EFCorePowerTools存储过程逆向工程问题解析与解决方案
问题背景
在EFCorePowerTools项目中,用户报告了一个关于存储过程逆向工程的异常行为。当使用最新版本的Visual Studio 2022预览版和EF Core Power Tools 2.6.961时,逆向工程存储过程会为每个返回的列值创建单独的结果类,而不是预期的单个结果类。
问题现象
用户提供的存储过程示例是一个典型的查询存储过程,返回多个列的数据。正常情况下,逆向工程应该生成一个包含所有返回列的单一结果类。然而,实际行为却是为每个列生成了单独的结果类,这显然不符合预期。
技术分析
经过深入分析,这个问题可能与以下几个技术点相关:
-
多结果集支持:EFCorePowerTools提供了对多结果集存储过程的支持选项。虽然用户确认未启用此功能,但问题可能与设置未被正确处理有关。
-
DACPAC处理流程:用户使用的是基于DACPAC的逆向工程方式,可能存在与直接连接数据库不同的处理逻辑。
-
列定义处理:存储过程中明确列出了所有返回列,理论上逆向工程应该能够正确识别并生成对应的结果类。
解决方案
项目维护者迅速响应并提供了修复方案:
-
设置检查:首先确认用户是否启用了多结果集支持选项(位于Tools/Options中)。
-
代码修复:维护者在最新每日构建版本中实现了修复,解决了DACPAC流程中可能存在的设置处理问题。
-
测试验证:建议用户测试修复后的版本,确认问题是否解决。
注意事项
-
对于使用
SELECT *的存储过程,逆向工程可能无法正确识别返回结构,建议始终明确列出所有返回列。 -
使用DACPAC作为数据源时,某些功能可能与直接连接数据库的行为略有不同。
-
版本兼容性很重要,特别是使用预览版开发工具时,建议关注更新日志和已知问题。
最佳实践
-
明确列定义:在存储过程中始终明确列出所有返回列,避免使用
SELECT *。 -
版本管理:保持EFCorePowerTools和Visual Studio为最新稳定版本。
-
设置验证:在进行逆向工程前,检查相关工具选项设置是否符合预期。
-
测试验证:对生成的代码进行充分测试,确保其行为符合预期。
通过以上分析和解决方案,开发者可以更好地利用EFCorePowerTools进行存储过程的逆向工程,避免类似问题的发生。
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01