Spring Data JPA中带符号数字字面量的JPQL解析问题解析
在Spring Data JPA项目中,开发人员在使用带符号的数字字面量(如-1)编写JPQL查询时可能会遇到一个隐藏的语法解析问题。这个问题会导致查询执行失败,其根本原因在于解析器对符号和数字的处理方式存在缺陷。
当开发人员在JPQL查询中使用类似WHERE m.categoryId = -1这样的条件表达式时,Spring Data JPA的查询解析器会在内部处理过程中意外地在负号和数字之间插入空格,将其转换为WHERE m.categoryId = - 1。这种转换会导致最终的JPQL语法无效,从而抛出异常。
这个问题不仅影响简单的数字字面量,还会影响更复杂的带符号表达式,例如-count(u)这样的聚合函数调用。解析器同样会在负号和函数名之间插入不必要的空格,导致语法错误。
从技术实现角度来看,这个问题源于HqlQueryRenderer类中对符号标记的处理方式。在构建查询解析树时,系统创建JpaQueryParsingToken实例时默认允许在标记前后添加空格,这正是导致问题的关键所在。
Spring Data JPA团队已经确认并修复了这个问题。解决方案是修改符号标记的构造方式,明确禁止在这些特定标记前后添加空格。这种修复方式既解决了当前问题,又保持了查询解析器的整体稳定性。
对于使用Spring Data JPA的开发人员来说,了解这个问题非常重要。虽然框架已经修复,但在升级版本前,开发人员可能需要暂时避免在JPQL中直接使用带符号的数字字面量,或者考虑使用参数绑定的方式来替代。
这个问题也提醒我们,在使用ORM框架时,即使是看似简单的查询语法,底层也可能存在复杂的解析逻辑。开发人员应当充分测试各种边界情况,特别是涉及特殊符号和数字组合的查询条件,以确保应用的稳定性和可靠性。
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