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Slick dinâmico groupby


Aqui está uma solução alternativa para o Slick 3.2.3 (e algumas informações sobre minha abordagem):

Você deve ter notado a seleção dinâmica colunas é fácil, desde que você possa assumir um tipo fixo, por exemplo: columnNames = List("col1", "col2") tableQuery.map( r => columnNames.map(name => r.column[String](name)) )

Mas se você tentar uma abordagem semelhante com um groupBy operação, o Slick reclamará que "does not know how to map the given types" .

Portanto, embora esta não seja uma solução elegante, você pode pelo menos satisfazer a segurança de tipo do Slick definindo estaticamente ambos:
  1. groupby tipo de coluna
  2. Limite superior/inferior na quantidade de groupBy colunas

Uma maneira simples de implementar essas duas restrições é assumir novamente um tipo fixo e ramificar o código para todas as quantidades possíveis de groupBy colunas.

Aqui está a sessão completa do Scala REPL para dar uma ideia:
import java.io.File

import akka.actor.ActorSystem
import com.typesafe.config.ConfigFactory
import slick.jdbc.H2Profile.api._

import scala.concurrent.{Await, Future}
import scala.concurrent.duration._


val confPath = getClass.getResource("/application.conf")
val config = ConfigFactory.parseFile(new File(confPath.getPath)).resolve()
val db = Database.forConfig("slick.db", config)

implicit val system = ActorSystem("testSystem")
implicit val executionContext = system.dispatcher

case class AnyData(a: String, b: String)
case class GroupByFields(a: Option[String], b: Option[String])

class AnyTable(tag: Tag) extends Table[AnyData](tag, "macro"){
  def a = column[String]("a")
  def b = column[String]("b")
  def * = (a, b) <> ((AnyData.apply _).tupled, AnyData.unapply)
}

val table = TableQuery[AnyTable]

def groupByDynamically(groupBys: Seq[String]): DBIO[Seq[GroupByFields]] = {
  // ensures columns are returned in the right order
  def selectGroups(g: Map[String, Rep[Option[String]]]) = {
    (g.getOrElse("a", Rep.None[String]), g.getOrElse("b", Rep.None[String])).mapTo[GroupByFields]
  }

  val grouped = if (groupBys.lengthCompare(2) == 0) {
    table
      .groupBy( cols => (cols.column[String](groupBys(0)), cols.column[String](groupBys(1))) )
      .map{ case (groups, _) => selectGroups(Map(groupBys(0) -> Rep.Some(groups._1), groupBys(1) -> Rep.Some(groups._2))) }
  }
  else {
    // there should always be at least one group by specified
    table
      .groupBy(cols => cols.column[String](groupBys.head))
      .map{ case (groups, _) => selectGroups(Map(groupBys.head -> Rep.Some(groups))) }
  }

  grouped.result
}

val actions = for {
  _ <- table.schema.create
  _ <- table.map(a => (a.column[String]("a"), a.column[String]("b"))) += ("a1", "b1")
  _ <- table.map(a => (a.column[String]("a"), a.column[String]("b"))) += ("a2", "b2")
  _ <- table.map(a => (a.column[String]("a"), a.column[String]("b"))) += ("a2", "b3")
  queryResult <- groupByDynamically(Seq("b", "a"))
} yield queryResult

val result: Future[Seq[GroupByFields]] = db.run(actions.transactionally)
result.foreach(println)

Await.ready(result, Duration.Inf)

Onde isso fica feio é quando você pode ter mais de alguns groupBy colunas (ou seja, ter um if separado branch para mais de 10 casos ficaria monótono). Espero que alguém entre e edite esta resposta sobre como esconder esse clichê atrás de algum açúcar sintático ou camada de abstração.