概述
Slick 对于 Scala 来说,有如 LINQ 至于 C#,或者类似于其它平台上的 ORM 系统,它使用应用使用数据库有如使用 Scala 内置的集合类型(比如列表,集合等)一样方便。当然如有需要你还是可以直接使用 SQL 语句来查询数据库。
下面为使用 Slick 的代码片段:
val limit = 10.0
( for( c <- coffees; if c.price < limit ) yield c.name ).list
sql"select COF_NAME from COFFEES where PRICE < $limit".as[String].list
使用 Slick 而不直接使用 SQL 语句,可以使用编译器帮助发现一些类型错误,同时 Slick 可以为不同的后台数据库类型生成查询。
它具有如下的一些特征:
Scala
所有查询,表格和字段映射,以及类型都采用普通的 Scala 语法。
class Coffees(tag: Tag) extends Table[(String, Double)](tag, "COFFEES") {
def name = column[String]("COF_NAME", O.PrimaryKey)
def price = column[Double]("PRICE")
def * = (name, price)
}
val coffees = TableQuery[Coffees]
数据访问接口类型 Scala 的集合类型
coffees.map(_.name)
coffees.filter(_.price < 10.0)
类型安全
你使用的 IDE 可以帮助你写代码在编译时而无需到运行时就可以发现一些错误
val coffeeNames: Seq[Double] = coffees.map(_.price).list
coffees.filter(_.price < 10.0)
可以组合
查询接口为函数,这些函数可以多次组合和重用。
// Create a query for coffee names with a price less than 10, sorted by name
coffees.filter(_.price < 10.0).sortBy(_.name).map(_.name)
// The generated SQL is equivalent to:
// select name from COFFEES where PRICE < 10.0 order by NAME
支持的数据库系统
- DB2 (via slick-extensions)
- Derby/JavaDB
- H2
- HSQLDB/HyperSQL
- Microsoft Access
- Microsoft SQL Server (via slick-extensions)
- MySQL
- Oracle (via slick-extensions)
- PostgreSQL
- SQLite
对于其它的一些数据库类型 Slick 也提供了有限的支持。
查询接口 Lifted Embedding
Sclick 使用 Lifted Embedding 作为标准的数据库查询接口,此外 Direct Embedding 接口正在开发测试当中。
Lifted Embedding 的名称来自于,你不是使用标准的 Scala 数据类型来访问查询数据库,而是使用 Rep 构造器来提升(Lift)Scala 的基本数据类型,然后使用提升后的数据类型来访问数据库,比如标准的 Scala 集合的例子:
case class Coffee(name: String, price: Double)
val coffees: List[Coffee] =
val l = coffees.filter(_.price > 8.0).map(_.name)
而对应的提升之后的例子:
class Coffees(tag: Tag) extends Table[(String, Double)](tag, "COFFEES") {
def name = column[String]("COF_NAME")
def price = column[Double]("PRICE")
def * = (name, price)
}
val coffees = TableQuery[Coffees]
val q = coffees.filter(_.price > 8.0).map(_.name)
// ^ ^ ^
// Rep[Double] Rep[Double] Rep[String]
所有的基本 Scala 类型,都提升为 Rep。即使是 8.0 字面量也被提升为 Rep[Double] 类型。
后面的例子,我们会采用 Chinook 数据库作为例子。
Chinook 数据库前身为著名的 Northwind 数据库,它的数据模型如下:
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