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。...再就是实现了Query的函数组合（functional composition），使Query编程更贴近函数式编程模式。通过函数组合实现代码重复利用，提高编程工作效率。...），从而实现纯代码的函数组合。
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。...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...) 在Slick的Database配置方面forConfig("confItem")是比较灵活、方便实用的。...： 1 package com.datatech.learn.slick101 2 import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
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...所以Query的函数组合就是SQL语句的组合，最终结果是产生目标SQL语句。...上面的DriverAction是DBIOAction的子类。因为DBIOAction是个free monad，所以多个DBIOAction可以进行组合，而在过程中是不会立即产生DBIO副作用的。...DBIOAction的函数组件除monad通用的map、flatMap、sequence等，还包括了andThen、zip等合并操作函数，andThen可以返回最后一个动作结果、zip在一个pair里返回两个动作的结果...= slick.dbio.SynchronousDatabaseAction$$anon$9@60304a44 从上面的这些示范例子我们认识到DBIOAction的函数组合就是数据库操作步骤组合、实际上就是程序的组合或者是功能组合
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。...倒是Query的函数组件如filter,take,drop,sortBy,groupBy等在函数式编程中还是比较适用的。...是了，Slick把jdbc的resultset隐藏起来了。其目的可以理解：这样可以实现语法安全（type safety），才能把SQL编程融入FP编程，即scala集合编程。...library）分享给scala数据库编程的朋友使用。
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/。...大概是说Slick使得我们能像处理普通Scala集合那样处理多种数据库，并能对数据库进行控制，相当于一个ORM框架。...首先是对geotrllis.slick的引用，在build.sbt中的libraryDependencies添加如下项： "org.locationtech.geotrellis" %% "geotrellis-slick...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) }) } 函数接受(String, Point)类型的数组，表示名称和位置。
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。...用户可以利用数据流和FunDA提供的函数组件在数据流中游动进行数据更新操作。...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。...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...下面是示范源代码： import slick.driver.H2Driver.api._ import com.bayakala.funda._ import API._ import scala.language.implicitConversions
FunDA是一种函数式的编程工具，它所产生的程序是由许多功能单一的细小函数组合而成，这些函数就是用户自定义操作函数了。我们在前面曾经提过FunDA的运作原理模拟了数据流管道。...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...本次示范的源代码如下： import slick.jdbc.meta._ import com.bayakala.funda._ import api._ import scala.language.implicitConversions...scala.concurrent....{Await, Future} import scala.util.
Web Framework Benchmarks 这是许多执行基本任务（例如JSON序列化，数据库访问和服务器端模板组成）的Web应用程序框架的性能比较。每个框架都在实际的生产配置中运行。...在2013年3月的博客文章中，我们发布了比较几个执行简单但有代表性的任务（序列化JSON对象和查询数据库）的Web应用程序框架的性能的结果。自那时以来，社区的投入一直是巨大的。...116,280 20.7% 0 Mcr Rby Rac Pum Lin Rea 73 echo 114,610 20.4% 0 Mcr Go Non Non Lin Rea 74 play2-scala-slick...纯文本：仅用于请求路由基础的练习，旨在演示特别是高性能平台的功能。请求将使用HTTP流水线发送。响应有效载荷仍然很小，这意味着要使测试环境的千兆以太网饱和，仍然需要良好的性能。...缓存：对来自数据库的信息进行平台或框架的内存中缓存。为了简化实施，要求与多数据库查询测试（测试＃3）非常相似，但是使用单独的数据库表并且相当慷慨/宽容，允许应用每个平台或框架的最佳实践。
今天我们来聊聊如何将Scala和Kotlin作为脚本语言使用（Java不支持以脚本形式运行哦）。...Process.waitFor()等待调用的外部程序执行完毕再接着执行脚本后续代码。 从输出结果的InputStream中得到文本输出，可以看到最终的文本输出每一行之后都会增加一个换行符。...可以看到和Kotlin脚本程序一样不需要主函数，Scala脚本同样以args参数接收用户输入（args是一个Array[String]类型的数组） 在命令行执行：scala Main.scala 高寒...调用外部命令 在Scala中可以调用Java方法，我们可以直接使用上面类似Kotlin的方式，但是Scala中为我们提供了更加便捷的方法来调用外部命令或程序，下面我们来看一下吧！...方法，得到执行结果的文本输出 使用Process的lazyLines方法，将得到保存在LazyList[String]结构的输出中（延迟执行） 注意：这里的Process类是Scala类库中提供的，前面在
但是在现实中理想总是不如人意，本来想在一个规模较小的公司展展拳脚，以为小公司会少点历史包袱，有利于全面技术改造。...在我们这里的情况就是：以前一堆c#、sqlserver的东西必须保留，新的功能比如大数据、ai、识别等必须用新的手段如scala、python、dart、akka、kafka、cassandra、mongodb...model这一过程，也就是能达到用户随意调用服务 前面曾经实现了一个jdbc-engine项目，基于scalikejdbc，不过只示范了slick-h2相关的功能。...= 10 maxConnections = 12 minConnections = 4 keepAliveConnection = true } postgres...最后是put：这是为批次型的事物处理设计的。接受一条或者多条无参数sql指令，多条指令会在一个事物中执行。
Postgres 数据库中（了解有关 Notion 数据模型的更多信息）。...Notion 用户更新现有块（文本、标题、标题、项目符号列表、数据库行等）的频率远远高于添加新块的频率。这导致块数据主要是更新量大的 ~90% 的 Notion 更新插入是更新。...• 它为大多数轻量级用例提供了用户友好的 PySpark 框架，并为高性能、繁重的数据处理提供了高级 Scala Spark。...这会将 S3 数据集划分为 480 个分片，从 shard0001 到 shard0480， 更有可能将一批传入更新映射到同一分片中的同一组文件。...对于更复杂的工作，如树遍历和非规范化，我们在几个关键领域利用了Spark的卓越性能： • 我们受益于 Scala Spark 的性能效率。
，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行运算，提供了一种高度受限的共享内存模型。...可以通过官网查看API： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/index.html 列举部分常用的： ActionAPI...说明 count() 返回数据集中原始个数 collect() 以数组形式返回数据集中所有元素 first() 返回数据集第一个元素 take(n) 以数组形式返回数据集前n个元素 reduce(func...，并返回一个新的数据集 map(func) 将元素传递到func函数，并将结果返回为一个新的数据集 flatMap(func) 与map()相似，但每个输入元素都可以映射到0或多个输出结果 groupByKey...JAVA），将三个文本分别加载为RDD（或DataFrame），然后综合统计三个文本中的各个单词数量总和。
=# \echo The variable a is :a The variable a is postgresql EDB enterprise database 下面我们举一个复杂的例子 我们的变量在一个文本中...，而我们要执行的脚本在另一个文件中 psql -x -v a="$( cat file.txt )" -f show.sql 而如果你有一个更复杂的执行方式，如同下面的这个例子 [postgres@...limit :b; select datname from pg_database limit :c; select datname from pg_database limit :d; 以上为将变量带入查询中的一些简单的操作...，而在POSTGRESQL 有一部分情况是通过将变量带入到函数中的，我们下面举一个例子来看看如何将变量带入到函数，我们简单的写一个函数，来进行当前PG实例中有多少数据库的一个计算，但是我们查询的是符合我们要求的...最后经过查阅，如果要在外部调用函数，给出变量是不能单独写语句的，而是要用其他的方式来代替 -c 或 -f 调用命令的方式 ，具体的写法如下： psql -X -v a="'postgres'" <
在5月份的深圳scala meetup上我分享了有关集群环境下的编程模式思路。我提供了下面这个示意图： ? 上图是我正在探讨的“现代企业I.T综合数据平台”网络结构。...由于jdbc数据库不支持分布式的运算模式，所以从数据交换的角度上它与集群环境是脱离的：jdbc数据不可以从集群中的任何节点获取。所以只有通过基于http的一种服务来向其它节点提供数据。...我首先考虑了akka-http，在准备过程中接触了gRPC，发现gRPC更加适合跨jvm的程序控制，主要因为gRPC支持双向的流控制。...首先示范一个传统的Unary(request/response)模式实现：从客户端向服务端发出一个Query指令、服务端按指令从JDBC数据库中返回DataRows。...下面是.proto文件中对应的IDL定义： message JDBCDataRow { string year = 1; string state = 2; string county = 3;
ClickHouse尝试将数值映射到ClickHouse的数据类型。设置 external_table_functions_use_nulls 来定义如何处理 Nullable 列....这同样适用于数组数据类型中的 null 值.引擎参数host:port — PostgreSQL 服务器地址.database — 数据库名称.table — 表名称.user — PostgreSQL...PostgreSQL 的 Array 类型会被转换为 ClickHouse 数组。...要小心 - 一个在 PostgreSQL 中的数组数据，像type_name[]这样创建，可以在同一列的不同表行中包含不同维度的多维数组。...但是在 ClickHouse 中，只允许在同一列的所有表行中包含相同维数的多维数组。支持设置 PostgreSQL 字典源中 Replicas 的优先级。地图中的数字越大，优先级就越低。
提供客户端工具，通过服务器进行 HTTP/TCP 连接的隧道，无需在客户端 root 权限。 提供简单 GUI 界面，允许用户将 X 域/子域映射到 Z 客户端上 Y 端口，并代理所有连接到该域。...提供高级语言，抽象低级加密概念，便于将私有应用程序集成到堆栈中 编译为电路，使零知识证明实际可行 受传统编程语言（如 JavaScript、Scala 和 Rust）影响，在易读性和易用性方面具有很强的重点...在 Rust 中编写的 Python-3（CPython >= 3.12.0）解释器。 可以在 WebAssembly 上运行在线演示。 支持 JIT 编译器，将 Python 函数编译成本机代码。...使用 Python、Node.js 和 .NET 构建 使用 Redis 进行消息传递和 Postgres 进行存储 可以通过 Docker Compose 在本地运行应用程序，并在 http://localhost...:5000 查看投票应用，http://localhost:5001 查看结果 也可以在 Docker Swarm 中运行，或者使用 Kubernetes 部署服务和创建部署
自 2021 年以来，著名的生产力应用程序 Notion 的数据增长了惊人的 10 倍。 2021 年初，他们在 Postgres 中拥有大约 200 亿个块行。...在进一步讨论之前，了解 Notion 中 “Block” 的概念很重要。 在 Notion 编辑器中看到的所有内容（文本、图像、标题、列表、页面等）在后端都建模为 “块” 实体。...块类型可能具有不同的前端表示和行为。但是它们都存储在具有一致结构、架构和相关元数据的 Postgres 数据库中。...• 存在一个用户友好的 PySpark 框架，用于轻量级用例和高级 Scala Spark，用于高性能和繁重的数据处理。 • 能够以分布式方式处理大规模数据。...• 在正常操作期间，它们会提取更改的 Postgres 数据并持续应用于 S3。 • 在极少数情况下，它们会拍摄一次完整的 Postgres 快照，以引导 S3 中的表。
这一下又犯难了，之前处理的全是raster数据，通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等，如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到，但是大致分析首先需要进行栅格化，因为栅格化之后就可以直接使用Geotrellis...读出了矢量数据后，紧接着就是将数据映射到栅格图像上。...将Geometry数组对象进行栅格化 获取Geometry数组对象的空间范围RasterExtent 栅格化后的数据仍然包含了投影、空间范围等空间信息以及分辨率、图像尺寸等栅格信息，所以我们要先根据...Geometry数组，re为上文中得到的RasterExtent，100表示将这些对象在栅格中赋予的像素值。 ...操作Accumulo 六、geotrellis使用（六）Scala并发（并行）编程 七、geotrellis使用（七）记录一次惨痛的bug调试经历以及求DEM坡度实践 八、geotrellis使用
, "HTML", "Java ", "JavaScript", "JSON", "PHP", "Python", "Rust ", "Scala...Powerpipe 将名称作为字符串数组传递，这是一个本机 Postgres 类型，可以使用其 unnest 函数展开。...对于这些名称中的每一个，第二个 CTE 会计算 hn 表中标题与名称匹配且时间戳在所需范围内帖子的数量。 这在 SQLite 或 DuckDB 中均不起作用。两者都不能接受字符串数组作为参数。...= '' ), 匹配名称和过滤时间 现在查询必须计算展开列表中每个名称的提及次数。以下是针对三个数据库得出的解决方案。...同样的原则适用于 Python 和 JavaScript 以外的语言。当您使用最流行的技术时，LLM 会让您更轻松；在长尾中，您必须更加努力才能获得好处。
所以我首先想到的是如何将翻译功能加入到 DD 中。 搜索了一下 Python 的机器翻译资料，发现了 translate 这个 Python 包。...这款软件能够做的事情非常多，包括文本分类、文本生成、自动问答、文本翻译、自动摘要等等。这里我只用到了其中的文本翻译功能。...这样，对于普通用户而言，并不需要过多的人工智能知识，也不需要经过复杂而繁琐的模型训练，把它当做一个黑盒，集成到软件中即可。...做出的画作如下： 依据中国古诗词作画，面临着两道难题。首先是翻译到英文，可能意思相差太远，比如上面的接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红翻译到英文，意思完全变了。...其次，即使完整翻译成英文，但古诗词的意境如何表现出来，上面的接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红这句诗，即使人工修改为比较贴近字面意思的英文，但做出来的画依然不太满意，并没有做出诗中描绘的风景。
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