reladomo in scala #scala_ks

Reladomo in Scala

株式会社FOLIO 伊藤博志

グッドフロー・テクノロジーズ瀬良和弘

Scala関西 Summit 2017.9.9

Reladomo is an open source software Licensed under Apache 2.0 License,Copyright 2016 Goldman Sachs, Its name may be a trademark of its owner.

X

1

Agenda

1. 自己紹介

2. 株式会社FOLIOでの開発とReladomo

3. scala-reladomoの紹介

4. バイテンポラルモデル

5. scala-reladomoの… OSS公開！！！！

hashtag: #scala_ks_main

2

自己紹介

Head of Engineering @ FOLIO

伊藤博志

2015年末からEclipse Collections共同プロジェクトリード兼コミッターをしています。Reladomo/OpenJDKにもちょっとだけコントリビュートしたりしています。2017年、Scalaはじめました。JavaOne、Java Day Tokyo、JJUG CCC 登壇

瀬良和弘Goodflow Technologies

ScalikeJDBC や Skinny Framework などの Scala OSS を開発しています。グッドフロー・テクノロジーズ (http://good-flow.com/)の屋号で、技術支援を承ったり、Scala の普及活動も行っています。


http://good-flow.com/

3

Reladomoとはなにか


4

を説明する前に


5

Reladomoに解決してほしい問題

の例を挙げてみます


6

株式会社FOLIOにおける開発

https://folio-sec.com/


https://folio-sec.com/

7

証券システム開発の難しさ


8

いきなり難しい例を出します


9

たとえば株式分割等のコーポレートアクションの表現

１株A社１株10,000円

１株１株１株A社１株2,000円

1株 5株

X月Y日コーポレートアクション

1:5の株式分割X月Y日を境に起きる

10


1:5の株式分割システム上のお客様の保有株数の変化ある特定の日時X月Y日 S時T分に反映される

A社 10株 A社 50株

X月Y日 S時T分バッチジョブによる株数変更

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A社株10,000円

A社株2,000円

X月Y日 A時B分DBに反映

1:5の株式分割データソースベンダーから受け取る株価の変化ある特定の日時X月Y日 A時B分に反映される

コーポレートアクション

12


システム反映のタイミングの違いで起きうる計算結果のズレにどう対処すれば良いのか？

10株 50株

10,000円 2,000円

保有株数

株価

資産評価額

🤔

10株 x 10,000円= 100,000円

50株 x 2,000円= 100,000円

50株

x 10,000円

= 500,000円

X月Y日 S時T分 X月Y日 A時B分

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RDBMSで履歴・有効期間データを扱う


14

RDBMSで履歴データを扱う

単純なシナリオを考えてみましょう

シンプルな人事システム。扱う情報は姓名のみ。

4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録

6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録

6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）。事実としては6月6日づけで直したい

12月1日、退職にともない同日にシステム上で情報を無効化


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シナリオをよく観察すると、２種類の履歴が存在

２種類の時間表現なのでbi-temporal：バイテンポラル

3/1 4/1 6/6 6/8 12/1

鈴木花子

事実情報の履歴

システムに反映された

履歴

入社🎉

「鈴木花子」をシステムに登録

結婚して斎藤になる👰

名字を「斉藤」に変更

名字を「斎藤」に変更

退職†

データを無効化

このような、履歴や有効期間情報を扱えるデータモデルを

テンポラルデータモデル、上記のような２種類の時間表現が可能なモデルをバイテンポラルデータモデルと呼ぶ


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バイテンポラルモデル

詳しくはJJUG CCCのプレゼン資料をごらんください


https://www.slideshare.net/itohiro73/jjug-ccc-2017-spring-bitemporal-data-modeling-and-reladomo



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バイテンポラルデータモデルを使うと


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トランザクション時間表現

たとえシステム反映のタイミングが違ったとしても

10株 50株

10,000円 2,000円

保有株数

株価

X月Y日 S時T分 X月Y日 A時B分


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有効時間表現

ビジネス上で有効な時間を合わせることができる

10株 50株

10,000円 2,000円

保有株数

株価

資産評価額10株 x 10,000円

= 100,000円50株 x 2,000円

= 100,000円

X月Y日 0時0分

🤗


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証券会社のバックエンド機能開発の難しさ

さまざまな側面で「履歴」や「有効期間」の表現が必要になる

口座開設中の状態遷移の表現

顧客情報の変更履歴の表現

残高の履歴の表現

株式分割・併合等のコーポレート・アクションが起きた際の株価・株数変更における有効期間表現

etc.

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そこでReladomo


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Reladomoとは

https://github.com/goldmansachs/reladomo

ゴールドマン・サックス社が2016年9月にGitHubにOSSとして公開したJava ORMフレームワーク

Apache License 2.0

ORMフレームワークであり、オブジェクト指向の徹底

xmlからコード/DDLの自動生成

バイテンポラルデータモデルをネイティブサポート

強力に型付けられたクエリー言語（SQLは書かない）

ユニットテストのフルサポート

etc.



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Reladomoの基本

Javaにおける基本的な使用法についてはJJUGナイトセミナーのプレゼン資料をごらんください


https://www.slideshare.net/itohiro73/reladomo-jjug-jjug/

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株式会社FOLIOにおける開発

履歴や有効時間の概念が必要となる機能要件


顧客情報の変更履歴



etc.

技術要件

Scala/Finatra/Finagleによるマイクロサービス構成

現行のquillによるデータアクセスを置き換えたい

Scalaから履歴や有効期間の自然なコード記述を実現したい


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ReladomoをScalaから自然に扱いたい


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だから


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reladomo-scalaを開発しました！


28

reladomo-scalaの紹介


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reladomo-scala とは何か

以下の 2 つを提供する OSS ライブラリ

●Reladomo のコード生成に対応する sbt プラグイン

●Java コード生成

●Scala コード生成

●DDL 生成

●生成されたコードが依存する共通モジュール

●Reladomo の Scala ラッパー

●Twitter Future に対応した Scala ラッパー


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lazy val root = (project in file(“.")).settings(libraryDependencies += "com.folio-sec" %% "reladomo-scala-common" % v

).enablePlugins(ReladomoPlugin)

addSbtPlugin("com.folio-sec" % "sbt-reladomo-plugin" % v)

reladomo-scala の使い方

●Reladomo オブジェクト定義ファイル

●コンパイル時に必要

●ランタイムコンフィグファイル

●実行時、DB 接続情報とオブジェクトのキャッシュ設定


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作業フロー

●sbt compile 時

1. src/main/resources/reladomo/config 配下のXML ファイルが scan される

2. target/scala-2.12/src_managed/main に Java、Scala ソースコードを生成

3. src/main/java、src/main/scala にも編集可能なコードを生成

●XML を編集して再コンパイルして、生成されたコードを使って開発する


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Inputファイル例（ Customer.xml ）

<MithraObject objectType="transactional"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:noNamespaceSchemaLocation="reladomoobject.xsd">

<PackageName>com.folio_sec.example.domain.simpleban</PackageName><ClassName>Customer</ClassName><DefaultTable>CUSTOMER</DefaultTable>

<Attribute javaType="int" name=”customerId" columnName=”CUSTOMER_ID" primaryKey="true" primaryKeyGeneratorStrategy="Max"/>

<Attribute javaType="String" name=”name" columnName=”NAME"nullable="false" maxLength="64"/>

</MithraObject>


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ディレクトリ構成

├── build.sbt

├── project

│ └── plugins.sbt

├── src

│ ├── main

│ │ ├── java

│ │ ├── resources

│ │ │ └── reladomo

│ │ │ └── config

│ │ │ ├── Customer.xml

│ │ │ ├── CustomerAccount.xml

│ │ │ └── ReladomoClassList.xml

│ │ └── scala

│ └── test

└── target

└── scala-2.12

└── src_managed

└── main

sbtファイル

ファイル生成のためのinputファイル


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ディレクトリ構成

├── build.sbt

├── project

│ └── plugins.sbt

├── src

│ ├── main

│ │ ├── java

│ │ ├── resources

│ │ │ └── reladomo

│ │ │ └── config

│ │ │ ├── Customer.xml

│ │ │ ├── CustomerAccount.xml

│ │ │ └── ReladomoClassList.xml

│ │ └── scala

│ └── test

└── target

└── scala-2.12

└── src_managed

└── main

ソースファイルが生成される


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Reladomoの検索


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Finder API

Finderクラスを用いてOperationを生成

–型安全な検索条件のAPIを提供

SQLは一切書かない

–検索条件： Operation - Finder APIから作成

–１件検索：Finder.findOne(Operation)

–複数検索：Finder.findMany(Operation)

–Aggregationのサポート（max、sum等）


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Finder API：一件検索

Operation findTaroOp = PersonFinder.firstName().eq(“太郎");

Person taro = PersonFinder.findOne(findTaroOp);

Finder APIを用いてOperationを作成

Finder.findOne()で一件検索結果はEntityオブジェクトで取得

38

val taro: Option[Person] = PersonFinder.findOne(findTaroOp)

val taro: Option[Person] = PersonFinder.findOneWith(_.firstName.eq(“太郎”))

Finder API：一件検索

val findTaroOp = PersonFinder.firstName.eq(“太郎")


Finder.findOne()で一件検索

結果はEntityオブジェクトで取得

39

Finder API：複数検索

Operation findAllOp = PersonFinder.all();

PersonList people = PersonFinder.findMany(findAllOp);


Finder.findMany()で複数検索結果はListオブジェクトで取得

40

Finder API：複数検索

val findAllOp = PersonFinder.all

val people = PersonFinder.findManyWith(_.all)


Finder.findMany()で複数検索結果はListオブジェクトで取得

41

Finder API：Operationの例1

Operation op1 = PersonFinder.firstName().eq("大輔");// SQL: WHERE first_name = '大輔’

Operation op2 = PersonFinder.lastName().endsWith("藤");// SQL: WHERE last_name LIKE '%藤’

Operation op1OrOp2 = op1.or(op2);// SQL: WHERE (( first_name = '大輔') OR ( last_name LIKE '%藤'))

Operation op1AndOp2 = op1.and(op2);// SQL: WHERE (( first_name = '大輔') AND ( last_name LIKE '%藤'))

42


val op1 = PersonFinder.firstName.eq("大輔")// SQL: WHERE first_name = '大輔’val op2 = PersonFinder.lastName.endsWith("藤")// SQL: WHERE last_name LIKE '%藤’val op1OrOp2 = op1 || op2// SQL: WHERE (( first_name = '大輔') OR ( last_name LIKE '%藤'))val op1AndOp2 = op1 && op2// SQL: WHERE (( first_name = '大輔') AND ( last_name LIKE '%藤'))

// Scalaでは and/or 条件が非常に柔軟に書ける！Finder.findManyWith { q => (q.firstName.eq(”XXX") || q.firstName.eq(”YYY")) && (…)) }

43

Operation op3 =PersonFinder.age().in(IntHashSet.newSetWith(22, 24, 30));

// SQL: WHERE age in (22, 24, 30)

Operation op4 =PersonFinder.age().notIn(IntHashSet.newSetWith(22, 25));

// SQL: WHERE age in (22, 25)

Operation op5 =PersonFinder.age().greaterThan(25);

// SQL: WHERE age > 25

その他複雑なクエリを型安全に記述することが可能


44

val op3 = PersonFinder.age.in(Set(22, 24, 30))// SQL: WHERE age in (22, 24, 30)

val op4 = PersonFinder.age.notIn(Set(22, 25))// SQL: WHERE age in (22, 25)

val op5 = PersonFinder.age.greaterThan(25)// SQL: WHERE age > 25

その他複雑なクエリを型安全に記述することが可能


45

Reladomoのキャッシュ


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ReIadomoのキャッシュ

●Reladomoは複数のキャッシュ戦略を持つ

–Partial Cache

–Full Cache

–None●ランタイムの設定でエンティティごとにキャッシュ戦略を選択可能

●クエリーキャッシュとオブジェクトキャッシュ

●キャッシュ機構は高度に最適化されており、データベースへのアクセスを最小に保つことができる


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val taro = PersonFinder.findOne(_.firstName.eq("太郎"))

val op1 = PersonFinder.firstName.eq("大輔")val op2 = PersonFinder.lastName.endsWith("藤") val people2 = PersonFinder.findMany(op1 || op2))people2.forceResolve()

val op3 = PersonFinder.age.greaterThan(25)val people3 = PersonFinder.findMany(op3)people3.forceResolve()

3種類の条件の違うクエリーは直接DBを叩く


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2017-07-23 18:02:06:881 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person -connection:2005169944 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t0 where t0.first_name = '太郎’2017-07-23 18:02:06:891 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 1 objects, 83.0 ms per2017-07-23 18:02:06:992 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person -connection:2005169944 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t0 where (( t0.first_name = '大輔') or ( t0.last_name like '%藤'))2017-07-23 18:02:06:994 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 3 objects, 1.3333333333333333 ms per2017-07-23 18:02:06:997 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person -connection:2005169944 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t0 where t0.age > 252017-07-23 18:02:07:005 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 1 objects, 8.0 ms per


３回のDBアクセス


49

val people = PersonFinder.findManyWith(_.all)

val findTaroOp = PersonFinder.firstName.eq(“太郎")… 前ページと同じ3つのクエリー

前ページと同じ３種類のクエリーの直前に全選択のクエリーを走らせると…


50

2017-07-23 19:34:04:415 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person -connection:112049309 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t02017-07-23 19:34:04:458 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 4 objects, 25.5 ms per


1回のDBアクセスで全選択

●DBへのIOは全選択クエリーの1回のみ

●その後のクエリーはキャッシュから取得


51

Reladomoのトランザクション処理


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トランザクション内で行う必要のある処理に関してはラムダ式内に記述しexecuteTransactionalCommand()にわたす。以下、例によってはこのトランザクションのコードを省略している。

MithraManagerProvider.getMithraManager().executeTransactionalCommand(tx -> {

//検索・挿入・更新・削除処理の記述

return someObject;});

53


Reladomo は ThreadLocal に MithraTransaction がいないと実行時例外になる場合がある（ID 自動採番など）reladomo-scala は更新系処理は全て implicit parameter を要求するようにしてコンパイル時に気づけるようにした。

TranscationProvider.withTransaction { implicit tx =>//検索・挿入・更新・削除処理の記述// reladomo-scala では return null; する必要はない

});

54

Reladomoの挿入処理


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Reladomoの挿入処理：単一挿入（Scala）

val jiro = NewPerson("二郎", "山田", 45)

jiro.insert()

Entityインスタンスを作成

Insert()メソッドで挿入

56

NewPersonList(Seq(NewPerson(“二郎”, "山田", 45),NewPerson("さくら", "鈴木", 28)

)).insertAll()

Reladomoの挿入処理：バッチ挿入

Listインスタンスを作成

57

Reladomoの更新処理


58

val tanaka = PersonFinder.findOneWith(_.lastName.eq("田中"))

tanaka.copy(age = 25).update()

Reladomoの更新処理：単一更新

Entityインスタンスを検索

setter で更新しない update/delete 呼ぶまでは DB に反映はしない

バイテンポラルの場合も有効時間の指定以外はほぼ同じコードで表現できる（後述）

59

Reladomoの更新処理：複数更新

複数検索でListオブジェクトを取得

val people = PersonFinder.findManyWith(_.all)people.withAge(20).updateAll()

2017-07-23 21:45:08:489 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - multi update of 6 objects with: update person set age = ? where person_id in (?...)2017-07-23 21:45:08:489 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.batch.sqllogs.Person - multi updating with: update person set age = 20 where person_id in (0,1,2,3,4,5)

60

Reladomoの更新処理：バッチ更新


トランザクション内での複数更新はバッチ更新される

val tanaka = PersonFinder.findOneWith(_.lastName.eq(“田中”))val sato = PersonFinder.findOneWith(_.lastName.eq(“佐藤”))

TransactionProvider.withTransaction { implicit tx =>tanaka.copy(age = 25).update()sato.copy(age = 23).update()

}

2017-07-23 21:38:39:403 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - batch update of 2 objects with: update person set age = ? where person_id = ?2017-07-23 21:38:39:404 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.batch.sqllogs.Person - batch updating with: update person set age = 25 where person_id = 02017-07-23 21:38:39:405 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.batch.sqllogs.Person - batch updating with: update person set age = 23 where person_id = 1

61

Reladomoの削除処理


62

Reladomoの削除処理：単一削除


delete()メソッドで削除

val tanaka = PersonFinder.findOneWith(_.lastName.eq(“田中”))

tanaka.delete()

63

Reladomoの削除処理：複数削除

複数検索でListオブジェクトを取得

Listに対してdeleteAll()メソッドで複数削除

val people = PersonFinder.findManyWith(_.lastName.in(Set(“田中”, “佐藤"))

people.deleteAll()

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Reladomoの関連


65

Reladomoの関連：サンプルモデル hashtag: #scala_ks_main

66

Reladomoの関連：Person.xml

<Relationship name="pets"relatedObject="Pet"cardinality="one-to-many"relatedIsDependent="true"reverseRelationshipName="owner">

this.personId = Pet.ownerId</Relationship>

Person PetPetPetpets

owner


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Reladomoの関連：Pet.xml

<Relationship name="petType"relatedObject="PetType"cardinality="many-to-one">

this.petTypeId = PetType.petTypeId</Relationship>

Pet PetTypepetType


68

Reladomoの関連：Finderによる柔軟な検索1

//犬を飼っている飼い主を取得val op =

PersonFinder.pets.petTypeId.eq(PetType.DOG)

val dogOwner = PersonFinder.findOneWith(_.pets.petTypeId.eq(PetType.DOG))

テーブル間のjoinを柔軟に記述

通常の一件検索と同様

69


2017-07-24 21:51:55:924 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person -connection:1954406292 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t0 inner join (select distinct t1.owner_id c0 from pet t1 where t1.pet_type_id = 0) as d1 on t0.person_id = d1.c02017-07-24 21:51:55:977 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 1 objects, 347.0 ms per

生成されるSQL

70

//佐藤さんが飼っているペットを取得val op =

PetFinder.owner.lastName.eq("佐藤")

val satoPets = PetFinder.findManyWith(_.lastName.eq(“佐藤"))

通常の複数検索と同様


71


2017-07-25 07:09:31:305 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - connection:708533063 find with: select t0.pet_id,t0.name,t0.owner_id,t0.age,t0.pet_type_id from pet t0 inner join person t1 on t0.owner_id = t1.person_id where t1.last_name = '佐藤’2017-07-25 07:09:31:316 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - retrieved 2 objects, 49.5 ms per

生成されるSQL

72

Reladomoの関連：deepFetch

Relationshipを解決する際のN+1問題を避けるための機構

//ペット飼っている人を取得val op = PersonFinder.pets.exists()val petOwners = PersonFinder.findMany(op)

petOwners.deepFetch(PersonFinder.pets)petOwners.deepFetch(PersonFinder.pets.petType)

petOwners.foreach { petOwner =>petOwner.getPets.forEach { pet =>

println(petOwner.lastName + "さんは" +pet.name + "という名の" +pet.petType.petType + "を飼っています")

}});

取得したい関連をdeepFetch指定

73


deepFetchを使わない場合に発行されるSQL

2017-07-25 07:23:05:473 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - connection:576020159 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t0 inner join (select distinct t1.owner_id c0 from pet t1) as d1 on t0.person_id = d1.c02017-07-25 07:23:05:493 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 2 objects, 51.0 ms per2017-07-25 07:23:05:604 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - connection:576020159 find with: select t0.pet_id,t0.name,t0.owner_id,t0.age,t0.pet_type_id from pet t0 where t0.owner_id = 12017-07-25 07:23:05:608 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - retrieved 2 objects, 6.0 ms per2017-07-25 07:23:05:645 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - connection:576020159 find with: select t0.pet_type_id,t0.pet_type from pet_type t0 where t0.pet_type_id = 02017-07-25 07:23:05:647 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - retrieved 1 objects, 3.0 ms per2017-07-25 07:23:05:658 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - connection:576020159 find with: select t0.pet_type_id,t0.pet_type from pet_type t0 where t0.pet_type_id = 32017-07-25 07:23:05:658 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - retrieved 1 objects, 2.0 ms per2017-07-25 07:23:05:659 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - connection:576020159 find with: select t0.pet_id,t0.name,t0.owner_id,t0.age,t0.pet_type_id from pet t0 where t0.owner_id = 22017-07-25 07:23:05:660 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - retrieved 2 objects, 0.5 ms per2017-07-25 07:23:05:661 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - connection:576020159 find with: select t0.pet_type_id,t0.pet_type from pet_type t0 where t0.pet_type_id = 12017-07-25 07:23:05:662 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - retrieved 1 objects, 2.0 ms per2017-07-25 07:23:05:663 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - connection:576020159 find with: select t0.pet_type_id,t0.pet_type from pet_type t0 where t0.pet_type_id = 22017-07-25 07:23:05:664 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - retrieved 1 objects, 1.0 ms per


74


deepFetchを使った場合に発行されるSQL

2017-07-25 07:27:16:540 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - connection:587153993 find with: select t0.person_id,t0.first_name,t0.last_name,t0.age from person t0 inner join (select distinct t1.owner_id c0 from pet t1) as d1 on t0.person_id = d1.c02017-07-25 07:27:16:564 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Person - retrieved 2 objects, 58.0 ms per2017-07-25 07:27:16:650 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - connection:587153993 find with: select t0.pet_id,t0.name,t0.owner_id,t0.age,t0.pet_type_id from pet t0 where t0.owner_id in ( 1,2)2017-07-25 07:27:16:652 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.Pet - retrieved 4 objects, 1.75 ms per2017-07-25 07:27:16:661 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - connection:587153993 find with: select t0.pet_type_id,t0.pet_type from pet_type t0 where t0.pet_type_id in ( 0,1,2,3)2017-07-25 07:27:16:666 [main] DEBUG com.gs.fw.common.mithra.sqllogs.PetType - retrieved 4 objects, 1.25 ms per


75

reladomo-scalaのリリースポリシー

https://groups.google.com/forum/#!topic/finaglers/AaQsOXYm664

互換性のあるバージョンごとにビルド

–Reladomo version: 16.5.X

–twitter-util-core: 7.1.X


https://groups.google.com/forum/#!topic/finaglers/AaQsOXYm664

76

reladomo-scala ToDo

reverseRelationshipNameのサポート

Unit test サポート

Multi-Threaded matcher loaderのサポート

生成されたドメインクラスの拡張サポート

Business date指定もれのコンパイル時検知


77

バイテンポラルデータモデル


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単純なシナリオを考えてみましょう

シンプルな人事システム。扱う情報は姓名のみ。



6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）。事実としては6月6日づけで直したい

12月1日、退職にともない同日にシステム上で情報を無効化


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シナリオをよく観察すると、２種類の履歴が存在

２種類の時間表現なのでbi-temporal：バイテンポラル

3/1 4/1 6/6 6/8 12/1

鈴木花子

事実情報の履歴

システムに反映された

履歴

入社🎉

「鈴木花子」をシステムに登録

結婚して斎藤になる👰

名字を「斉藤」に変更

名字を「斎藤」に変更

退職†

データを無効化


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姓名 FROM THRU IN OUT

鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 9999/12/1


鈴木さん入社！

4月1日に入社したこともわかるし、3月1日にシステムに反映されたこともわかる！


81



鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 2017/6/6

鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 2017/6/6 9999/12/1

斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6 9999/12/1


最初の行が「システム上」無効になり、新しい「事実」が2つの期間にわたって挿入されているね。


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鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 2017/6/6

鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 2017/6/6 9999/12/1

斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6 2017/6/8

斎藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/8 9999/12/1

名字の漢字が間違っており、6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）

間違えた行が「システム上」無効になり、正しい「事実」が挿入されているね。

3つ目の行は「斉藤」という間違った事実が「システム上有効だった」期間が6/6から6/8の間存在するという情報を表しているよ。


83



鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 2017/6/6

鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 2017/6/6 9999/12/1

斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6 2017/6/8

斎藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/8 2017/12/1

斎藤花子 2017/6/6 2017/12/1 2017/12/1 9999/12/1

12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化

無事、事実情報（入社、姓変更、退社）と変更履歴がすべて記録されました！


84

<MithraObject objectType=“transactional”xmlns:xsi=“http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance”xsi:noNamespaceSchemaLocation=“reladomoobject.xsd”>

<PackageName>sample.domain</PackageName><ClassName>Employee</ClassName><DefaultTable>EMPLOYEE</DefaultTable>

<AsOfAttribute name=“processingDate” fromColumnName=“IN_Z” toColumnName=“OUT_Z”toIsInclusive=“false”isProcessingDate=“true”timezoneConversion=“none”infinityDate=“[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]”defaultIfNotSpecified=“[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]”

/>

<AsOfAttribute name=“businessDate” fromColumnName=“FROM_Z” toColumnName=“THRU_Z”toIsInclusive=“false”isProcessingDate=“false”timezoneConversion=“none”infinityDate=“[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]”futureExpiringRowsExist=“true”

/>

・・・省略・・・</MithraObject>

バイテンポラルを使用する際の設定例 hashtag: #scala_ks_main

トランザクション時間

有効時間

85

val saito = EmployeeFinder.findOneWith { q => q.lastName.eq("斉藤") && q.businessDate.eq(now())}

saito.copy(lastName ="斎藤”).update()

バイテンポラルのケースでの単一更新例

有効時間の指定

通常の場合と同様にupdateを呼ぶだけで、データモデル上のIN/OUT/THRU/FROMを自動で更新・挿入

86

バイテンポラルモデル（再掲）

詳しくはJJUG CCCのプレゼン資料をごらんください





87

reladomo-scalaのOSS公開！


88

https://github.com/folio-sec/reladomo-scala/

リアルタイムに公開します🤗

reladomo-scalaのOSS公開！ hashtag: #scala_ks_main


89

株式会社FOLIOでの導入事例

Dealing Engineのポジション履歴サービスのデータアクセスのreladomo-scala導入

今後の株式会社FOLIOでの導入予定


顧客情報の変更履歴



etc.

reladomo-scala の導入事例 hashtag: #scala_ks_main

90

Reladomoを学ぶには

つづきはReladomo Kata / Reladomo Tourで

Reladomo Kata GitHub （Reladomo チュートリアル）

Guided Tour of Reladomo

Reladomo Kataは、JUnit上でテストをパスしながら学べるトレーニング教材

Javaで試してみたい方はKata内のmini-kataで手を動かして試してみることをおススメします

https://github.com/goldmansachs/reladomo-kata

https://goldmansachs.github.io/reladomo-kata/reladomo-tour-docs/tour-guide.html

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さらに reladomo-scala を学ぶには

giter8 templateで遊んで見てください！

（こちらもセッション中に公開されます）

https://github.com/folio-sec/reladomo-first-example.g8/

# sbt new folio-sec/reladomo-first-example.g8


92

株式会社FOLIO

https://www.wantedly.com/projects/151883

Scala エンジニア募集中！


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APPENDIX

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リンク集

reladomo-scala

reladomo-scala giter8 template

データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介

Reladomo入門

Reladomo GitHub

Reladomo Kata GitHub （Reladomo チュートリアル）

Guided Tour of Reladomo

Reladomo Documentations




https://www.slideshare.net/itohiro73/reladomo-jjug-jjug


https://github.com/goldmansachs/reladomo-kata

https://goldmansachs.github.io/reladomo-kata/reladomo-tour-docs/tour-guide.html

https://goldmansachs.github.io/reladomo/