EFCorePowerTools中如何排除特定表在逆向工程中的生成
2025-07-02 21:58:21作者:裴麒琰
在使用EF Core进行数据库优先开发时,我们经常需要从现有数据库逆向工程生成实体类。EFCorePowerTools是一个强大的Visual Studio扩展工具,它简化了这个过程。但有时我们可能需要在逆向工程中排除某些特定的表,比如系统表或日志表。
使用EF Core CLI工具排除表
EF Core自带的命令行工具提供了-tables参数,可以用来明确指定需要包含的表。例如:
dotnet ef dbcontext scaffold "连接字符串" Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer -tables Table1,Table2 -f -o Models
这种方法需要手动列出所有需要的表,适合表数量不多的情况。但缺点是当数据库表结构发生变化时,需要同步更新命令。
使用EFCorePowerTools CLI排除表
EFCorePowerTools也提供了命令行版本(CLI),它支持通过配置文件来排除特定表。在配置文件中可以这样设置:
{
"TablesToExclude": ["VersionInfo", "Log"]
}
这种方式更加灵活,适合在团队协作或持续集成环境中使用。配置文件可以与项目一起纳入版本控制,便于共享和复用。
两种工具配置的兼容性
需要注意的是,EFCorePowerTools的GUI版本和CLI版本生成的配置文件格式略有不同,不能直接共享。GUI版本生成的efpt.config.json与CLI版本生成的efpt-config.json在结构和内容上有所区别。
最佳实践建议
- 对于开发环境,推荐使用EFCorePowerTools的GUI版本,它提供了更直观的界面和更多选项
- 对于自动化构建或CI/CD流程,可以使用CLI版本
- 无论使用哪种方式,都应该将配置文件纳入版本控制
- 定期检查排除的表列表,确保不会遗漏新添加的业务表
通过合理配置,我们可以精确控制逆向工程生成的实体类,避免不必要的系统表干扰我们的业务代码,保持代码库的整洁和高效。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
746
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
137