与SQLAlchemy for Java/Scala最接近的等价物

作为一个不熟悉Python的人，我经常听到很多对SQLAlchemy的赞扬。所以我想了解：

与“类型安全的SQL构建器”相比，它提供了什么

在Java（或Scala）世界中是否有更接近它的等价物？我看到在这方面提到过

提供类似于他们在图书馆主页上的“SQLALCHEMY的哲学”中所讨论的可组合性。您可以查询一个查询

val query = from(table)(t => where(t.a === 1) select(t))
val composed = from(query)(q => where(q.b === 2) select(q))

它还分享了设计理念的一个很好的部分，主要是当事情变得复杂时，库应该“让开”，让开发人员自己调整事情。当SuleLi做对象映射时，我认为它比一个ORM更多的是DSL。

通过快速浏览SQLAlchemy功能列表，可以看到一些它没有共享的功能：

能够使用原始SQL——在标准ANSI SQL中很难找到任何无法表达的内容

继承映射-这里有一些个人观点，但我认为当库这样做时，它常常违反“让开”原则

当然，Squeryl还提供了我认为Python库不能的一个主要特性，即编译器检查类型的查询安全性。

（参见下面关于“SLIK”的注释）可以做的简单：

for{
  a <- Article
  if a.dateCreated between(start, end)
  _ <- Query groupBy a.reporterID orderBy a.dateCreated.desc
} yield(a)

用于{
SQLAlchemy值得注意的一点是，它使表成为第一类对象。因此，核心API实际上是围绕表对象编写的，因此API本质上是关系型的。因此，在这个级别上，即使API是OO，它也基本上反映了RDBMS对象或函数，如表、列、关系等OIN、别名等。在这个级别上，SQLAlchemy本质上为您提供了一个OOSQL，其中SQL和关系数据库没有被给予第二类处理。同样，在这个级别上，SQLAlchemy真正的光芒四射，因为这个抽象级别使您能够降低到“原始”级别关系级别，从而获得了我从未见过的任何其他ORM提供的巨大灵活性。有趣的是，在ORM中建模类继承所需的一些底层功能是在这一层实现的，例如联接表继承

更经常使用的API（至少最近）是声明式API，它实际上是更多的OO，将业务领域中的对象映射到我上面提到的对象（在大多数情况下是透明的）。这就是ORM功能的用武之地，该API与其他ORM API更为相似，在其他ORM API中，用户使用域对象，这些操作直接转换为底层表操作

据我所知，Scala中的ORM仍然在追赶Java中容易获得的功能（例如继承），尽管它们提供了其他功能（例如类型安全性、类似LINQ的构造），尽管它们面临一些严重问题，如22列限制。（我读过一些评论，其中很少有人想知道为什么任何人都需要超过22个专栏，至少在我的经验中，有些情况我不会称之为罕见，在这种情况下，一个人需要超过22个专栏的倍数）

scala中的ORM（尽管它们有着与Java不同的风格）我认为仍然能够满足需要。关于SQLAlchemy，我在Java或scala中见过与之相当的ORM吗？我没有见过

编辑：我忘了补充一点，就是即使使用声明式API，SQLAlchemy仍然可以直接访问底层对象以声明方式映射，Foo.\uuuu table\uuuuu是一个表对象，如果您愿意，可以直接使用。
您也可以使用最近添加到typesafe堆栈中的对象。
ActiveJDBC
它是“活动记录”设计模式的Java实现。它的灵感来自RubyonRails的活动记录ORM。它可能适合您的需要


或

JDBI
一个用于Java的SQL便利库。它试图在惯用Java中公开关系数据库访问，使用集合、bean等，同时保持与JDBC相同的细节级别

-该模式最初由Martin Fowler编写，以防您有兴趣进一步阅读。
val team = for{
  t <- Team
  s <- School if t.schoolID is s.id 
} yield (t,s)

val player = for{
  r <- Roster
  p <- Player if r.playerID is p.id
} yield (r, p)

val playerDetail = for{
  (r, p) <- player
} yield (p.id, p.firstName, p.lastName, r.jerseyID, r.position, r.gamesPlayed)

val scoring = for{
  (r, p) <- player
  s <- Scoring if p.id is s.playerID
  detail <- playerDetail 
} yield (r, p, s, detail)

val scoringDetail = for{
  (r, p, s, detail) <- scoring
  val (total, goals, assists) = 
    (s.playerID.count, s.goal.sum, (s.assist1.sum + s.assist2.sum))
  val ppg = (s.playerID.count / r.gamesPlayed)
} yield (goals, assists, total, ppg)

val forScoring = for{
  start ~ end ~ teamID <- Parameters[JodaTime,JodaTime,Int]
  (r,p,s,player) <- scoring if r.teamID is teamID
  comp <- bindDate(start, end) if s.gameID is comp.id
  (goals, assists, total, ppg) <- scoringDetail
  _ <- Query groupBy p.id orderBy ( ppg.desc, total.asc, goals.desc )
} yield (player, goals, assists, total, ppg)

def getScoring(start: JodaTime, end: JodaTime, id: Int): List[TeamScoring] = {
  forScoring(start, end, id).list
}