Scala for Backend Engineering & Functional Programming · Ders

Ekleme ve Güncelleme

Verileri işlevsel biçimde yazın.

Ekleme ve Güncelleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Scala for Backend Engineering & Functional Programming dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Scala for Backend Engineering & Functional Programming öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Scala for Backend Engineering & Functional Programming kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Update0 for Writes

Writes use the same sql interpolator, but you call .update to get an Update0 instead of .query.

Running .run on an Update0 returns a ConnectionIO[Int]: the number of affected rows.

import doobie.implicits._

def insert(name: String, age: Int): ConnectionIO[Int] =
  sql"insert into users (name, age) values ($name, $age)".update.run

Affected Row Counts

The Int from .run is the JDBC update count. For an UPDATE or DELETE it tells you how many rows matched.

You can branch on it to detect, for example, an update that matched no rows.

def deactivate(id: Long): ConnectionIO[Int] =
  sql"update users set active = false where id = $id".update.run

Returning Generated Keys

To get an auto-generated primary key, use .withUniqueGeneratedKeys, naming the columns the database returns.

This runs the insert and reads back the generated values in one round trip.

def insertReturningId(name: String, age: Int): ConnectionIO[Long] =
  sql"insert into users (name, age) values ($name, $age)"
    .update
    .withUniqueGeneratedKeys[Long]("id")

Returning a Whole Row

You can return several generated or defaulted columns at once by reading them into a tuple or case class.

This is great for capturing server-side defaults like timestamps right after insert.

case class User(id: Long, name: String, createdAt: java.time.Instant)

def create(name: String): ConnectionIO[User] =
  sql"insert into users (name) values ($name)"
    .update
    .withUniqueGeneratedKeys[User]("id", "name", "created_at")

The Update Class for Batches

Update[A] is a prepared, parameterized statement you can run many times. You define the SQL once with ? placeholders and supply values of type A.

It is built from a SQL string plus a Write[A] instance.

val ins: Update[(String, Int)] =
  Update[(String, Int)]("insert into users (name, age) values (?, ?)")

Efficient Batch Inserts

updateMany sends a whole collection in one JDBC batch, far faster than looping single inserts.

It returns the total number of affected rows. Use it whenever you load many rows at once.

val rows = List(("Ada", 36), ("Linus", 54))

val batch: ConnectionIO[Int] = ins.updateMany(rows)

Batch Insert with Keys

Update can also stream generated keys for a batch via updateManyWithGeneratedKeys, giving back a row per inserted record.

This combines bulk loading with reading back assigned identifiers.

import fs2.Stream

val keyed: Stream[ConnectionIO, Long] =
  ins.updateManyWithGeneratedKeys[Long]("id")(rows)

Upserts with ON CONFLICT

Database-specific upserts work fine through Doobie. On PostgreSQL you write insert ... on conflict ... do update as normal SQL.

Doobie just binds your parameters; the upsert semantics belong to the database.

def upsert(email: String, name: String): ConnectionIO[Int] =
  sql"""insert into accounts (email, name) values ($email, $name)
         on conflict (email) do update set name = excluded.name"""
    .update.run

Write Instances and Defaults

Parameters are encoded with the Write[A] typeclass, derived for primitives, tuples, and case classes. Each field needs a Put instance.

If you omit a column from the insert, the database applies its DEFAULT, which is how generated timestamps appear.

case class NewUser(name: String, age: Int)

val mk = Update[NewUser](
  "insert into users (name, age) values (?, ?)"
)

Custom Column Mappings with Meta

To persist a custom type, define a Meta[A] by mapping it to an existing column type with imap (or timap).

A Meta provides both reading and writing, so the type works in queries and updates alike.

import doobie.util.meta.Meta

case class UserId(value: Long)

implicit val uidMeta: Meta[UserId] =
  Meta[Long].imap(UserId.apply)(_.value)

Deletes Are Updates Too

DELETE statements also use .update.run and return the count of removed rows.

Treating inserts, updates, and deletes uniformly as Update0 keeps the API small and composable.

def purgeInactive: ConnectionIO[Int] =
  sql"delete from users where active = false".update.run

Quick Check

Pick the most efficient approach.

Recap

Writes use .update to produce an Update0; .run returns affected rows and .withUniqueGeneratedKeys reads back generated values.

For bulk work, Update[A].updateMany batches efficiently. Custom types get Meta instances, and upserts are just normal database SQL bound by Doobie.

Sıkça Sorulan Sorular

“Ekleme ve Güncelleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Ekleme ve Güncelleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Scala for Backend Engineering & Functional Programming kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Scala for Backend Engineering & Functional Programming kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Ekleme ve Güncelleme” dersinde ne öğreneceğim?

Verileri işlevsel biçimde yazın. Scala for Backend Engineering & Functional Programming ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Scala for Backend Engineering & Functional Programming öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Scala for Backend Engineering & Functional Programming, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.

“Ekleme ve Güncelleme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Scala for Backend Engineering & Functional Programming dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Scala for Backend Engineering & Functional Programming dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

← Scala for Backend Engineering & Functional Programming Sayfasına Dön