


UUID 열을 쿼리할 때 내 Spring JPA 애플리케이션에서 'JDBC 유형에 대한 방언 매핑 없음: 1111' 예외가 발생하는 이유는 무엇입니까?
유형 1111에 대한 JDBC의 방언 매핑 없음: Hibernate 예외 해결
Spring JPA 애플리케이션 영역에서 MySQL을 데이터베이스로 활용 , 개발자를 당황하게 만드는 수수께끼의 예외가 나타났습니다. "JDBC 유형에 대한 Dialect 매핑이 없습니다. 1111." 이 오류는 Hibernate SessionFactory를 생성하는 동안 발생하며 애플리케이션 실행에 그림자를 드리웁니다.
이 수수께끼를 풀기 위해 예외의 컨텍스트를 자세히 살펴보겠습니다. 개발자는 Spring JPA 라이브러리, Hibernate 및 mysql-connector-java를 포함하여 필요한 모든 라이브러리가 포함되었는지 꼼꼼하게 확인했습니다. 또한 MySQL 인스턴스는 버전 5이며 다음과 같이 application.properties 파일을 부지런히 구성했습니다.
spring.jpa.show-sql=false spring.jpa.hibernate.ddl-auto=create-drop spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost/mydatabase spring.datasource.username=myuser spring.datasource.password=SUPERSECRET spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
흥미롭게도 방언 옵션의 변형을 실험한 후에도 예외가 지속됩니다.
문제의 근본 원인은 속성 자체가 아니라 애플리케이션의 다른 측면에 있습니다. 추가 조사 결과 문제의 쿼리가 UUID 유형의 열을 검색한 것으로 나타났습니다. UUID 열을 varchar로 반환하도록 쿼리를 수정하면(예: "cast(columnName as varchar)") 예외가 사라졌습니다.
예:
@Query(value = "SELECT Cast(stuid as varchar) id, SUM(marks) as marks FROM studs where group by stuid", nativeQuery = true) List<student> findMarkGroupByStuid();</student>
UUID 열을 varchar로 캐스팅함으로써 애플리케이션은 "No Dialect 매핑"을 성공적으로 우회했습니다. JDBC 유형: 1111" 예외. 이 결의안은 쿼리로 검색된 데이터의 특성을 면밀히 조사하고 데이터 유형과 방언 구성 간의 잠재적 불일치를 해결하여 원활한 작동을 보장하는 것의 중요성을 강조합니다.
위 내용은 UUID 열을 쿼리할 때 내 Spring JPA 애플리케이션에서 'JDBC 유형에 대한 방언 매핑 없음: 1111' 예외가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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