NewLife.XCode是一個有10多年歷史的開源數據中間件，支持nfx/netstandard，由新生命團隊(2002~2019)開發完成並維護至今，以下簡稱XCode。
整個系列教程會大量結合示例代碼和運行日志來進行深入分析，蘊含多年開發經驗於其中，代表作有百億級大數據實時計算項目。
開源地址：https://github.com/NewLifeX/X （求star, 656+）
大殺器
反向工程是XCode的大殺器，區別於其它ORM的最強功能！
通俗理解：基於XCode開發的應用，無需數據庫安裝腳本，連接字符串指向哪一台哪一種數據庫，系統就自動在上面建庫建表！
正式定義：基於實體類的表結構信息，在連接字符串指定的目標數據庫上自動執行建庫建表、添刪改字段、創建索引等操作，支持各種數據庫！
應用系統首次啟動完成的時候，也是自動建表建庫並初始化完成的時候。
反向工程是XCode數萬級分表的主要倚仗！
創建控制台項目，從Nuget引用NewLife.XCode
創建實體類，模型如下（可參考前面幾章來生成實體類）：
測試代碼：
執行日志：
自始至終，我們沒有編寫SQL腳本，沒有去數據庫創建數據表。
代碼寫完就跑起來，測試通過就部署到正式庫。
從日志來看，程序自動下載SQLite驅動，因為我們並沒有指定實體類使用哪一種數據庫，XCode自動給我們配置了SQLite。（上一章連接字符串部分有講解）
加一行代碼把數據庫指向MySql：
執行日志：
同樣的首先下載MySql驅動，（當然也可以自己通過nuget引用）。
首次連接數據庫時，庫名指定School報錯，因為根本就不存在這個庫。
因此，XCode切換到系統庫，開始創建數據庫School，並創建數據表和索引。這里完全是MySql語法，不同於上面的SQLite建表語句。
感興趣的同學，還可以試試Oracle和SqlServer等數據庫。
正向工程
正向工程就是從數據庫讀取表結構信息，生成模型信息。
我們來試試寫幾行代碼讀取上面創建的數據表：
執行日志：
從上面可以看到，讀取dal.Tables得到了這個連接的所有表結構信息，輸出為Xml時，跟前面用來創建實體類的模型文件極為相似。
其實這就是一個模型文件，只是為了生成實體類的模型文件多增加了幾個屬性而已。
新生命碼神工具XCoder，（https://github.com/NewLifeX/XCoder），其中的數據建模工具，可以導出各種數據庫的表結構信息，正是基於dal.Tables來實現。
正向工程由3個基本接口構成：
- IDataTable。數據表接口，dal.Tables就是IDataTable集合，包括名稱、描述等
- IDataColumn。數據列接口，每張數據表有多個數據列，包括名稱、類型、長度、描述等
- IDataIndex。數據索引接口，每張數據表沒有或者有多個索引，索引指定包括哪些字段 ，是否唯一
反向工程
有了IDataTable，我們就可以主動控制數據表結構。
DAL.SetTables(IDataTable[] tables);
這是反向工程高級用法，實際日常工作中用不到，各個實體類加載時，將會逐個連接進行反向工程檢查，正是調用該方法。
給上面的數據模型，增加一個字段Code和對應索引：
跑起來：
程序自動為我們添加了字段，以及創建了索引！
前面的幾個SHOW，就是XCode的正向工程，取得數據庫表結構，然后跟實體類結構對比，不相同時執行反向操作。
反向工程設置
大家還記得上一章系統設置中提到的Migration嗎？
XCode.config和連接字符串中都支持這個設置。
可用設置項如下：
- Off 關閉，不執行反向工程
- ReadOnly 只讀不執行，異步執行反向工程檢查，對比后生成變更DDL寫入日志
- On 打開，僅新建，默認設置。新建表、增加字段、創建索引等可以執行，禁止修改字段長度類型，禁止刪除字段，以免造成數據丟失
- Full 完全，修改刪除。除了新建表、增加字段、創建索引外，還可以修改字段長度類型、刪除字段等，極其危險，慎用
反向工程設計於2008年，10多年經驗表明，默認On最合理，不僅滿足開發需要，（隨時加字段），還避免了字段改變而導致的數據丟失風險；
反向工程如此神奇的功能，你想到了什么高端用法嗎？我們將在數萬級分表分庫章節等你！
系列教程
NewLife.XCode教程系列[2019版]
- 增刪改查入門。快速展現用法，代碼配置連接字符串
- 數據模型文件。建立表格字段和索引，名字以及數據類型規范，推薦字段（時間，用戶，IP）
- 實體類詳解。數據類業務類，泛型基類，接口
- 功能設置。連接字符串，調試開關，SQL日志，慢日志，參數化，執行超時。代碼與配置文件設置，連接字符串局部設置
- 反向工程。自動建立數據庫數據表
- 數據初始化。InitData寫入初始化數據
- 高級增刪改。重載攔截，自增字段，Valid驗證，實體模型（時間，用戶，IP）
- 臟數據。如何產生，怎么利用
- 增量累加。高並發統計
- 事務處理。單表和多表，不同連接，多種寫法
- 擴展屬性。多表關聯，Map映射
- 高級查詢。復雜條件，分頁，自定義擴展FieldItem，查總記錄數，查匯總統計
- 數據層緩存。Sql緩存，更新機制
- 實體緩存。全表整理緩存，更新機制
- 對象緩存。字典緩存，適用用戶等數據較多場景。
- 百億級性能。字段精煉，索引完備，合理查詢，充分利用緩存
- 實體工廠。元數據，通用處理程序
- 角色權限。Membership
- 導入導出。Xml，Json，二進制，網絡或文件
- 分表分庫。常見拆分邏輯
- 高級統計。聚合統計，分組統計
- 批量寫入。批量插入，批量Upsert，異步保存
- 實體隊列。寫入級緩存，提升性能。
- 備份同步。備份數據，恢復數據，同步數據
- 數據服務。提供RPC接口服務，遠程執行查詢，例如SQLite網絡版
- 大數據分析。ETL抽取，調度計算處理，結果持久化