Entity Framework Core DTO 使用最佳实践教程
1. 项目介绍
本项目是基于开源项目 efcore-dto-demo 编写的最佳实践教程。该开源项目旨在演示如何在使用 Entity Framework Core (EF Core) 时避免将 DTO (Data Transfer Object) 用作数据提供者。项目通过实例展示了如何正确使用 EF Core 的特性来映射实体,而不是简单地从数据库中读取数据。
2. 项目快速启动
以下是快速启动本项目的步骤:
首先,确保你的开发环境已经安装了 .NET SDK。
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/ChrisKlug/efcore-dto-demo.git -
进入项目目录:
cd efcore-dto-demo -
恢复项目依赖项:
dotnet restore -
运行测试来验证代码:
dotnet test
注意:测试运行需要数据库连接。确保你的 SQL Server 实例运行正常,并且 appsettings.json 文件中的数据库连接字符串配置正确。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 正确使用 EF Core 映射实体
在项目中,我们不应该直接使用 EF Core 来读取 DTO,而应该利用 EF Core 的映射功能,确保实体模型与数据库表之间正确映射。
3.2 生成幂等迁移脚本
项目展示了如何生成幂等迁移脚本,以便在部署过程中运行迁移,而不是在应用程序启动时。这样做可以避免在负载均衡环境中遇到的启动问题。
生成迁移脚本的命令如下:
dotnet ef migrations script --idempotent --output ./migrations.sql
3.3 手动创建迁移
由于项目使用了多个 DbContext,因此无法使用自动迁移创建。但手动创建迁移并不复杂,可以通过项目中的代码片段简化过程。
3.4 使用迁移包
EF Core 新的迁移包功能允许我们创建一个可执行的迁移工具,它可以在不连接到数据库的情况下迁移数据库。这对于部署管道中的操作尤其有用。
生成迁移包的命令如下:
dotnet ef migrations bundle --output ./migrations.exe
执行迁移的命令如下:
.\migrations.exe --connection "<CONNECTIONSTRING>"
4. 典型生态项目
Entity Framework Core 是一个广泛使用的 ORM 框架,拥有丰富的生态和社区支持。本项目正是利用了 EF Core 的特性,提供了避免使用 DTO 作为数据提供者的实践案例。通过学习和使用类似本项目这样的开源项目,开发者可以更好地理解 EF Core 的最佳实践,并在自己的项目中实施这些最佳实践。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00