在8.7.x及之后的版本中，实际上是不切换数据源的， 而是有多个数据源同时有效，需要操作哪个数据源，就通过ServiceProxy.service()返回哪个数据源相关的service 也就是说有多组service-datasource 无论怎么切换都不影响其他数据源的状态(如事务状态等)

在实际开发过程中，经常有需要修改单个属性的情况，如是修改数量这一列，在提交参数时不可能把整行数据完整提交，这时其他列就会没有数据，但其他列明显不应该参与更新。 如果是DataRow也可以把不必要的key删除，但用用实体类操作时就不那么方便了，所以默认空值不参与更新。 如果需要更新的话可以设置Con

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

‌N+1查询问题‌是指在数据库查询中，对每个关联对象执行一次查询，导致总查询次数为N+1次。这种情况通常出现在一对多或多对多的关系中，例如，一个用户可以有多个订单，查询所有用户及其订单时，首先查询所有用户（1次查询），然后对每个用户执行一次查询以获取其订单（N次查询），总共执行N+1次查询 可

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

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。

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

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

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

如果提示 gpg:1.6:sign (sign-artifacts) @ anyline-dependency --- gpg 是因为package或install时选择了central