适用场景

Anyline一的切都是面向动态、面向运行时环境
适合于抽象设计阶段(实体概念还不明确或者设计工作不局限于某个特别的实体)
常用于需要大量复杂动态的查询,以及查询的结果集需要经过深度处理的场景 如:

  • 可视化数据源
    主要用来处理动态属性,以及适配前端的多维度多结构的数据转换
    参考

  • 低代码后台
    主要用来处理动态属性、动态数据源(下拉列表)以及用户自定义的一些属性
    灵活的DDL也可以快速统一的操作各种表结构(包括各种时序、列式数据库)
    示例

  • 物联网车联网数据处理
    如车载终端、交通信号灯、数字化工厂传感器、环境检测设备数据等
    示例

  • 数据清洗、数据批量处理
    各种结构的数据、更多的是不符合标准甚至是错误的结构  
    这种场景下需要一个灵活的数据结构来统一处理各种结构的数据    
    再想像一下临时有几个数据需要处理一下(如补齐或替换几个字符)  
    这个时候先去创建个Entity,XML,Service,Dao吗  
    示例

  • 报表输出,特别是用户自定义报表
    类似于可视化环境,只是样式简单一点
    示例

  • 运行时自定义表单/查询条件/数据结构
    各个阶段都要自定义,比低代码要求更高的是:操作用户不懂编程 
    示例

  • 网络爬虫数据解析
    不固定的结构、html解析(当然不是用正则或dom那太费脑子了)
    示例

  • 异构数据库迁移同步
    动态的数据结构可以灵活的适配多种不同的表,需不需要反复的get/set
    兼容多种数据库的DDL也可以方便的在不同类型的数据库中执行
    示例

  • 还有一种很实现的场景是 许多项目到了交付的那一天 实体也没有设计完成
    别说设计了,需求都有可能还没结束就催交付了,Entity哪里找
    示例