ScalikeJDBC Async と Skinny Framework のご紹介です。

1. 非同期 JDBC in Scala
@seratch
Kazuhiro Sera

2. Really?
え、ホントに？

3. JDBC?
JDBC はブロックするって
聞いてたんだけど？

4. Exactly
ええ、その通りです。

5. ﾐ ヽヽヽﾘﾘﾉノノノ
彡ﾐｲ ￣￣'`￣ヾﾐ
彡ﾐi ) ;|ﾐ
彡ﾐ〉 _,,,,,,,,, i,i ,,,,,_ｲﾐ JDBC と言ったな、
rﾐi _-・- l-・-､ｖ
{6〈`┬ ､_」_ イ あれは嘘だ。
ヾ| ( ,-ー-､) |
＼ `- ͡-´ﾉ 、 ' ’
／i＼ ＿＿ﾉ - ∩_____ ’
／＼_ _ﾉ＼ （ ｲ___ヨ - ﾊﾟｯ
(＿Y ヽﾉ )イ͡ニ ,ノ
( )_＿＿_/ `ー-ー´
ー-',..-'ー.-,ー!..ー,,-._ー.,-ー.,-ー-...,,____
l | i i ''i,,_

6. JDBC っぽい non-blocking
な DB アクセス in Scala
@seratch
Kazuhiro Sera

7. ScalikeJDBC
- Scala の DB アクセスライブラリ
- “仕事で使っても詰まない”
- SQL 書ける、柔軟性、拡張性、スピー
ディなバグ対応・リリース、日本語
- Slick、Squeryl ほど有名じゃないけ
ど、結構イケる感じです

8. DSL で書いた例
import scalikejdbc._, SQLInterpolation._
val memberId = 123
val member = DB readOnly { implicit session =>
withSQL {
select.from(Member as m)
.where.eq(m.id, memberId).and.isNull(m.deletedAt)
}.map(Member(m)).single.apply()
}

9. 生 SQL も書けるよ
import scalikejdbc._, SQLInterpolation._
val memberId = 123
val member = DB readOnly { implicit session =>
sql”””select id, name from member
where id = ${memberId} and deleted_at is null”””
.map(Member(m)).single.apply()
}

10. Get things done
- わかりやすくて、ハマりにくい
- 独自のノウハウを探しまわる必要なし
- 1 人目のちゃんと使える人の確保が容易
（Scala の基本と SQL のみ）
- Cookbook（日本語）販売中

11. Productive
- ほぼタイプセーフな API を提供
- sbt プラグインでソースコード自動生成
- スロークエリ、Fluentd にも送れる
- specs2、ScalaTest それぞれに
AutoRollback サポート

12. Main subject
で、そろそろ本題。

13. ScalikeJDBC-Async
- ScalikeJDBC の API 互換だけど内部は
JDBC じゃない
- Activate という他のライブラリに触発
されて実装した（2013/7）
- 国内外でのいくつか利用事例を認識して
いますが、一応まだアルファバージョン

14. How?
- postgresql-async/mysql-async by
@mauricio をラップした
- Netty ベースの独自ドライバ
- queue を持った ConnectionPool
- Transaction は Connection を占有し
て実現（begin/commit 自前で発行）

15. ほぼそのまま！
import scalikejdbc._, SQLInterpolation._, async._
val memberId = 123
val member = AsyncDB withPool { implicit session =>
withSQL {
select.from(Member as m)
.where.eq(m.id, memberId).and.isNull(m.deletedAt)
}.map(Member(m)).single.future()
}

16. Tx は for 式で
val name = “Typesafe”
val programmers = Seq(“Alice”, “Bob”, “Chris”)
val resultFuture = AsyncDB localTx { implicit tx =>
for {
company <- Company.create(name)
employees <- company.hireAll(programmers)
} yield ()
}

17. Tips
- Future[Option[_]] や Future[List[_]]
だらけになるので for 式で書くとよい
- Play2 は Controller の Action に
Future のまま渡せるのでやりやすい

18. OMT?
LT なのに One more thing 的なアレ。

19. Really Must?
確かに JDBC がブロックして
困るアプリの開発もあるが
そうじゃないものの方が多い
というのが現実(リアル)では？

20. Most cases?
- うちのアプリ、実際 Servlet + JDBC で
十分さばけてる（知ってた）
- Reactive? C10K? 何それおいしいの？
- 実は普通の管理画面作りたいだけ
- Java は得意だけど今更の Java 感

21. Rails?
実際、フロントエンドの合理的な選択。
私自身 Java でできた API サーバと
Rails フロントエンドがメインのお仕事。
でも、今日ここにいる皆さんはきっと
できれば Scala がいいんですよね・・

22. Grails?
SI 業界な事情があるところ以外は
「だったらもう Rails で（ry」と思うけど
ともあれ、今日ここにいる皆さんは
Groovy より Scala ですよね・・

23. Play2?
Play2 は発展途上 & Reactive 指向。
見た目から Play1/Rails 的なものを期待して
ミスマッチになっていないか？
管理画面つくるの Play2 で本当に楽？

24. Skinny!
なければつくるのが OSS ということで
Scala on Rails なフレームワークを
作っています（2 週間前から）！
Scalatra + ScalikeJDBC + more...
http://git.io/skinny

25. ORM もあるよ
case class Developer(id: Long, groupId: Opion[Long],
group: Option[Group] = None, skills: Seq[Skill] = Nil)
object Developer extends SkinnyCRUDMapper[Developer] {
belongsTo[Group](Group, (d, g) => d.copy(group = g)).byDefault
hasManyThrough[Skill](DeveloperSkill, Skill, (d, skills) => d.coply(skills = skills))
def extract ...
}
Developer.findAll()
Developer.findById(123)
Developer.createWithAttributes(params.permit(“id”, “groupId”))
Developer.updateById(123).withAttributes(attrs)
Developer.deleteById(123)

26. Thanks
- 非同期 JDBC なんてなかったんやー
- ScalikeJDBC のご紹介
- ScalikeJDBC-Async のご紹介
- Skinny Framework のご紹介