EFCorePowerTools中控制数据库对象生成的配置技巧
2025-07-03 05:00:52作者:袁立春Spencer
在使用EFCorePowerTools进行数据库逆向工程时,开发者经常需要精确控制哪些数据库对象应该被生成到代码中。本文将详细介绍如何通过配置来排除视图、存储过程和函数等特定对象的生成。
配置文件的生成行为
当首次运行EFCorePowerTools的efcpt命令时,工具会自动生成一个efcpt-config.json配置文件。这个文件默认包含了数据库中的所有表、视图、存储过程和函数。许多开发者发现,即使手动从配置文件中删除存储过程和函数等对象,再次运行命令时这些条目又会被自动添加回来。
控制对象生成的两种方法
1. 使用refresh-object-lists配置项
最新版本的EFCorePowerTools引入了一个关键配置项"refresh-object-lists",可以设置为false来阻止工具自动刷新数据库对象列表。这样配置后,开发者可以手动编辑配置文件,永久性地移除不希望生成的对象类型。
2. 使用exclude排除特定对象
另一种更灵活的方式是使用exclude配置项。通过这种方式,开发者可以明确指定哪些类型的数据库对象不应该被生成到代码中。这种方法特别适合需要长期维护的项目,因为它提供了更细粒度的控制。
实际应用建议
对于大多数项目,建议采用以下配置策略:
- 首先使用默认配置生成完整的配置文件
- 然后添加"refresh-object-lists": false配置项
- 最后手动编辑对象列表,只保留真正需要的表
这种组合方式既保证了配置的稳定性,又能精确控制生成的代码范围。对于需要频繁添加新表的项目,可以定期临时启用refresh-object-lists来更新表列表,然后再次禁用它。
版本注意事项
需要注意的是,某些配置功能可能需要使用最新版本的EFCorePowerTools。如果遇到配置项不生效的情况,建议升级到最新版本后再尝试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146