之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分，仅大概浏览了一番，知道是用于读取PostGIS数据库的，未做深入研究，又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS...先介绍一下slick，它是一款开源的scala语言数据库处理框架，官网http://slick.lightbend.com/。...2.4 操作类 上文讲到slick的优势就在于我们可以像使用scala集合那样读取数据库中信息，并能够对数据库进行操作。...2.4.4 删 删除数据分为删除全部和有条件删除。...2.4.6 查 同样查也分为查询全部数据和查询部分数据，其实基本与上述相同。
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。...首先谈谈Slick的特点：主体方面Slick为函数式编程模式带来了SQL编程，可以把数据库表当作scala语言中的集合来对待。...另一方面与同是基于jdbc之上的通用ORM库比较，Slick可以实现更高效率的关系表数据提取。 Slick实现函数组合部分主要分两个层次：一是Query组合：即把多个Query组成一个Query。...真希望有心人能在Slick3.1的基础上增加一些特色功能，实现以下目标： 1、增加对resultset row的操作支持： a) 增加如row.next、row.addNew、row.update...library）分享给scala数据库编程的朋友使用。
Slick (Scala language-integrated connection kit)是scala的一个FRM（Functional Relational Mapper），即函数式的关系数据库编程工具库...Slick的主要目的是使关系数据库能更容易、更自然的融入函数式编程模式，它可以使使用者像对待scala集合一样来处理关系数据库表。也就是说可以用scala集合的那些丰富的操作函数来处理库表数据。...Slick把数据库编程融入到scala编程中，编程人员可以不需要编写SQL代码。我把Slick官方网站上Slick3.1.1文档的Slick介绍章节中的一些描述和例子拿过来帮助介绍Slick的功能。...[worksheets.slickIntro.Coffees] = Rep(TableExpansion) 21 } 我们把数据库中的COFFEES表与Coffees类做了对应，包括字段、索引、默认值、...现在这个coffees就是scala里的一个对象，但它代表了数据库表。
Scala 的数据库访问框架：Slick 3.0 移除了 session 相关的 API Slick 3 对于 Slick 2 的改变相当于 Python 3 至于 Python 2 的改变。...Slick 3 的新特性集中在 ：大量使用组合的设计模式，不需要显式声明session，非阻塞，stream支持的 reactive 等 。 不过我最喜欢这个方法： setFetchSize 。...具体来说： 在Scala slick 2.x 中： db.withSession{ implicit session => query.run } 在Scala slick 3.x 中需要替换为...，可以参考这里： https://github.com/slick/slick/blob/master/slick-testkit/src/main/scala/com/typesafe/slick/testkit.../tests/CountTest.scala 从Slick 2.X 迁移到 Slick 3.X http://stackoverflow.com/questions/30718671/how-to-port-slick
在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流，并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用。...一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据、根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新，包括：插入新数据、更新、删除等。...那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可以完善整个数据处理流程了，就像下面这个图示： Database => Query -> Collection => Streaming -> DataRow...先用下面这段代码来设置测试数据： 1 import slick.dbio.DBIO 2 import slick.driver.H2Driver.api._ 3 4 import scala.concurrent.duration...在这个示范中明显有很多不足之处：如果a.status=b.status应该省略更新步骤。这是因为foreach只能模拟最基本的数据流动。
Slick是一个FRM（Functional Relational Mapper）,是为fp编程提供的scala SQL Query集成环境，可以让编程人员在scala编程语言里用函数式编程模式来实现对数据库操作的编程...表行定义操作方法基本都在slick.lifted.AbstractTable里、表属性定义在slick.model命名空间里、而大部分的帮助支持函数都在slick.lifted命名空间的其它对象里。...值得注意的是表行的最终类型是Rep[T]，T可能是case class或者Tuple，被升格（lift）到Rep[T]。所以大部分表行定义的支持函数都是在slick.lifted命名空间内的。...Query可以说是Slick最核心的类型了。所有针对数据库的读写操作都是通过Query产生SQL语句发送到数据库实现的。Query是个函数式类型，即高阶类型Query[A]。...Slick处理数据的方式是通过组合相应的SQL语句后发送给数据库去运算的，相关SQL语句的产生当然是通过Query来实现的： 1 val qInsert = coffees += Coffee(Some
FunDA的特点之一是以数据流方式提供逐行数据操作支持。这项功能解决了FRM如Slick数据操作以SQL批次模式为主所产生的问题。...在前面的一篇讨论中我们介绍了通过Shape来改变Slick Query结果行类型。不过这样的转变方式需要编程人员对Slick有较深的了解。更重要的是这种方式太依赖Slick的内部功能了。...下面先看一个典型的Slick Query例子： 1 import slick.driver.H2Driver.api._ 2 import scala.concurrent.duration._...下面我们要设计FunDA的数据行类型class FDADataRow。这个类型现在基本上完全是针对Slick而设的，成功完成功能实现后期再考虑松散耦合问题。...下面是这篇讨论中的源代码： FunDA函数库： 1 package com.bayakala.funda.rowtypes 2 3 import scala.concurrent.duration
看完Slick官方网站上关于Slick3.1.1技术文档后决定开始动手建一个项目来尝试一下Slick功能的具体使用方法。我把这个过程中的一些了解和想法记录下来和大家一起分享。...首先我用IntelliJ-Idea创建了一个scala项目。下一步就是如何选择数据库了。...Slick是集成jdbc的更高层的Query编程语言，可以通过jdbc的url、DataSource等来指定目标数据库类型及相关的参数。...对应Slick中的具体函数有： val db = Database.forConfig("mydb") val db = Database.forURL("jdbc:h2:mem:test1;DB_CLOSE_DELAY...好了，选择了数据库，下面我们就来试试使用它。基本流程是这样的：首先在数据库里创建表，跟着写入一些数据，然后再读出显示。
在对上两篇讨论中我们介绍了并行运算的两种体现方式：并行构建数据源及并行运算用户自定义函数。我们分别对这两部分进行了示范。本篇我准备示范把这两种情况集成一体的并行运算模式。...这次介绍的数据源并行构建方式也与前面描述的有所不同：在前面讨论里我们预知需要从三个独立流来并行构建数据源。但如果我们有一个不知长度的数据流，它的每个元素代表不同的数据流，应该如何处理。...我们知道在AQMRPT表里有从1999年到2xxx年的空气质量测量数据，我们可以试着并行把按年份生成的数据流构建成一个数据源。...直接使用上期示范中的铺垫代码包括NORMAQM表初始化和从STATES和COUNTIES里用名称搜索对应id的函数： val db = Database.forConfig("h2db") /...： import slick.jdbc.meta._ import com.bayakala.funda._ import api._ import scala.language.implicitConversions
FunDA设计的主要目的是解决FRM（Functional Relation Mapping）如Slick这样的批次型操作工具库数据源行间游动操作的缺失问题。...FunDA可以通过函数组件从数据行中产生新数据行或者指令行并且在数据流的任何位置运算用户提供的功能函数，使其能使用该位置的数据行进行数据更新或者数据（指令）行产生操作。...我们将在下面几个章节进行FunDA功能的使用示范。 Slick运算Query返回的结果集合内的数据行类型一般是Tuple类型。因为无法使用字段名，是弱类型。...除了从方便使用角度考虑，还因为FunDA开发是基于Scala函数式编程模式的，静态类型系统（static type system）对类型要求比较严格，所以FunDA的数据流内元素必须是强类型的，大部分是...下面我们就示范一下如何把Slick的数据结果集合转变成强类型数据流： 从世界银行公开数据网站下载了一份美国州县空气质量报告原始数据，cvs格式的，30万条左右。导入h2数据库后作为示范数据。
FunDA的并行数据库读取功能是指在多个线程中同时对多个独立的数据源进行读取。这些独立的数据源可以是在不同服务器上的数据库表，又或者把一个数据库表分成几个独立部分形成的独立数据源。...当然，并行读取的最终目的是提高程序的运算效率。在FunDA中具体的实现方式是对多个独立的数据流进行并行读取形成一个统一综合的数据流。我们还是用上次示范所产生的表AQMRPT作为样板数据。...在这次示范里我们需要把AQMRPT表中的STATENAME,COUNTYNAME字段抽取出来形成两个独立的表STATE和COUNTY。...然后把这三部分构建成三个独立的数据源： //define query for extracting County names from AQMRPT in separate chunks //query...slick.jdbc.H2Profile.api._ import scala.concurrent.duration._ import scala.concurrent.
在这次示范里我们就创建一个新表NORMAQM，把AQMRPT表内数据都搬进来。并在这个过程中把STATENAME和COUNTYNAME字段转换成STATES和COUNTIES表的id字段。...case _ => fda_skip } } countyStream.appendTask(getid).startRun id } 我们可以如下这样获取这个程序的数据源...流程我们设计了两个用户自定义函数：一个根据数据行内的state和county字段调用函数getStateID和getCountyID获取相应id后构建一条新的NORMAQM表插入指令行，然后传给下个自定义函数...下面就是这次示范的源代码： import slick.jdbc.meta._ import com.bayakala.funda._ import api._ import scala.language.implicitConversions...scala.concurrent.
FDAROW）之后最为适合 2、动作行（action-row）：case class包嵌slick.DBIOAction的数据类型，如：FDAActionRow(slickQueryAction) 3...乍看好像直接用函数式编程中的map,flatMap函数都能达到同样的目标，如： fdaStream.map(row => transformData(row)).map(action => runQueryAction...承上篇的示范所产生的数据表AIRQM。这是一个直接导入cvs文件产生的数据表，所有字段都是String类型的。...我们把数据导入的流程分成下面几个步骤： 1、载入数据源 >>> 数据行类型转换：从AQMRowModel转成AQMRPTModel >>> 把新类型的数据行传给下游 2、把上游传来的数据行转换成动作行...本次示范的源代码如下： import slick.jdbc.meta._ import com.bayakala.funda._ import api._ import scala.language.implicitConversions
我认为这是一项非常好的技术，它可以满足构建微服务所需的所有基本要求： 易于实现 快速 健壮性 很好的支持和文档记录 在数据方面，我选择了Slick作为库，将数据库交互和FlyWay抽象为数据库迁移框架。...最后，也是很重要的一点，测试支持！我喜欢Scala Test，因为它始终是我在Scala的项目的一部分，但我们的CDC呢？ 对于CDC，有一个非常好的框架，可用于多平台：Pact。...生产者特定的依赖关系仅用于数据库支持，如您所见，我使用H2（在内存数据库中），但您可以轻松地将其替换为其他数据库支持。...同时考虑到所有HTTP元素必须匹配（方法，url，标题，正文和查询） 用于验证消费者契约的实际测试的定义： 此代码将针对以前的方案运行，虚拟服务器将响应 交互部分中定义的唯一HTTP请求（如果响应为deined...您可以在官方文档中找到更多关于如何在Slick中实现实体和DAO的示例和信息。
在Slick官方文档中描述：连接后台数据库后，需要通过定义Projection，即def * 来进行具体库表列column的选择和排序。...通过Projection我们可以选择库表中部分列、也可以增加一些自定义列computed column。具体来说Projection提供了数据库表列与Scala值的对应。...我们来看看Slick官方文件上的例子： import scala.reflect.ClassTag // A custom record class case class Pair[A, B...回到主题，下面是一个典型的Slick数据库表读取例子： 1 class TupleTypedPerson(tag: Tag) extends Table[( 2 Option[Int]...造成的后果是返回的结果行不含字段名，只有字段位置。使用这样的行数据很容易错误对应，或者重复确认正确的列值会影响工作效率。
它是以数据交换的形式进行系统集成的。所以，Akka-http的核心功能应该是数据交换的实现了：应该能通过某种公开的数据格式和传输标准比较方便的实现包括异类系统之间通过网上进行的数据交换。...覆盖包括：数据编码、发送和数据接收、解析全过程。Akka-http提供了许多网上传输标准数据的概括模型以及数据类型转换方法，可以使编程人员很方便的构建网上往来的Request和Response。...但是，现实中的数据交换远远不止针对request和response操作能够满足的。系统之间数据交换经常涉及文件或者数据库表类型的数据上传下载。...虽然在Http标准中描述了如何通过MultiPart消息类型进行批量数据的传输，但是这个标准涉及的实现细节包括数据内容描述、数据分段方式、消息数据长度计算等等简直可以立即令人却步。...Akka-http的stream类型数据内容是以Source[T,_]类型表示的。
我认为这是一项非常好的技术，它可以满足构建微服务所需的所有基本要求： 易于实现 快速 健壮性 很好的支持和文档记录 在数据方面，我选择了Slick作为库，将数据库交互和FlyWay抽象为数据库迁移框架。...最后，也是很重要的一点，测试支持！我喜欢Scala Test，因为它始终是我在Scala的项目的一部分，但我们的CDC呢？ 对于CDC，有一个非常好的框架，可用于多平台：Pact。...同时考虑到所有HTTP元素必须匹配（方法，url，标题，正文和查询） 用于验证消费者契约的实际测试的定义： 此代码将针对以前的方案运行，虚拟服务器将响应 交互部分中定义的唯一HTTP请求（如果响应为deined...您可以在官方文档中找到更多关于如何在Slick中实现实体和DAO的示例和信息。...最后一件事是将我们的新数据源与业务逻辑关联起来，改变路线以便从DB中检索类别： Routes.scala 我们刚刚调用dao中的findAll方法替换了静态列表。
在上期讨论中我们介绍了Scala Macros，它可以说是工具库编程人员不可或缺的编程手段，可以实现编译器在编译源代码时对源代码进行的修改、扩展和替换，如此可以对用户屏蔽工具库复杂的内部细节，使他们可以用简单的声明方式...我在介绍了Slick之后立即转入Scala Macros是有一些特别目的的。...研究FRM Slick乃至学习泛函编程的初衷就是希望能为传统的OOP编程人员提供更简单易用的泛函库应用帮助，使他们无须对函数式编程模式有太深刻了解也能使用由函数式编程模式所开发的函数库。...希望通过Macros的产生代码功能把函数库的泛函特性和模式屏蔽起来，让用户能用他们习惯的方式来定义函数库中的类型对象、调用库中的方法函数。 ...虽然Scalameta是从头设计的，但是它还是保留了许多Def Macros的思想，特别是沿用了大部分scala-reflect的quasiquote模式。
类更多存在于面向对象语言，非面向对象语言也有“结构体”等与之相似的概念；类是对数据的抽象，而类型则是对数据的”分类”，类型比类更“具体”，更“细”一些。...def foo(b: A#B) 结构类型 结构类型(structural type)为静态语言增加了部分动态特性，使得参数类型不再拘泥于某个已命名的类型，只要参数中包含结构中声明的方法或值即可。...Null与Nothing scala 类型系统以Any为根,分为AnyRel和AnyVal 两个分支体系,在AnyRef 底层有一个Null的子类型,它被当做AnyRef的子类型,在两个分支的最底层类型是...int i = (int)((Integer)null); // scala里，把值为null的Integer拆箱为值类型Int是ok的，得到Int的默认值0 val i = null.asInstanceOf...[java.lang.Integer].asInstanceOf[Int] scala 和 java 的装箱拆箱的不同 在java里基本类型(primitive type) 与引用类型是有明确差异的，虽然提供了自动装箱拆箱的便捷
1 什么是包装类 在 JAVA 中，八大基础数据类型（int,float,double...）不是继承自 Object，并且不具备对象的特征的。比如：基本数据类型就不能调用方法。...类型转换成包装类，如何将包装类转换成int类型。...包装类与基本类型的转换 我们一般将“基本数据类型转换成包装类”的过程叫做装箱，将“包装类转换成基本数据类型”的过程叫做拆箱 当包装类与基本数据类型比较，会自动将包装类拆箱为基本数据类型 java1.5...之后又自动装箱（autoboxing）和自动拆箱（autounboxing）功能 3.1 装箱 把基本数据类型转为包装类对象。...(i); //手动装箱 Integer y = i; // 自动装箱 3.2 拆箱 把包装类对象拆为基本数据类型 可以分为手动拆箱和自动拆箱 一般是因为需要运算，Java中的大多数运算符是为基本数据类型设计的
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