WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Стриминг в slick/scala

Я смотрю на потоковую передачу scala/slick и пытаюсь понять, как она работает. Вот мой тестовый код

    val bigdata = TableQuery[BigData] 
    val x = db.stream(bigdata.result.transactionally.withStatementParameters(fetchSize = 100)).foreach {
      (tuple: (Int, UUID)) =>
        println(tuple._1 + " " + tuple._2)
        Thread.sleep(50)//emulating slow consumer.
    }

    Await.result(x, 100000 seconds)

Пока код работает, я включил журнал запросов postgresql, чтобы понять, что происходит под капотом. Я вижу повторный запрос каждые 100 элементов

2015-11-06 15:03:24 IST [24379-3] postgres@scala_test ЖУРНАЛ: выполнить выборку из S_2/C_3: выбрать x2. "id", x2. "data" из "bigdata" x2 2015-11-06 15:03:29 IST [24379-4] postgres@scala_test ЖУРНАЛ: выполнить

fetch from S_2/C_3: select x2."id", x2."data" from "bigdata" x2
2015-11-06 15:03:34 IST [24379-5] postgres@scala_test LOG:  execute fetch from S_2/C_3: select x2."id", x2."data" from "bigdata" x2
2015-11-06 15:03:39 IST [24379-6] postgres@scala_test LOG:  execute fetch from S_2/C_3: select x2."id", x2."data" from "bigdata" x2
2015-11-06 15:03:44 IST [24379-7] postgres@scala_test LOG:  execute fetch from S_2/C_3: select x2."id", x2."data" from "bigdata" x2
2015-11-06 15:03:49 IST [24379-8] postgres@scala_test LOG:  execute fetch from S_2/C_3: select x2."id", x2."data" from "bigdata" x2

Однако похоже, что он извлекал весь набор данных. Я ожидал запроса со смещением.

ie SELECT * FROM bigdata  LIMIT 100 OFFSET 500

Похоже, все опрошено, и данные отправки отправляются частично.

Затем, пока выполняется вышеуказанная потоковая передача, я вставил новый набор данных в ту же таблицу.

Перед трансляцией

SELECT count(*) FROM bigdata -> 500

Затем вставил несколько строк

SELECT count(*) FROM bigdata  -> 700

Но потоковая передача останавливается на 500. Похоже, это указывает на то, что новые данные никогда не извлекаются и не передаются обратно. Любые идеи, как потоковая передача работает в slick.



Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]