scalikejdbc的简介：
ScalikeJDBC是一款给Scala开发者使用的简介访问类库，它是基于SQL的，使用者只需要关注SQL逻辑的编写，所有的数据库操作都交给ScalikeJDBC。这个类库内置包含了JDBCAPI，并且给用户提供了简单易用并且非常灵活的API。并且，QueryDSl（通用查询查询框架）使你的代码类型安全，半年过去可重复使用。我们可以在生产环境大胆地使用这款DB访问类库。
笔者用的是MySQL数据库，所以此处以MySQL为例，以下是通过ScalikeJDBC来操作数据库的具体过程
【操作大纲】
1.拿到connection
2.拿到statement
3.拿到rs
4.结果获取出来
5.关掉rs，stmt和connection释放资源
【pom文件的配置】
<!--Scala相关依赖--> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${scala.version}</version> </dependency> <!--scalikejdbc相关依赖--> <dependency> <groupId>org.scalikejdbc</groupId> <artifactId>scalikejdbc_2.11</artifactId> <version>${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>
【配置连接数据库的信息文件】
1.在src的main目录下配置一个resource文件夹，文件夹下再创建一个application.conf
【配置使文件能够被读取】
File=》Project Structure ####若想使配置文件能够被加载，需将config设置为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创建Employer表格】
create table Employer( name varchar(10), age varchar(4), salary varchar(10) );【scala编程实现增删改查操作】
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执行完毕---------------") //查询出结果 val results = select() for (employer <- results) { println(employer.name, employer.age, employer.salary) } println("----------------select执行完毕---------------") //修改 update(1000, "zhangsan") println("----------------update执行完毕---------------") //根据姓名删除 deleteByname("zhangliu") println("----------------deleteByname执行完毕---------------") //删除所有记录 deleteAll() println("----------------deleteAll执行完毕---------------") 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() } } }
转载于:https://www.cnblogs.com/xuziyu/p/10799202.html
相关资源：数据结构—成绩单生成器