spring boot nested exception is java.sql.SQLException: Bad format for number

本文详细解析了在SpringBoot项目中遇到的SQL异常问题,特别是关于nestedexceptionisjava.sql.SQLException:Badformatfornumber错误。文章指出,此问题并非由日期格式或bigdecimal类型引起,而是由于SQL语句编写不正确所致。作者分享了两个关键的解决步骤:检查SQL语句查询的元素顺序与显示元素的一致性,以及确保SQL语句语法正确。

spring boot 异常

异常描述

nested exception is java.sql.SQLException: Bad format for number

解决方式

网上很多解决方式是因为日期的格式,或者bigdecimal类型的问题,排除这些解决方式
但我的都不是上述的情况,原因是sql语句出错
解决方式:
1、检查sql语句查询的元素和要显示的元素顺序是否一致
2、sql语句是否正确,例如查询语句,元素之间缺少逗号navicate是可以查询出来的,但不能这样写,我的问题就出现在这里

在批量插入数据时出现 `java.sql.SQLException: 0 ; 0; nested exception is java.sql.SQLException: 0` 错误,通常与数据库连接、SQL语句格式、参数绑定或事务处理有关。以下是对该错误的常见原因及解决方案: ### 常见原因 1. **SQL语句格式错误** 在批量插入操作中,若 SQL 语句拼接不当,例如缺少逗号、括号不匹配或字段值类型不匹配,会导致数据库无法正确解析 SQL 语句,从而抛出异常。 2. **参数绑定问题** 如果使用 `PreparedStatement` 进行批量插入,参数未正确设置或绑定顺序错误,也可能导致执行失败。特别是在动态生成 SQL 的情况下,容易遗漏某些字段的赋值。 3. **事务管理配置不当** 若批量操作涉及大量数据且未合理配置事务边界,可能导致事务超时或回滚,进而引发异常。 4. **数据库连接池问题** 数据库连接池(如 HikariCP、Druid、C3P0)配置不合理,如最大连接数不足、连接超时时间过短等,可能在高并发或大数据量插入时导致连接中断或不可用。 5. **批处理模式配置缺失** JDBC 默认每次执行一条 SQL 语句,未启用批处理模式(`rewriteBatchedStatements=true`)会导致性能下降并可能触发异常。 6. **字段类型或长度限制** 插入的数据超出数据库字段定义的长度或精度限制,例如 VARCHAR(255) 插入超过 255 字符,或者数值型字段溢出,也可能引发此类错误。 --- ### 解决方案 1. **检查 SQL 语句结构** 确保批量插入语句格式正确,推荐使用如下格式: ```sql INSERT INTO table_name (col1, col2, col3) VALUES (val1_1, val1_2, val1_3), (val2_1, val2_2, val2_3), ... ``` 或者使用 `PreparedStatement` 批处理方式: ```java String sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)"; try (PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql)) { for (User user : userList) { ps.setString(1, user.getName()); ps.setString(2, user.getEmail()); ps.addBatch(); } ps.executeBatch(); } ``` 2. **启用批处理优化** 对于 MySQL 数据库,在 JDBC URL 中添加 `rewriteBatchedStatements=true` 参数以提高性能并减少网络往返: ```properties spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 ``` 3. **合理配置事务和批处理大小** 避免一次性提交过多数据,建议分批次提交(如每 1000 条提交一次),防止事务过大或内存溢出: ```java int batchSize = 1000; for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) { // 添加到批处理 if (i % batchSize == 0 && i > 0) { ps.executeBatch(); connection.commit(); } } ps.executeBatch(); connection.commit(); ``` 4. **检查数据库字段约束** 确保插入的数据符合字段定义,包括长度、类型、非空约束等。可使用日志记录当前插入数据,排查具体哪条记录导致异常。 5. **优化连接池配置** 调整连接池参数,如最大连接数、空闲连接数、连接超时时间等。例如在 Spring Boot 中配置 HikariCP: ```yaml spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 20 idle-timeout: 30000 max-lifetime: 1800000 connection-timeout: 30000 ``` 6. **启用日志调试** 启用 SQL 日志输出,查看实际执行的 SQL 语句及参数绑定情况,有助于定位问题。例如在 MyBatis 中开启日志: ```yaml logging: level: com.example.mapper: debug ``` --- ### 示例代码:使用 JDBC 批量插入优化 ```java String sql = "INSERT INTO employees (name, department, salary) VALUES (?, ?, ?)"; try (Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) { conn.setAutoCommit(false); // 关闭自动提交 int count = 0; for (Employee emp : employeeList) { ps.setString(1, emp.getName()); ps.setString(2, emp.getDepartment()); ps.setBigDecimal(3, emp.getSalary()); ps.addBatch(); if (++count % 1000 == 0) { ps.executeBatch(); conn.commit(); } } ps.executeBatch(); // 提交剩余数据 conn.commit(); } ``` ---
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