scala之使用scalikejdbc操作數據庫

scalikejdbc的簡介：

ScalikeJDBC是一款給Scala開發者使用的簡介訪問類庫，它是基於SQL的，使用者只需要關注SQL邏輯的編寫，所有的數據庫操作都交給ScalikeJDBC。這個類庫內置包含了JDBCAPI，並且給用戶提供了簡單易用並且非常靈活的API。並且，QueryDSl（通用查詢查詢框架）使你的代碼類型安全，半年過去可重復使用。我們可以在生產環境大膽地使用這款DB訪問類庫。

 

筆者用的是MySQL數據庫，所以此處以MySQL為例，以下是通過ScalikeJDBC來操作數據庫的具體過程

【操作大綱】

1.拿到connection

2.拿到statement

3.拿到rs

4.結果獲取出來

5.關掉rs，stmt和connection釋放資源

【pom文件的配置】

<!--Scala相關依賴-->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>

</dependency>

<!--scalikejdbc相關依賴-->
<dependency>
<groupId>org.scalikejdbc</groupId>
<artifactId>scalikejdbc_2.11</artifactId>
<version>${scalikejdbc.version}</version>
</dependency>

<dependency>
<groupId>org.scalikejdbc</groupId>
<artifactId>scalikejdbc-config_2.11</artifactId>
<version>${scalikejdbc.version}</version>
</dependency>

<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql.jdbc.version}</version>
</dependency>

 

<properties>

<scala.version>2.11.8</scala.version>
<scalikejdbc.version>3.3.2</scalikejdbc.version>
<mysql.jdbc.version>5.1.38</mysql.jdbc.version>

</properties>

【配置連接數據庫的信息文件】

1.在src的main目錄下配置一個resource文件夾，文件夾下再創建一個application.conf

【配置使文件能夠被讀取】

File=》Project Structure  ####若想使配置文件能夠被加載，需將config設置為resource

 

 【application.conf文件配置信息如下】

db.default.driver="com.mysql.jdbc.Driver"
db.default.url="jdbc:mysql://hadoop001/ruoze_d6?characterEncoding=utf-8"
db.default.user="root"
db.default.password="123456"

# Connection Pool settings
db.default.poolInitialSize=10
db.default.poolMaxSize=20
db.default.connectionTimeoutMillis=1000

 

【在ruoze_d6創建Employer表格】

create table Employer(
name varchar(10),
age varchar(4),
salary  varchar(10)
);

【scala編程實現增刪改查操作】

package com.wsk.bigdata.scala.scalikejdbc

import scalikejdbc._
import scalikejdbc.config._

case class Employer(name: String, age: Int, salary: Long)

object JdbcTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    DBs.setupAll()

    val config = DBs.config

    val employers = List(Employer("zhangsan", 20, 18000), Employer("zhangliu", 50, 300000), Employer("lisi", 22, 22000))
    //批量插入
    insert(employers)
    println("----------------insert執行完畢---------------")
    //查詢出結果
    val results = select()
    for (employer <- results) {
      println(employer.name, employer.age, employer.salary)
    }
    println("----------------select執行完畢---------------")
    //修改
    update(1000, "zhangsan")
    println("----------------update執行完畢---------------")
    //根據姓名刪除
    deleteByname("zhangliu")
    println("----------------deleteByname執行完畢---------------")
    //刪除所有記錄
    deleteAll()
    println("----------------deleteAll執行完畢---------------")

    DBs.closeAll()
  }


  def insert(employers: List[Employer]): Unit = {
    DB.localTx { implicit session =>
      for (employer <- employers) {
        SQL("insert into wsktest(name,age,salary) values(?,?,?)")
          .bind(employer.name, employer.age, employer.salary)
          .update().apply()
      }

    }
  }

  def select(): List[Employer] = {
    DB.readOnly { implicit session =>
      SQL("select * from wsktest")
        .map(rs => Employer(rs.string("name"), rs.int("age"), rs.long("salary")))
        .list().apply()
    }
  }

  def update(age: Int, name: String) {
    DB.autoCommit { implicit session =>
      SQL("update wsktest set age = ? where name = ?").bind(age, name).update().apply()
    }
  }


  def deleteByname(name: String): Unit = {
    DB.autoCommit { implicit session =>
      SQL("delete from wsktest where name = ?").bind(name).update().apply()
    }
  }

  def deleteAll(): Unit ={
    DB.autoCommit { implicit session =>
      SQL("delete from wsktest ").update().apply()
    }
  }
}