Slick 3.6.0 发布:数据库访问库的重要更新
Slick 是一个用于 Scala 语言的现代数据库查询和访问库,它允许开发者以类型安全的方式与数据库交互。Slick 将数据库表映射为 Scala 集合,使得数据库操作可以像操作普通集合一样自然流畅。最新发布的 3.6.0 版本带来了一些重要的变更和改进。
主要变更内容
破坏性变更
3.6.0 版本中移除了导致构建失败的 Oracle 实现。这是一个破坏性变更,意味着依赖这些实现的用户需要寻找替代方案或暂时停留在旧版本。Oracle 数据库支持在后续版本中可能会重新评估和实现。
功能增强
本次更新修复了 Invoker.first 方法的错误消息格式化问题,使得错误信息更加清晰可读。此外,还向 HikariCPJdbcDataSource 添加了 KeepAlive 配置支持,解决了连接池在某些情况下的稳定性问题。
问题修复
针对 H2 数据库版本 2 的支持进行了多项修复,确保 Slick 能够更好地兼容最新版的 H2 数据库。这些修复涉及连接处理和查询执行等多个方面。
依赖项更新
3.6.0 版本包含了大量依赖项的更新,提升了整体稳定性和安全性:
- 将 SLF4J 更新至 2.0.x 系列最新版本
- HikariCP 连接池升级到 6.x 版本
- 各数据库驱动更新到最新稳定版
- 构建工具链相关插件更新
Scala 3 迁移指南
文档部分新增了 Scala 3 迁移指导,帮助用户从 Scala 2 平滑过渡到 Scala 3。这对于计划升级 Scala 版本的用户非常有价值。
技术影响分析
Slick 3.6.0 的发布标志着该项目在保持稳定性的同时,积极跟进生态系统发展。移除有问题的 Oracle 实现虽然带来短期不便,但长期来看有利于维护代码库健康。对 H2 v2 的支持修复显示了项目对新兴数据库技术的响应能力。
依赖项的大规模更新不仅带来了性能改进和安全修复,也确保了 Slick 能够与现代 Scala 工具链良好协作。特别是 HikariCP 6.x 的引入,为连接池管理带来了更多配置选项和更好的资源处理能力。
升级建议
对于现有用户,升级到 3.6.0 版本时应注意:
- 如果使用 Oracle 数据库,需要评估移除实现的影响
- 检查 HikariCP 配置,特别是新增的 KeepAlive 参数
- 对于 H2 数据库用户,可以测试新版本下的兼容性
- 关注依赖项变更可能带来的传递性影响
总体而言,Slick 3.6.0 是一个注重稳定性和兼容性的维护版本,建议大多数用户计划升级以获取最新的改进和修复。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00