SQLDelight中PostgreSQL NUMERIC类型的类型解析问题分析
2025-06-03 16:47:37作者:卓艾滢Kingsley
问题背景
在SQLDelight 2.0.2版本的PostgreSQL方言实现中,存在一个关于NUMERIC数据类型解析的问题。当开发者在表结构中定义NUMERIC类型的列,并在查询中使用SUM聚合函数或算术表达式时,类型解析器未能正确地将结果映射为Kotlin的BigDecimal类型,而是错误地解析为Long类型。
问题详细分析
1. SUM聚合函数的类型解析问题
在PostgreSQL中,NUMERIC类型用于存储精确的数值,通常对应Java/Kotlin中的BigDecimal类型。然而在SQLDelight的实现中,PostgreSqlTypeResolver对SUM函数的返回类型处理存在缺陷。
当前实现中,SUM函数的返回类型解析逻辑没有专门处理NUMERIC类型的情况,导致其默认回退到Long类型。这与PostgreSQL的实际行为不符,因为NUMERIC类型的SUM结果应该保持其精确数值特性。
2. 算术表达式的类型解析问题
当对NUMERIC类型的列进行算术运算时,例如加法操作,类型解析器同样存在问题。在二进制表达式(如a + b)的类型解析过程中,NUMERIC类型没有被正确处理,导致解析失败并抛出NoSuchElementException。
技术影响
这个问题会导致以下技术影响:
- 精度丢失:当NUMERIC类型的值较大或包含小数部分时,强制转换为Long类型会导致精度丢失。
- 运行时异常:在某些情况下,类型解析失败会直接导致编译错误或运行时异常。
- 行为不一致:与PostgreSQL的实际行为不符,可能引发难以察觉的逻辑错误。
解决方案方向
正确的实现应该:
- 在SUM函数解析中明确处理NUMERIC类型,返回BigDecimal
- 在二进制表达式解析中增加NUMERIC类型的处理逻辑
- 保持与PostgreSQL原生行为的一致性,确保NUMERIC类型的精确计算特性
开发者建议
对于使用SQLDelight与PostgreSQL的开发人员,如果遇到数值精度问题或类型解析异常,可以:
- 检查表结构中NUMERIC类型的列
- 审查包含SUM聚合或算术运算的查询
- 考虑升级到修复此问题的SQLDelight版本
这个问题已经在后续版本中得到修复,开发者应当关注版本更新以确保获得正确的类型解析行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218