Discussion :

[PandaRasta]

Bonjour,

j'effectue plusieurs INSERT et je rencontre un problème de type : java.sql.SQLException: ORA-01722: Nombre non valide

Voici une ligne qui s'insère correctement :

Code :

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72,'','','','ID1','-1','750010002','CP','1','-1','','','','','','ID2','','','Agence2','','','0','Reprise','Inactif','0','Nom','Admin Dynamics','','','','','','','','','','','','') SELECT 1 FROM DUAL

et une autre qui lève une exception :

Code :

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73,'37, rue Test,'','','ID1','-1','1','CP','0','-1','','','','','','ID2','','','Agence1','','','8.75','En cours','Actif','1','Nom','Admin Dynamics','','',TO_DATE(SUBSTR('2018-02-20 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2018-02-20 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2006-12-27 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2018-02-19 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2018-02-20 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2009-09-30 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2018-02-20 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),TO_DATE(SUBSTR('2018-02-20 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'),'',''

Je fais une requête contenue dans une boucle qui permet de récupérer les données et de les insérer ligne par ligne.
Requête :

Code :

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String insertQuery = "INSERT INTO "+maTable+" ( "+colonneTable+" ) VALUES "+InsertValue+"";

InsertValue correspond par exemple au ligne cité ci dessus.

L'erreur obtenue fait référence à un Nombre invalide, '8.75'. Lorsque je remplace le point par une virgule l'erreur n'apparait plus.

J'ai essayé de changer le "NLS_LANG" du JDBC sous la forme ,. mais l'erreur persiste.

Y a-t-il une autre soluion que de changer le point par une virgule sinon il faudrait faire après l'INSERT une modification sur la base?

Merci de votre aide !

[OButterlin]

Deux choses :
1- Il ne faut pas utiliser de Statement pour faire ça mais un PreparedStatement
Avec un Statement :
Si tu as des apostrophes dans une chaine, il faut les doubler
Tu risques des attaques par injection
etc...

2- Un nombre n'est pas mis entre apostrophes mais directement
Dans ton cas, si tu mettais 8.75 plutôt que '8.75', ça fonctionnerait

Bref, je te suggère de faire quelque chose comme ceci

Code :

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(En supposant que col1 soit une chaîne de caractère, col2 une Date, col3 un Double)
 
PreparedStatement pstmtInsert = connection.prepareStatement("insert into MaTable(col1, col2, col3) values(?, ?, ?);
for (....)
{
    pstmtInsert.setString(1, maValeurString);
    pstmtInsert.setDate(2, maValeurDate);
    pstmtInsert.setDouble(3, maValeurDouble);
    pstmtInsert.executeUpdate();
}

[PandaRasta]

Concernant ta réponse :

Deux choses :
Bref, je te suggère de faire quelque chose comme ceci

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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10
 
(En supposant que col1 soit une chaîne de caractère, col2 une Date, col3 un Double)
PreparedStatement pstmtInsert = connection.prepareStatement("insert into MaTable(col1, col2, col3) values(?, ?, ?);
for (....)
{
    pstmtInsert.setString(1, maValeurString);
    pstmtInsert.setDate(2, maValeurDate);
    pstmtInsert.setDouble(3, maValeurDouble);
    pstmtInsert.executeUpdate();
}

La colonne 2 d'une table peut très bien être un String alors que sur une autre table ce sera un Double, ça serait compliqué (pour moi ) de mettre en place ce systeme.

J'ai bien pris note pour le PreparedStatement et le Statement.

Pour situer un peu le contexte, je créé un flux sur Talend Open Studio. Ce flux doit insérer les données présentent dans des vues dans les tables correspondantes. Actuellement nous avons un flux par table et vue correspondante. J'ai donc créé un flux talend "générique" qui permet de renseigner les différentes variables (Base de données, serveur, user, etc) dans un fichier de context en .CSV. Cependant les tables et les vues correspondantes ne sont pas forcément au même format (ID en plus, colonne non présente sur la vue ou sur la table, etc). Par exemple le format des DATE n'est pas le même, j'ai donc du récupérer toutes les colonnes au format date pour le mettre au même standard. Tu me conseilles donc de faire la même chose que ça mais pour les valeurs numériques ?

[OButterlin]

Je n'ai pas tout compris...

Quelle est la source des données que tu veux insérer dans tes tables ?

[PandaRasta]

Je n'ai pas tout compris...

Quelle est la source des données que tu veux insérer dans tes tables ?

La source est une vue la cible une table, cependant je dois faire faire en sorte que ça fonctionne quelques soientt la vue, la table et leurs structures.

[OButterlin]

Est-ce que c'est la structure de ta vue qui détermine la structure de ta table ?

[PandaRasta]

Est-ce que c'est la structure de ta vue qui détermine la structure de ta table ?

Non je récupère les données par rapport à la structure de la table, si une colonne est dans la vue et pas dans la table alors je ne peux pas intégrer ces données et si une colonne est dans la table et non dans la vue ... et bien le champs sera vide (comme on peut le voir dans les 2 exemples de lignes dans mon premier commentaire). Je précise que je n'ai pas la main sur la base (je suis un stagiare ) donc pas de modifs possible ...

EDIT:
Concernant les Dates c'est normal que tu n'aies pas compris si je ne poste pas ce que j'ai fait .
Je fais ceci :

Code :

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TO_DATE(SUBSTR('2018-02-20 02:00:00.0' ,1,19), 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS')

lorsque des dates sont renseignées (dans les colonnes au format date) car ils ont trouvé judicieux de ne pas mettre les mêmes formats entre les colonnes Date des Tables et les colonnes Date des Vues ... Donc je récupère via les tables SYS les colonnes format Date afin de les traités spécifiquement pour l'INSERT (cf: TO_DATE(....) ). Je souhaitais trouver une autre solution pour mon problème actuel, sinon je vais faire la même méthode mais avec les colonnes au format Numeric.

[OButterlin]

Je te suggère d'utiliser le ResultSetMetaData sur ta vue et ta table et de comparer (via une Map par exemple)
En gros, tu fais :
1- Une requête sur ta vue (select * from vue)
2- Sur le ResultSet en retour, tu appelles la méthode getMetaData() qui te renverra la structure de ta vue (nom de colonne, type, longueur, etc...)
3- Tu charges une Map avec ces données
4- Une requête sur ta table
5- getMetaData()
6- Tu charges une Map avec ces données

Tu n'as plus qu'à comparer les 2 et faire les conversions qui vont bien en fonction du type source et type attendu.
Au moins, la structure de ta table destinatrice est connue, enfin, de ce que j'ai compris...
Avec le ResultSetMetaData sur la table, tu peux générer le PreparedStatement dynamiquement

Enfin bref, c'est une piste

[PandaRasta]

Je te suggère d'utiliser le ResultSetMetaData sur ta vue et ta table et de comparer (via une Map par exemple)
En gros, tu fais :
1- Une requête sur ta vue (select * from vue)
2- Sur le ResultSet en retour, tu appelles la méthode getMetaData() qui te renverra la structure de ta vue (nom de colonne, type, longueur, etc...)
3- Tu charges une Map avec ces données
4- Une requête sur ta table
5- getMetaData()
6- Tu charges une Map avec ces données

D'accord j'ai fait une autre méthode mais c'est le même principe je vois.
J'ai fait :

1. Une requête sur la table SYS qui me permet de récuperer le nom de toutes les colonnes de la table
2. Une requête qui me permet de récupérer le nom des colonnes de la vue
3. Une requête qui me permet de récuperer le nom des colonnes au format Date, pareil pour le format Numeric du coup
4. Je mets par ordre alphabétique mes listes contenant les noms des colonnes table et vue
5. Avec un retainAll je garde les colonnes communes entre la vue et la table
6. Ensuite j'enlève les colonnes Numeric et Date de la liste puis je les rajoute afin d'avoir une liste sous la forme ["DataSansTraitement","DataDate","DataNumeric"]
7. Dans la boucle for j'insère les données sans traitement, puis celle au format Date et enfin au format Numeric

3- Tu charges une Map avec ces données

Je ne connais pas du tout le fonctionnement des Map

[OButterlin]

Disons que ma méthode est portable alors que la tienne dépend de la DB mais bon, ce n'est pas forcément un problème bien sûr

Pour le traitement, la conversion d'une donnée source peut se faire de manière générique, quitte à passer par des correspondance source/cible.
Ceci dit, avec le PreparedStatement, tu as la méthode setObject(idx, value) qui couvre une grande partie des cas, on aurait plutôt des conversions lorsque (par exemple) le fuseau horaire source n'est pas le même que le fuseau horaire cible ou de la transcodification ("01" source correspond à 18 cible...).

Pour la Map, en gros, c'est un objet qui associe une valeur à une clé (une sorte de dictionnaire).
Dans le cas qui nous intéresse, je voyais comme clé le nom de la colonne (ou table/colonne) et un objet spécifique pour les propriétés à évaluer (le type, la longueur, le nombre de décimale etc...)
Ensuite, tu bouclais sur les colonnes cible, tu recherchais par le nom dans la Map, si pas trouvé -> on ne traite pas, sinon, on traite les éventuelles différences nécessitant une conversion.

[PandaRasta]

Super merci pour tes explications !

Je passe en résolu !

[abdennour bouaicha]

salut ,
ma méthode de faire une insertion est comme suit :

Code :

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insert into table set col1="****" , col2="****",......, coln="***"

comme ça même si j'ai oublié une colonne à remplir ,ou bien je veux la contourner et la laisser vide le SQLEXCEPTION reste en hibernation et ne déclenche aucun erreur,
je trouve ça mieux que :

Code :

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insert into table value (""""""""""""""""")

avec une table professionnel de trentaine de colonne il nous faudra un ans pour voir si chaque value ("") est dans la bonne place