JPQL GROUP BY查询中的“无法提取ResultSet”

Question

在带有Spring Data JPA的Spring Boot 1.5应用程序中，我有一个TDR表，如下所示：

     Table TDR
-----------------------
id | c_id | m_id | p_id
 1 |   1  |    1 |    1
 2 |   1  |    1 |    2
 3 |   2  |    1 |    1
 4 |   2  |    1 |    2
 5 |   3  |    1 |    1

在这里我需要找到按m_id和p_id分组的最后一条记录。 使用PostgreSQL SQL，我可以使用MAX聚合函数来实现：

SELECT t.id, t.c_id, t.m_id, t.p_id
FROM (
  SELECT MAX(id) AS id, m_id, p_id 
  FROM tdr
  WHERE m_id = 1                      -- <<< parameterized below
  GROUP BY m_id, p_id
  ) m JOIN tdr t ON t.id = m.id

返回正确的记录：

     Table TDR
-----------------------
id | c_id | m_id | p_id
 4 |   2  |    1 |    2
 5 |   3  |    1 |    1

由于GROUP BY不包含c_id ，因此SQL被构造为相关子查询并与联接匹配（有关详细信息，请参阅此问题 ）。

我想使用以下Lombok @Data实体将此SQL转换为JPQL：

@Data
@Entity
@Table(name = "TDR")
public class TDR implements Serializable {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    @Column(nullable = false)
    private Long id;

    @ManyToOne(optional=false, cascade = { CascadeType.ALL })
    @JoinColumn(name="m_id")
    private M m;

    @ManyToOne(optional=false, cascade = { CascadeType.ALL })
    @JoinColumn(name="p_id")
    private P p;

    @ManyToOne(optional=false, cascade = { CascadeType.ALL })
    @JoinColumn(name="c_id")
    private C c;
}   

但是我的JPQL对于带有参数化m ID（ :m_id ）的相关子查询：

SELECT t FROM TDR t WHERE t.id in (
  SELECT MAX(t.id) AS id, t.m, t.p FROM TDR t WHERE t.m = :m GROUP BY t.m, t.p
  )

导致此错误：

org.springframework.dao.InvalidDataAccessResourceUsageException: could not extract ResultSet; SQL [n/a]; nested exception is org.hibernate.exception.SQLGrammarException: could not extract ResultSet
   // at ...
Caused by: org.hibernate.exception.SQLGrammarException: could not extract ResultSet
   // at ...
Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: subquery has too many columns

Answer 1

让我惊讶的是您的第一个SELECT：

SELECT FROM

...没有说明您要选择的列

Answer 2

在相关子查询中仅选择联接列：

SELECT t FROM TDR t WHERE t.id in (
  SELECT MAX(t.id) FROM TDR t WHERE t.m = :m GROUP BY t.m, t.p
  )

ObjectDB GROUP BY文章对此问题很有帮助。