我需要在*中的MySQL数据库中读取某些枚举值（除了其他常规内容，包括一些可选的空值） 。我使用Scala查询ScalikeJdbc并解析结果集。我在it's docs中找不到解析枚举类型的任何提及（也许我需要深入挖掘）。
但是我的目标应用程序需要有两种加载数据的方式：数据库和MySQL文件。因此，我还使用ScalaJson（JSON）来解析Json文件，以便读取与Play Framework数据库完全相同的数据。
我知道MySQL和ScalikeJdbc都支持使用ScalaJson的案例类 es来解析数据>自动转换。
我的问题是：
Scala是否支持解析枚举值 like ScalaJson？ScalikeJdbc来解析case class和ScalikeJdbc中的数据，还是需要将它们区分开来？我的ScalaJson将包含自定义类型的参数，而自定义类型的参数又是case class。除了枚举值之外，这些case class接受以下类型的参数（基本上，它们不包含完全相同类型的参数，但级别的复杂性会完全相同）：
case class，Int String，Option[Int] Option[String] Option[Seq[ (Int, String, Option[Int], Option[String]) ]] / JSON文件中读取数据时）或开销添加枚举太多了，无法证明其好处？答案 0 :(得分：0)
正如在对此问题的评论中所说，我直接从Enums数据库或MySQL阅读了JSON。显然，这些字段现在在数据库中是简单的VARCHAR，我将验证逻辑移到我的Scala代码中。由于我正在单独执行验证，因此我用来保存从case class或MySQL读取的数据的JSON不再具有任何Enum.Value类型字段。
我想说在数据库中直接使用Enums会更有意义;但由于缺乏简单的解决方案，我选择了这种解决方法。这仍然是一个悬而未决的问题，一旦找到解决方案，我将更新答案。
来到我的问题的另一部分
可以使用相同的case类来解析ScalikeJdbc中的数据 和ScalaJson还是他们需要不同？
是
我使用case class创建了companion object es，我可以在ScalikeJdbc以及{{1}中将它们用于自动转换 }}。我发布了一个完整的ScalaJson及其case class，用于此双重用途。
注意：此代码示例来自框架，旨在将 companion object表从一个位置移动到另一个位置。 [实际生产代码]
案例级：
MySQL播对象：
case class Table(dbId: Option[Int] = None,
id: Option[Int] = None,
name: String,
shouldCopy: Option[Boolean] = None,
lastUpdated: Option[DateTime] = None
)
以下是对代码特定部分的解释：
object Table {
private def mapResultToTable(rs: WrappedResultSet): Table = Table(
dbId = rs.intOpt("db_id"),
id = rs.intOpt("id"),
name = rs.string("name"),
shouldCopy = rs.booleanOpt("should_copy"),
lastUpdated = rs.dateTimeOpt("last_updated").flatMap { zonedDateTime: ZonedDateTime =>
Some(DateTime.parse(zonedDateTime.format(DateTimeFormatter.ISO_OFFSET_DATE_TIME)).plusMinutes(330))
}
)
def getTables(db: Db)(implicit session: DBSession): Seq[Table] = {
sql"""
SELECT
*
FROM
db_name.tables
WHERE
db_id = ${db.id} AND
should_copy = b'1'
ORDER BY
name ASC
""".
map(mapResultToTable).
list().
apply()
}
// for Play-Json [Scala-Json]
implicit val dateTimeJsReader = JodaReads.jodaDateReads("yyyyMMddHHmmss")
implicit val dateTimeWriter = JodaWrites.jodaDateWrites("dd/MM/yyyy HH:mm:ss")
implicit val reads = Json.reads[Table]
implicit val writes = Json.writes[Table]
}
此方法读取数据库查询的结果集并构建def mapResultToTable(rs: WrappedResultSet)的{{1}}
object
此方法查询case class数据库正在使用def getTables(db: Db)
MySQL
ScalikeJdbc
这些是implicit val dateTimeJsReader = JodaReads.jodaDateReads("yyyyMMddHHmmss") implicit val dateTimeJsReader = JodaReads.jodaDateReads("yyyyMMddHHmmss") 读写转换器（由Joda用于）DateTime ScalaJson参数{ {1}}
Joda
DateTime
这些是给定case class的读写转换器
最后，这是用于从Json文件
读取此案例类数据的代码片段implicit val reads = Json.reads[Table]像我这样的 noobs 的最后一条建议：除非您对implicit val writes = Json.writes[Table]（以及case class解析，一般而言）感到满意，否则请避免使用{{1} }方法（上面的代码段使用val tableOpt: Option[Table] = try {
val rawJsonString: String = Source.fromFile("path/to/file/fileName.json").mkString
Some(Json.parse(rawJsonString).as[Table])
} catch {
case ex: Throwable =>
println(s"Exception while reading Json file: '$ex'")
None
}
方法）以克服像this这样的细微错误。
修改-1
ScalikeJdbc是否支持解析像ScalaJson这样的枚举值？
获取ScalaJson与JSON无关：如果您有Json.parse(jsonString).asOpt[T]，转换为.as[T]有多难？
这是一个小例子：
Enum.Value很难理解为什么在我面前就看不到答案：（ScalikeJdbc方法）
..总的来说，根本不使用Enums是个好主意。
是的，绝对
拥有String类型的全部意义是限制变量可以采用的值范围。除了Enum.Value之外，我看不到更简单的方法来强制实施此类规则。
一旦你掌握了足够的语言/图书馆知识（当时我不太了解// Enum
object CloudProvider extends Enumeration {
val AWS: Value = Value("aws")
val MicrosoftAzure: Value = Value("microsoft-azure")
val GoogleCloud: Value = Value("google-cloud")
}
// Case Class
case class SiteInfo(website: String, provider: CloudProvider.Value)
// Mapper method
def mapResult(rs: WrappedResultSet): SiteInfo = {
val website: String = rs.string("website")
val provider: CloudProvider.Value = CloudProvider.values.
find(_.toString == rs.string("provider")).
getOrElse(CloudProvider.AWS)
SiteInfo(website, provider)
}
＆amp; mapResult），那绝对没有开销（从编码角度来看）使用Enum;事实上，他们使代码更清晰。毋庸置疑，即使从性能角度来看，使用Enum比使用Scala要好得多。