探索Tortuga Chain:一款流畅的.NET ORM框架
2024-05-20 05:40:53作者:秋泉律Samson
项目简介
Tortuga Chain,一个专为.NET开发者设计的高效ORM框架,旨在简化数据库操作并提高代码的可读性和可维护性。它提供了诸如连接管理、事务处理和命令链等高级功能,使得开发人员能够更专注于业务逻辑,而不是底层数据库交互。
项目技术分析
Tortuga Chain的独特之处在于其"Command Chains"概念,允许您构建一系列操作,每个链接都可以向前一个链接添加信息。这种模式在保持代码清晰的同时,提供了极大的灵活性:
- 连接管理:框架负责管理数据库连接,保证线程安全,无需手动打开或关闭。
- 事务处理:通过
BeginTransaction方法轻松启动事务,并确保适当的提交或回滚。 - 命令链:组合不同的命令(如SQL查询、存储过程)和结果处理方式,实现灵活的数据操作。
此外,Tortuga Chain支持.NET的NotMapped和Column属性,自动适配数据库列与实体类的映射关系。其内置的编译型材料化器有助于提升性能,减少不必要的数据获取。
应用场景
无论是在Web应用、桌面应用还是微服务中,Tortuga Chain都能大显身手。以下是一些典型的应用示例:
- 快速开发CRUD操作:通过简洁的API创建、读取、更新和删除数据库记录。
- 数据缓存:利用
Cache、ReadOrCache等附加器实现高效的缓存策略。 - 监听数据库变化:对SQL Server,可以使用
WithChangeNotification监听表的变化。 - 调试和日志记录:使用
WithTracing系列附加器方便地查看执行的SQL语句。
项目特点
Tortuga Chain的主要优点包括:
- 易于使用:清晰的API设计使得学习曲线平缓,快速上手。
- 高性能:智能的SQL生成及预编译材料化器优化了数据库交互效率。
- 灵活性:自定义的命令链和附加器允许按需定制数据访问行为。
- 全面支持:覆盖多种数据库操作,包括存储过程、视图、批量插入等。
- 数据库无关性:尽管以SQL Server为例,但Tortuga Chain也兼容其他数据库系统。
探索Tortuga Chain的世界,将数据库操作变得更简单、更高效。立即访问官方文档网站和GitHub仓库开始您的旅程吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867