygın bir kafa karışıklığı kaynağı olabilir. Ayrıca, JPA sorgularında null olabilen parametrelerin sorunsuz şekilde işlenmesini sağlamak için birkaç en iyi uygulamayı ele alacağız. 🌐

Sonunda, bu hatayı önlemek ve veritabanı etkileşimlerinizi sorunsuz ve verimli tutmak için sorgunuzu ve parametrelerinizi nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz. Ayrıntılara dalalım ve bu sorunu doğrudan ele alalım.

JPA'daki Parametre Türü Hatalarını PostgreSQL ile Çözme

Kod örnekleri, kullanılırken karşılaşılan yaygın bir hatayı ele almaktadır. yerel SQL sorguları PostgreSQL ortamında JPA ile. "Parametrenin veri türü belirlenemedi" hata mesajı genellikle SQL'in bir parametrenin veri türünü tanımadığı durumlarda ortaya çıkar. koşullu ifadeler. İlk yaklaşımda, JPA veri havuzu yöntemindeki yerel bir SQL sorgusu, @Modifying ve @Query ek açıklamalarını kullanır. Bu kurulum, geliştiricilerin veritabanına dinamik değerlerle veri eklemesine olanak tanır. Ancak, ":arh" ve ":arhToken" gibi null yapılabilir parametrelere sahip bir case ifadesi kullanmak biraz yanıltıcıdır. Tür belirsizliğini önlemek için COALESCE işlevi, ":arh" boş olsa bile geçerli bir değerin döndürülmesini sağlar ve PostgreSQL'in doğru türü çıkarmasına yardımcı olur. Bu, özellikle karışık türlerle veya koşullu olarak eklenen verilerle çalışırken kullanışlıdır.

Örneğimiz ayrıca, yöntem bağımsız değişkenlerini ada göre SQL parametrelerine bağlayan @Param ek açıklaması aracılığıyla parametre eşlemesini de içerir. Bu teknik, değerleri doğrudan SQL ifadesine enjekte ettiğinden, birden fazla parametreyi tek bir sorguda birleştirirken etkilidir. "arh"ın boş veya null olabileceği bir durumda bu kurulum, gerektiğinde null ve null olmayan değerler arasında geçiş yaparak sorunsuz işleme olanak tanır. Geliştiriciler için bu tasarım yalnızca veriler üzerindeki kontrolü geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda sorgu bütünlüğünü de sağlar. 🛠 Örneğin farklı kullanıcılar için token kaydettiğimizi ve bazı kullanıcıların isteğe bağlı “arh” değerine sahip olmadığını varsayalım. Burada COALESCE ve CASE, bu durumları ayrı bir sorgu veya ek kod gerektirmeden ele alarak işleri temiz ve verimli tutar.

İkinci yaklaşım şunları kullanır: Jdbc Şablonu, Spring'de SQL sorgularını yürütmek için kullanılan çekirdek sınıf. Bu çözüm, parametre türleri üzerinde daha fazla kontrole ihtiyaç duyulduğunda kullanışlıdır. Veri türünü Types.OTHER ve Types.VARCHAR gibi JDBC sabitleriyle belirterek, güncelleme yöntemi her değişken için parametre türlerini açıkça ayarlar. Bu ek belirtim, belirsiz parametre türleriyle ilgili hataların ortadan kaldırılmasına yardımcı olur ve bir UUID'nin SQL OTHER türüyle eşlenmesi gibi özel eşlemeye izin verir. JdbcTemplate yaklaşımı sorgunun JPA'nın varsayılan tür varsayımlarına dayanmadan doğrudan bu alanlarla etkileşime girmesine izin verdiğinden, belirli sütunların özel veri türlerini kullandığı projelerde çalışırken bu özellikle değerli olabilir.

Son olarak örneklerimiz, sonuçları doğrulamak içinassertionNotNull veasserNull iddiaları da dahil olmak üzere JUnit kullanan birim testlerini içerir. Bu iddialar, "arh" parametresinin varlığına bağlı olarak belirteçlerin doğru şekilde eklenip eklenmediğini veya beklendiği gibi boş bırakılıp bırakılmadığını kontrol eder. Bu yaklaşım tutarlı davranış sağlar ve sorunların erken tespit edilmesine yardımcı olur. Örneğin, "arh" içermeyen bir belirteç iletilirse,asserNull iddiası ilgili veritabanı alanının boş kalıp kalmadığını kontrol eder. Bu, hata ayıklamayı kolaylaştırır ve uygulamanın beklendiği gibi çalışmasını sağlar. Bu çözümlerle geliştiriciler, uygulamalarının dinamik girdileri sorunsuz bir şekilde işlediğinden ve veritabanı bütünlüğünü koruduğundan emin olabilirler. 🔍

@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 ve PostgreSQL'de Karmaşık SQL Parametrelerini İşleme

JPA'yı PostgreSQL ile kullanırken, özellikle koşullu mantık içeren durumlarda bazen parametre türleriyle ilgili zorluklarla karşılaşırız. Yerel bir SQL sorgusu içinde koşullu bir değer ayarlamaya çalışırken, sorgunun aşağıdaki gibi bir alanın olup olmadığını kontrol etmesini istediğimizde önemli bir sorun ortaya çıkar: "ah", boş. PostgreSQL bu durumlarda veri türlerini belirlemekte zorlanır çünkü her parametre için açık bir veri türü bekler. Varsayılan olarak JPA, PostgreSQL'e rehberlik edecek yeterli bilgiyi sağlayamayabilir ve bu da "parametrenin veri tipi belirlenemedi" gibi hatalara neden olabilir. Bu vakaları ele almak için şunu kullanabiliriz: BİRLEŞME, bir listedeki boş olmayan ilk ifadeyi döndüren bir SQL işlevidir veya veri türlerini doğrudan JDBC şablonları aracılığıyla belirtir.

Başka bir yaklaşım, kullanarak özel bir sorgu oluşturmaktır. JdbcTemplateparametre türleri üzerinde doğrudan kontrole olanak tanır. Örneğin, bir sorgu standart SQL'de tanımlanması kolay olmayan UUID'ler gerektiriyorsa şunu kullanabiliriz: Types.OTHER içinde JdbcTemplate.update Bu tür parametreleri açıkça işlemek için. Bu esneklik, karmaşık veri yapılarıyla uğraşırken özellikle değerlidir ve birden fazla sorgu veya ek veritabanı sütunu gerektirmeden null yapılabilir parametrelerin hassas şekilde işlenmesine olanak tanır. Bonus olarak JdbcTemplate, SQL hatalarını günlüğe kaydetmek, sorguları yeniden denemek veya veri bütünlüğü kontrollerini yönetmek için yapılandırılabilen daha ayrıntılı hata işleme seçenekleri sunar.

Daha yapılandırılmış uygulamalar için, daha basit durumlar için JPA ve karmaşık koşullu mantık için JdbcTemplate kombinasyonunun kullanılması sağlam bir çözüm oluşturabilir. Bu yaklaşım, JPA'nın standart veri etkileşimlerini yönetmesine olanak tanırken JdbcTemplate, yerel SQL türlerinin veya koşullu kontrollerin gerekli olduğu durumları ele alır. Ek olarak, test uygulamalarının JUnit veya diğer test çerçeveleriyle entegre edilmesi, geçersiz parametrelerin ve SQL koşullarının senaryolar arasında güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlayarak sorunları geliştirme aşamasında erken yakalar. Geliştiriciler, her iki aracı dengeleyerek veri yönetimi verimliliğini ve uygulama performansını optimize edebilir, böylece SQL hataları ve çalışma zamanı istisnaları risklerini azaltabilirler. 🎯