Scala可以操作哪些数据库或计算引擎

一、 数据库 (Databases)

1. 关系型数据库 (RDBMS)

通过 JDBC 可以连接所有主流数据库，社区也提供了很多更 Scala 化的封装库（如 Slick, Doobie, Quill）。

• MySQL / MariaDB

• PostgreSQL

• Oracle Database

• Microsoft SQL Server

• DB2

• SQLite

• H2 (内存数据库，常用于测试)

• HSQLDB / HyperSQL (内存数据库)

• Apache Derby

2. NoSQL 数据库

• 键值存储 (Key-Value)

  • Redis: 通过 lettuce 或 Jedis (Java客户端) ，或 Scala 封装库 rediscala。

  • Apache Cassandra: 官方提供 Java Driver，可直接使用。也有更 Scala 化的 phantom 等库。

  • ScyllaDB: 与 Cassandra 协议兼容，可使用相同的驱动。

  • RocksDB: (嵌入式) 通过 Java API 使用。

• 文档存储 (Document)

  • MongoDB: 官方 mongo-java-driver，或 Scala 封装库 casbah (已停止维护)，现在推荐直接使用官方驱动或 reactivemongo (异步驱动)。

  • Couchbase: 官方 Java SDK。

• 列式存储 (Column-Family)

  • Apache HBase: 通过官方 Java API 或 Apache Phoenix (JDBC 方式) 访问。

• 图数据库 (Graph)

  • Neo4j: 官方 Java Driver，或通过 Cypher 的 HTTP API 访问。

  • JanusGraph: 通过 Gremlin Query Language 访问，可使用 Apache TinkerPop 的 JVM API。

• 搜索引擎 (Search Engine)

  • Elasticsearch: 官方提供 Java High Level REST Client，是首选方式。老版的 Transport Client 已废弃。

  • Apache Solr: 通过 SolrJ Java 客户端访问。

3. NewSQL 与分布式数据库

• ClickHouse: 官方提供 JDBC Driver 和 HTTP API。

• CockroachDB: PostgreSQL 协议兼容，可使用 PostgreSQL JDBC 驱动。

• TiDB: MySQL 协议兼容，可使用 MySQL JDBC 驱动。

• YugabyteDB: PostgreSQL 协议兼容，可使用 PostgreSQL JDBC 驱动。

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二、 大数据计算与查询引擎 (Big Data Compute & Query Engines)

这是 Scala 真正大放异彩的领域。许多引擎本身就用 Scala 编写，或提供原生的 Scala API。

1. 批处理引擎 (Batch Processing)

• Apache Spark (核心用 Scala 编写): 提供极其强大且原生的 Scala API，是使用 Spark 的最佳方式之一。

• Apache Flink: 虽然核心是 Java，但提供了非常完善和易用的 Scala API，体验接近原生。

• Apache Beam: 是一个统一的编程模型，可以使用其 Scala SDK 来运行在 Spark, Flink 等其他引擎之上。

2. 流处理引擎 (Stream Processing)

• Apache Kafka: 不仅是消息队列，也是流平台。使用 kafka-streams 库进行流处理，它有很好的 Scala 支持。

• Apache Flink (见上): 优秀的流处理引擎。

• Apache Spark Structured Streaming: Spark 的流处理模块，同样提供原生 Scala API。

• Akka Streams: 基于 Reactive Streams 标准的流处理库，纯 Scala/Java 库，用于构建高并发、背压的分布式数据流应用。

3. 交互式查询引擎 (Interactive Query)

• Apache Spark SQL (Spark 的一部分)

• Trino (formerly PrestoSQL): 可通过 JDBC Driver 访问。

• Apache Hive: 可通过 JDBC Driver (HiveServer2) 访问。

4. 其他大数据生态系统工具

• Apache Hadoop HDFS: 通过 Hadoop 的 Java Client API 进行文件操作。

• Apache Iceberg / Delta Lake / Hudi: (湖仓一体表格式) 通常通过 Spark 或 Flink 的 Scala/Java API 进行操作。

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三、 Scala 生态的数据库工具库 (ORM/FRM, 连接池等)

这些库让你以更函数式、更 Scala 的方式与数据库交互：

• Slick: “Functional Relational Mapping” (FRM) 库，允许使用 Scala 集合的风格来编写类型安全的数据库查询。

• Doobie: 一个纯函数式的 JDBC 层，基于 cats 和 fs2 生态，无副作用，类型安全。

• Quill: 编译时生成查询的框架，提供“ quoted domain specific language” ，查询在编译时被验证和转换，运行时无开销。

• ReactiveMongo: 用于 MongoDB 的非阻塞、异步驱动，提供响应式流访问。

• sttp: 虽然是一个 HTTP 客户端库，但常用于访问那些提供 RESTful API 的数据库和服务（如 Elasticsearch, Couchbase）。

总结

类别	代表技术	Scala 支持特点
关系型数据库	MySQL, PostgreSQL, Oracle...	通过 JDBC 通用支持，有 Slick, Doobie 等优秀库提升体验
NoSQL 数据库	MongoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch...	通过官方 Java 客户端或专门的 Scala 封装库（如 ReactiveMongo）
计算引擎 (核心)	Apache Spark, Akka Streams	原生 Scala，API 体验最佳
计算引擎 (优秀API)	Apache Flink, Apache Kafka Streams	一流的 Scala API，体验接近原生
查询引擎	Trino, Hive, Spark SQL	主要通过 JDBC 或各引擎自身的 Scala/Java API
函数式工具库	Slick, Doobie, Quill	提供类型安全、函数式的数据库操作方式，极大提升开发效率和安全性

核心优势：Scala 不仅仅是“可以”操作这些系统，而且在 JVM 生态互通性、大数据引擎的原生API支持 和 函数式编程范式 方面具有巨大优势，使其成为数据工程和后端系统开发的绝佳选择。对于 Spark、Flink、Kafka 等引擎，使用 Scala API 通常能获得最及时的特性更新和最地道的使用方式。