DataSourceHolder  主要用来创建数据源  Adpater  每种数据源对应一个Adapter,主要用来针对不同的数据库生成当前数据库可执行的命令，屏蔽不同数据库的命令差异及数据类型的兼容。实现以相同的语法操作不同数据库，读写表结构、索引等元数据表结

这一步通常是在系统启动时读取配置文件自动动执行 也可以在运行过程中动态注册 注册数据源时 根据连接、帐号、密码等参数调用DataSourceHolder.reg()方法 reg方法内根据数据源参数特征到holder池中匹配到相应的Holder   Holder.reg()执行过程 1.先

在操作数据时先要确定数据源，根据数据源名称获取到就的service,如 AnylineService service = ServiceProxy.service(“fi”)获取针对fi数据源的service   [读取数据的过程] serivce(接收参数) > dao(统一Run

anyline是什么，简单来说是一个数据库操作工具，可以对比ORM来了解anyline 相对于ORM,anyline更注重的是动态、运行时、元数据、结果集操作。所以有时也称D-ORM(动态ORM) 动态就是非静态，最常见的如动态数据源，这个数据源地址甚至数据库类型在编码环节都不可知，

原来有许多boolean类型的属性用了int表示，如 int nullable = -1 ; // 是否可以为NULL -1:未配置 1:是(NULL)  0:否(NOT NULL) 是为了避免有些属性未设置时，误调用了if(isNullable)导致空指针异常 最新版本中通过方法名来避

1).适合需要动态配置的场景 2).可以支持运行时属性扩展 3).便于实现配置的热更新 4).有利于构建插件化系统架构 最初对象只有属性 后来为了映射数据库 属性也需要属性，如数据类型，精度，所以有了注解 就是元数据 但是属性的属性会变 如在这个库里是varchar，text在另一个库里是str

当然我们并不是要抛弃Entity或ORM，不同的场景确实需要不同的解决方案，而 ‌AnyLine‌ 的设计理念正是为了提供灵活性和扩展性，同时不排斥传统的 ‌Entity‌ 或 ‌ORM‌ 使用。 ‌AnyLine 与 Entity/ORM 互补而非替代‌： ‌Entity/ORM‌ 在 ‌可预

智能差异分析引擎 基于运行时元数据扫描技术，自动比对数据库当前结构与目标对象模型的差异 支持字段类型、长度、约束条件等属性的精细化比对 智能识别新增/删除/修改的数据库元素 自适应DDL生成器

Weaviate：适合需要复杂查询和语义理解的场景，尤其是在知识图谱和推荐系统中表现优异。 Milvus：适合大规模数据处理和高性能要求的应用，尤其是在图像和视频分析领域。 Qdrant：适合中小规模项目，资源占用低，灵活性高，适合需要快速迭代的项目。 Chroma：适合快速原型开发和小规模应用，尤其是在多媒体内容处理方面。

首先anyline跟这些工具不是一个层面的东西。 anyline不是一个可以直接执行的成品工具。而是这些工具的更下一层的支持。 你如果要自己开发或改造一个迁移工具，而不是找一个现成的工具，这种情况下才用得上。你要自己控制流程自己写UI anyline能为你作的是提供操作数据库对象的方法，屏蔽不同