Sửa PSQLException: Lỗi truy vấn gốc JPA với kiểu dữ liệu không xác định

Khắc phục sự cố các loại tham số SQL động trong truy vấn JPA

Là nhà phát triển Java, chúng tôi thường dựa vào JPA để hợp lý hóa các tương tác cơ sở dữ liệu của mình, đặc biệt là với truy vấn SQL động. Tuy nhiên, truy vấn động đôi khi có thể gây ra các lỗi không mong muốn, thách thức ngay cả các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm. Một vấn đề như vậy phát sinh khi chúng tôi làm việc với các giá trị có điều kiện trong truy vấn SQL, dẫn đến thông báo lỗi: "PSQLException: LỖI: không thể xác định kiểu dữ liệu của tham số $2". 😖

Việc gặp phải vấn đề này có thể khiến bạn bực bội, đặc biệt khi mã của chúng tôi hoạt động tốt cho đến khi chúng tôi đưa ra các tham số có điều kiện, chẳng hạn như kiểm tra null. Trong những tình huống như thế này, PostgreSQL thường không xác định được loại dữ liệu thích hợp cho các tham số, khiến truy vấn không thành công. Đây có thể là rào cản trong quá trình phát triển vì nó ngăn dữ liệu được chèn hoặc cập nhật đúng cách trong kho lưu trữ JPA của chúng tôi.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích lý do tại sao lỗi này xảy ra và cách giải quyết nó một cách hiệu quả. Chúng ta sẽ thảo luận về cách JPA xử lý các tham số và cách PostgreSQL diễn giải các câu lệnh SQL với các giá trị null, đây có thể là nguồn gây nhầm lẫn phổ biến. Ngoài ra, chúng tôi sẽ đề cập đến một số phương pháp hay nhất để đảm bảo xử lý liền mạch các tham số có thể rỗng trong truy vấn JPA. 🌐

Cuối cùng, bạn sẽ biết cách cấu trúc truy vấn và tham số của mình để tránh lỗi này, giữ cho các tương tác cơ sở dữ liệu của bạn trơn tru và hiệu quả. Hãy đi sâu vào chi tiết và giải quyết vấn đề này trực tiếp.

Giải quyết lỗi loại tham số trong JPA bằng PostgreSQL

Các ví dụ mã được cung cấp giải quyết một lỗi phổ biến gặp phải khi sử dụng truy vấn SQL gốc với JPA trong môi trường PostgreSQL. Thông báo lỗi “không thể xác định kiểu dữ liệu của tham số” thường xảy ra khi SQL không nhận dạng được kiểu dữ liệu của tham số, đặc biệt là trong câu lệnh có điều kiện. Trong cách tiếp cận đầu tiên, một truy vấn SQL gốc trong phương thức kho lưu trữ JPA sử dụng các chú thích @Modifying và @Query. Thiết lập này cho phép các nhà phát triển chèn dữ liệu vào cơ sở dữ liệu với các giá trị động. Tuy nhiên, việc sử dụng câu lệnh tình huống với các tham số có thể rỗng, chẳng hạn như “:arh” và “:arhToken,” thì hơi phức tạp. Để ngăn chặn sự mơ hồ về kiểu, hàm COALESCE đảm bảo trả về một giá trị hợp lệ, ngay cả khi “:arh” là null, giúp PostgreSQL suy ra đúng loại. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các loại dữ liệu hỗn hợp hoặc dữ liệu được chèn có điều kiện.

Ví dụ của chúng tôi cũng bao gồm ánh xạ tham số thông qua chú thích @Param, chú thích này liên kết các đối số phương thức với các tham số SQL theo tên. Kỹ thuật này hiệu quả khi kết hợp nhiều tham số trong một truy vấn vì nó trực tiếp đưa các giá trị vào câu lệnh SQL. Trong trường hợp “arh” có thể trống hoặc rỗng, thiết lập này cho phép xử lý liền mạch bằng cách chuyển đổi giữa các giá trị null và không null nếu cần. Đối với các nhà phát triển, thiết kế này không chỉ tăng cường khả năng kiểm soát dữ liệu mà còn đảm bảo tính toàn vẹn của truy vấn. 🛠 Ví dụ: giả sử chúng tôi đang ghi lại mã thông báo cho những người dùng khác nhau và một số người dùng không có giá trị “arh” tùy chọn. Ở đây, COALESCE và CASE xử lý các tình huống này mà không yêu cầu một truy vấn riêng hoặc mã bổ sung, giữ cho mọi thứ luôn rõ ràng và hiệu quả.

Cách tiếp cận thứ hai sử dụng Mẫu Jdbc, một lớp cốt lõi trong Spring để thực hiện các truy vấn SQL. Giải pháp này rất hữu ích khi cần kiểm soát nhiều hơn các loại tham số. Bằng cách chỉ định kiểu dữ liệu bằng các hằng số JDBC, chẳng hạn như Type.OTHER và Type.VARCHAR, phương thức cập nhật sẽ đặt rõ ràng các loại tham số cho từng biến. Thông số kỹ thuật bổ sung này giúp loại bỏ các lỗi liên quan đến các loại tham số không rõ ràng và cho phép ánh xạ tùy chỉnh, như ánh xạ UUID sang loại SQL OTHER. Điều này có thể đặc biệt có giá trị khi làm việc trong các dự án trong đó các cột nhất định sử dụng các kiểu dữ liệu chuyên biệt, vì cách tiếp cận JdbcTemplate cho phép truy vấn tương tác trực tiếp với các trường này mà không cần dựa vào các giả định kiểu mặc định của JPA.

Cuối cùng, các ví dụ của chúng tôi kết hợp các bài kiểm tra đơn vị bằng cách sử dụng JUnit, bao gồm các xác nhận AsserNotNull và AssertNull để xác minh kết quả. Những xác nhận này kiểm tra xem mã thông báo được chèn chính xác hay để trống như mong đợi dựa trên sự hiện diện của tham số “arh”. Cách tiếp cận này đảm bảo hành vi nhất quán và giúp phát hiện sớm vấn đề. Ví dụ: nếu một mã thông báo không có “arh” được chuyển đi, thì xác nhận khẳng địnhNull sẽ kiểm tra xem trường cơ sở dữ liệu tương ứng có còn rỗng hay không. Điều này giúp việc gỡ lỗi dễ dàng hơn và đảm bảo ứng dụng hoạt động như mong đợi. Với các giải pháp này, nhà phát triển có thể tin tưởng rằng ứng dụng của họ xử lý đầu vào động một cách linh hoạt và duy trì tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu. 🔍

@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());
}

Xử lý các tham số SQL phức tạp trong JPA và PostgreSQL

Khi sử dụng JPA với PostgreSQL, đôi khi chúng ta gặp phải những thách thức liên quan đến các loại tham số, đặc biệt trong các trường hợp liên quan đến logic điều kiện. Một vấn đề chính phát sinh khi cố gắng đặt một giá trị có điều kiện trong truy vấn SQL gốc, trong đó chúng tôi muốn truy vấn kiểm tra xem một trường, chẳng hạn như “arh”, là vô giá trị. PostgreSQL gặp khó khăn trong việc xác định kiểu dữ liệu trong những trường hợp này vì nó yêu cầu một kiểu dữ liệu rõ ràng cho từng tham số. Theo mặc định, JPA có thể không cung cấp đủ thông tin để hướng dẫn PostgreSQL, dẫn đến các lỗi như “không thể xác định kiểu dữ liệu của tham số”. Để xử lý những trường hợp này chúng ta có thể sử dụng LIÊN KẾT, một hàm SQL trả về biểu thức không rỗng đầu tiên trong danh sách hoặc chỉ định các kiểu dữ liệu trực tiếp thông qua các mẫu JDBC.

Một cách tiếp cận khác là tạo một truy vấn tùy chỉnh bằng cách sử dụng JdbcTemplate, cho phép kiểm soát trực tiếp các loại tham số. Ví dụ: nếu một truy vấn yêu cầu UUID, không dễ xác định trong SQL tiêu chuẩn, chúng ta có thể sử dụng Types.OTHER ở trong JdbcTemplate.update để xử lý các tham số đó một cách rõ ràng. Tính linh hoạt này đặc biệt có giá trị khi xử lý các cấu trúc dữ liệu phức tạp, cho phép xử lý chính xác các tham số có thể rỗng mà không yêu cầu nhiều truy vấn hoặc cột cơ sở dữ liệu bổ sung. Là một phần thưởng, JdbcTemplate cung cấp nhiều tùy chọn xử lý lỗi chi tiết hơn, có thể được định cấu hình để ghi lại lỗi SQL, thử lại truy vấn hoặc xử lý kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu.

Đối với các ứng dụng có cấu trúc chặt chẽ hơn, việc sử dụng kết hợp JPA cho các trường hợp đơn giản hơn và JdbcTemplate cho logic điều kiện phức tạp có thể tạo ra một giải pháp mạnh mẽ. Cách tiếp cận này cho phép JPA quản lý các tương tác dữ liệu tiêu chuẩn trong khi JdbcTemplate xử lý các trường hợp yêu cầu loại SQL gốc hoặc kiểm tra có điều kiện. Ngoài ra, việc tích hợp các phương pháp thử nghiệm với JUnit hoặc các khung thử nghiệm khác đảm bảo rằng các tham số có thể rỗng và điều kiện SQL hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống, phát hiện sớm các vấn đề trong quá trình phát triển. Bằng cách cân bằng cả hai công cụ, nhà phát triển có thể tối ưu hóa hiệu quả quản lý dữ liệu và hiệu suất ứng dụng, giảm rủi ro về lỗi SQL và ngoại lệ trong thời gian chạy. 🎯