#postgresql #scala #slick
#postgresql #scala #гладкий
Вопрос:
У меня есть простой запрос PostgreSQL, у меня возникли проблемы с переводом в гладкий запрос. Я застрял в синтаксическом супе при использовании groupBy
предложения.
SELECT u.id AS investor_id,
u.account_type,
i.first_name,
issuer_user.display_name AS issuer_name,
p.legal_name AS product_name,
v.investment_date,
iaa.as_of AS CCO_approval_date,
v.starting_investment_amount,
v.maturity_date,
v.product_interest_rate,
v.product_term_length,
i.user_information_id,
v.id AS investment_id
FROM investors u
JOIN
( SELECT ipi.investor_id,
ipi.first_name,
ipi.user_information_id
FROM investor_personal_information ipi
JOIN
( SELECT investor_id,
MAX(id) AS Max_Id
FROM investor_personal_information
GROUP BY investor_id ) M ON ipi.investor_id = m.investor_id
AND ipi.id = m.Max_Id ) i ON u.id = i.investor_id
JOIN investments v ON u.id = v.investor_id
JOIN sub_products AS sp ON v.sub_product_id = sp.id
JOIN products AS p ON p.id = sp.product_id
JOIN company AS c ON c.id = p.company_id
JOIN issuers AS issuer ON issuer.id = c.issuer_id
JOIN users AS issuer_user ON issuer.owner = issuer_user.id
JOIN investment_admin_approvals AS iaa ON iaa.investment_id = v.id
ORDER BY i.first_name DESC;
Я начал его писать
val query = {
val investorInfoQuery = (for {
i <- InvestorPersonalInformation
} yield (i)).groupBy {
_.investorId
}.map {
case (id, rest) => {
id -> rest.map(_.id).max
}
}
}
Я знаю, что мне нужно создавать базовые запросы в один большой запрос и применять к ним объединения по отдельности. Кто-нибудь может помочь мне или предоставить мне несколько примеров? Гладкий — это сложно.
Комментарии:
1. Одним из вариантов является простой SQL в slick. Вы можете использовать свой существующий sql и сопоставить его с типом результата с помощью slick .
Ответ №1:
Выглядит довольно просто для написания. Я не собираюсь помогать вам писать весь запрос, я просто приведу вам пример, которому вы можете следовать, чтобы записать свой запрос.
Допустим, у вас была следующая структура и соответствующие табличные запросы, определенные как employees
, emplayeePackages
и employeeSalaryCredits
case class Employee(id: String, name: String)
case class EmployeePackage(id: String, employeeId: String, baseSalary: Double)
case class EmployeeSalaryCredit(id: String, employeeId: String, salaryCredited: Double, date: ZonedDateTime)
Теперь предположим, что вы хотите, чтобы все кредиты зарплаты для всех сотрудников с employee's id, employee's name, base salary, actual credited salary and date of salary credit
тогда ваш запрос будет выглядеть
val queryExample = employees
.join(employeePackages)
.on({ case (e, ep ) => e.id === ep.employeeId })
.join(employeeSalaryCredits)
.on({ case ((e, ep), esc) => e.id === esc.employeeId })
.map({ case ((e, ep), esc) =>
(e.id, e.name, ep.baseSalary, esc.salaryCredited, esc.date)
})