PSQLEexception کو درست کرنا: JPA مقامی سوال کی خرابی غیر متعین ڈیٹا کی قسم کے ساتھ

JPA سوالات میں متحرک SQL پیرامیٹر کی قسموں کا ازالہ کرنا

جاوا ڈویلپرز کے طور پر، ہم اکثر اپنے ڈیٹا بیس کے تعاملات کو ہموار کرنے کے لیے JPA پر انحصار کرتے ہیں، خاص طور پر متحرک SQL سوالات کے ساتھ۔ تاہم، متحرک سوالات بعض اوقات غیر متوقع غلطیوں کو متحرک کر سکتے ہیں جو تجربہ کار ڈویلپرز کو بھی چیلنج کرتی ہیں۔ ایسا ہی ایک مسئلہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب ہم SQL استفسارات میں مشروط اقدار کے ساتھ کام کرتے ہیں، جس کی وجہ سے خرابی کا پیغام ہوتا ہے: "PSQLEexception: ERROR: پیرامیٹر $2 کی ڈیٹا قسم کا تعین نہیں کر سکا". 😖

اس مسئلے کا سامنا کرنا مایوس کن ہو سکتا ہے، خاص طور پر جب ہمارا کوڈ اس وقت تک ٹھیک کام کرتا ہے جب تک کہ ہم مشروط پیرامیٹرز متعارف نہیں کراتے، جیسے کہ null چیک۔ اس طرح کے حالات میں، PostgreSQL اکثر پیرامیٹرز کے لیے مناسب ڈیٹا ٹائپ کی شناخت کرنے میں ناکام رہتا ہے، جس کی وجہ سے استفسار ناکام ہوجاتا ہے۔ یہ ترقی میں رکاوٹ بن سکتا ہے، کیونکہ یہ ہمارے JPA ذخیرہ میں ڈیٹا کو صحیح طریقے سے داخل یا اپ ڈیٹ ہونے سے روکتا ہے۔

اس مضمون میں، ہم یہ بتائیں گے کہ یہ خرابی کیوں ہوتی ہے اور اسے مؤثر طریقے سے کیسے حل کیا جائے۔ ہم اس بات پر بحث کریں گے کہ JPA کس طرح پیرامیٹرز پر کارروائی کرتا ہے اور کس طرح PostgreSQL ایس کیو ایل کیس کے بیانات کو کالعدم اقدار کے ساتھ تشریح کرتا ہے، جو کہ الجھن کا ایک عام ذریعہ ہو سکتا ہے۔ مزید برآں، ہم JPA کے استفسارات میں کالعدم پیرامیٹرز کی ہموار ہینڈلنگ کو یقینی بنانے کے لیے کچھ بہترین طریقوں کا احاطہ کریں گے۔ 🌐

آخر تک، آپ جان لیں گے کہ آپ کے ڈیٹا بیس کے تعاملات کو ہموار اور موثر رکھتے ہوئے، اس غلطی سے بچنے کے لیے اپنے استفسار اور پیرامیٹرز کو کس طرح ترتیب دینا ہے۔ آئیے تفصیلات میں غوطہ لگاتے ہیں اور اس مسئلے سے نمٹتے ہیں۔

PostgreSQL کے ساتھ JPA میں پیرامیٹر کی قسم کی خرابیوں کو حل کرنا

کوڈ کی مثالوں سے پتہ چلتا ہے کہ استعمال کرتے وقت ایک عام غلطی کا سامنا کرنا پڑا مقامی SQL سوالات PostgreSQL ماحول میں JPA کے ساتھ۔ غلطی کا پیغام "پیرامیٹر کی ڈیٹا کی قسم کا تعین نہیں کر سکا" اکثر اس وقت ہوتا ہے جب ایس کیو ایل پیرامیٹر کی ڈیٹا کی قسم کو نہیں پہچانتا، خاص طور پر مشروط بیانات. پہلے نقطہ نظر میں، JPA ریپوزٹری طریقہ کے اندر ایک مقامی SQL استفسار @Modifying اور @Query تشریحات کا استعمال کرتا ہے۔ یہ سیٹ اپ ڈویلپرز کو ڈیٹا بیس میں متحرک اقدار کے ساتھ ڈیٹا داخل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ تاہم، nullable پیرامیٹرز کے ساتھ کیس سٹیٹمنٹ کا استعمال کرنا، جیسے ":arh" اور ":arhToken،" قدرے مشکل ہے۔ قسم کے ابہام کو روکنے کے لیے، COALESCE فنکشن ایک درست قدر کی واپسی کو یقینی بناتا ہے، یہاں تک کہ اگر ":arh" کالعدم ہو، PostgreSQL کو صحیح قسم کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب مخلوط اقسام یا مشروط طور پر داخل کردہ ڈیٹا کے ساتھ کام کریں۔

ہماری مثال میں @Param تشریح کے ذریعے پیرامیٹر میپنگ بھی شامل ہے، جو کہ طریقہ کار کے دلائل کو نام سے SQL پیرامیٹرز سے جوڑتا ہے۔ یہ تکنیک ایک استفسار میں متعدد پیرامیٹرز کو یکجا کرتے وقت کارآمد ہے، کیونکہ یہ براہ راست ایس کیو ایل اسٹیٹمنٹ میں قدریں داخل کرتی ہے۔ ایسی صورت میں جہاں "arh" خالی یا null ہو سکتا ہے، یہ سیٹ اپ ضرورت کے مطابق null اور non null قدروں کے درمیان سوئچ کرکے ہموار ہینڈلنگ کی اجازت دیتا ہے۔ ڈویلپرز کے لیے، یہ ڈیزائن نہ صرف ڈیٹا پر کنٹرول کو بڑھاتا ہے بلکہ استفسار کی سالمیت کو بھی یقینی بناتا ہے۔ 🛠 مثال کے طور پر، فرض کریں کہ ہم مختلف صارفین کے لیے ٹوکن ریکارڈ کر رہے ہیں، اور کچھ صارفین کے پاس اختیاری "arh" قدر نہیں ہے۔ یہاں، COALESCE اور CASE چیزوں کو صاف اور موثر رکھتے ہوئے، علیحدہ استفسار یا اضافی کوڈ کی ضرورت کے بغیر ان حالات کو ہینڈل کرتے ہیں۔

دوسرا طریقہ استعمال کرتا ہے۔ جے ڈی بی سی ٹیمپلیٹ، ایس کیو ایل سوالات کو انجام دینے کے لئے بہار میں ایک بنیادی کلاس۔ جب پیرامیٹر کی اقسام پر مزید کنٹرول کی ضرورت ہو تو یہ حل کارآمد ہے۔ JDBC مستقل کے ساتھ ڈیٹا کی قسم کی وضاحت کر کے، جیسے Types.OTHER اور Types.VARCHAR، اپ ڈیٹ کا طریقہ واضح طور پر ہر متغیر کے لیے پیرامیٹر کی قسمیں سیٹ کرتا ہے۔ یہ اضافی تفصیلات مبہم پیرامیٹر کی قسموں سے متعلق غلطیوں کو ختم کرنے میں مدد کرتی ہے اور حسب ضرورت نقشہ سازی کی اجازت دیتی ہے، جیسے UUID کو SQL OTHER قسم سے نقشہ بنانا۔ یہ خاص طور پر قابل قدر ہو سکتا ہے جب ایسے پروجیکٹس میں کام کر رہے ہوں جہاں مخصوص کالم مخصوص ڈیٹا کی اقسام کا استعمال کرتے ہیں، کیونکہ JdbcTemplate اپروچ سوال کو JPA کے پہلے سے طے شدہ قسم کے مفروضوں پر انحصار کیے بغیر ان فیلڈز کے ساتھ براہ راست تعامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

آخر میں، ہماری مثالیں JUnit کا استعمال کرتے ہوئے یونٹ ٹیسٹ کو شامل کرتی ہیں، بشمول assertNotNull اور assertNull کے دعوے نتائج کی تصدیق کے لیے۔ یہ دعوے چیک کرتے ہیں کہ آیا ٹوکن صحیح طریقے سے داخل کیے گئے ہیں یا "arh" پیرامیٹر کی موجودگی کی بنیاد پر توقع کے مطابق خالی رہ گئے ہیں۔ یہ نقطہ نظر مستقل رویے کو یقینی بناتا ہے اور مسائل کا جلد پتہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی ٹوکن بغیر "arh" کے پاس کیا جاتا ہے، assertion assertNull چیک کرتا ہے کہ متعلقہ ڈیٹا بیس فیلڈ خالی ہے۔ یہ ڈیبگنگ کو آسان بناتا ہے اور یہ یقینی بناتا ہے کہ ایپ توقع کے مطابق چلتی ہے۔ ان حلوں کے ساتھ، ڈویلپرز کو یقین ہو سکتا ہے کہ ان کی ایپلیکیشن ڈائنامک ان پٹس کو احسن طریقے سے ہینڈل کرتی ہے اور ڈیٹا بیس کی سالمیت کو برقرار رکھتی ہے۔ 🔍

@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 اور PostgreSQL میں پیچیدہ SQL پیرامیٹرز کو ہینڈل کرنا

PostgreSQL کے ساتھ JPA استعمال کرتے وقت، ہمیں بعض اوقات پیرامیٹر کی اقسام سے متعلق چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے، خاص طور پر ایسے معاملات میں جن میں مشروط منطق شامل ہو۔ ایک کلیدی مسئلہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب مقامی SQL استفسار کے اندر ایک مشروط قدر مقرر کرنے کی کوشش کی جاتی ہے، جہاں ہم چاہتے ہیں کہ استفسار یہ چیک کرے کہ آیا کوئی فیلڈ، جیسے "ارہ"، کالعدم ہے۔ PostgreSQL ان معاملات میں ڈیٹا کی اقسام کا تعین کرنے کے لیے جدوجہد کرتا ہے کیونکہ یہ ہر پیرامیٹر کے لیے ایک واضح ڈیٹا کی قسم کی توقع کرتا ہے۔ پہلے سے طے شدہ طور پر، JPA PostgreSQL کی رہنمائی کے لیے کافی معلومات فراہم نہیں کر سکتا، جس کے نتیجے میں "پیرامیٹر کے ڈیٹا کی قسم کا تعین نہیں کیا جا سکا" جیسی خرابیاں پیدا ہوتی ہیں۔ ان معاملات کو سنبھالنے کے لیے، ہم استعمال کر سکتے ہیں۔ COALESCE، ایک ایس کیو ایل فنکشن جو فہرست میں پہلا غیر null اظہار واپس کرتا ہے، یا JDBC ٹیمپلیٹس کے ذریعے براہ راست ڈیٹا کی قسمیں بتاتا ہے۔

ایک اور طریقہ استعمال کرتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق استفسار بنانا ہے۔ JdbcTemplate، جو پیرامیٹر کی اقسام پر براہ راست کنٹرول کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کسی استفسار کے لیے UUIDs کی ضرورت ہو، جو معیاری SQL میں بیان کرنے کے لیے سیدھے نہیں ہیں، تو ہم استعمال کر سکتے ہیں Types.OTHER کے اندر JdbcTemplate.update اس طرح کے پیرامیٹرز کو واضح طور پر سنبھالنا۔ یہ لچک خاص طور پر اس وقت قابل قدر ہے جب پیچیدہ ڈیٹا ڈھانچے سے نمٹنے کے لیے، متعدد سوالات یا اضافی ڈیٹا بیس کالموں کی ضرورت کے بغیر کالعدم پیرامیٹرز کو درست طریقے سے سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ بونس کے طور پر، JdbcTemplate مزید دانے دار ایرر ہینڈلنگ کے اختیارات فراہم کرتا ہے، جو SQL کی غلطیوں کو لاگ کرنے، دوبارہ سوالات کی کوشش کرنے، یا ڈیٹا کی سالمیت کی جانچ کو سنبھالنے کے لیے کنفیگر کیے جا سکتے ہیں۔

مزید سٹرکچرڈ ایپلی کیشنز کے لیے، آسان کیسز کے لیے JPA اور پیچیدہ مشروط منطق کے لیے JdbcTemplate کے امتزاج کا استعمال ایک مضبوط حل پیدا کر سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر JPA کو معیاری ڈیٹا کے تعاملات کو منظم کرنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ JdbcTemplate ایسے معاملات کو سنبھالتا ہے جہاں مقامی SQL اقسام یا مشروط چیک کی ضرورت ہوتی ہے۔ مزید برآں، JUnit یا دوسرے ٹیسٹنگ فریم ورک کے ساتھ جانچ کے طریقوں کو ضم کرنا یقینی بناتا ہے کہ کالعدم پیرامیٹرز اور SQL حالات تمام منظرناموں میں قابل اعتماد طریقے سے کام کرتے ہیں، ترقی کے آغاز میں مسائل کو پکڑتے ہیں۔ دونوں ٹولز کو متوازن کر کے، ڈویلپرز ڈیٹا مینجمنٹ کی کارکردگی اور ایپلیکیشن کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں، ایس کیو ایل کی غلطیوں اور رن ٹائم مستثنیات کے خطرات کو کم کر سکتے ہیں۔ 🎯