低代码平台深度对比：当 NocoBase 的 “插件哲学” 遇上 iVX 的 “生成美学”

一、数据模型层：「Schema 定义」的两种范式

NocoBase 的 ** 数据模型（Collection）** 就像一本 “可批注的精装书”：

• 预设了标准化的数据表结构（字段类型、索引、关联关系），用户通过 UI Schema 可视化配置字段属性（如 “客户姓名” 字段设置为必填、唯一），复杂场景需编写插件扩展（比如自定义字段校验逻辑：“邮箱格式必须包含企业域名”）；
• 优势是 “开箱即用的企业级数据治理”，内置数据权限（行级、列级控制）、审计日志，适合处理 “订单 - 库存 - 用户” 这类强关联业务数据。

iVX 的数据模型更像 “可塑形的数字黏土”：

• 通过拖拽 “数据库组件”（支持 MySQL、MongoDB、Redis），在可视化界面中设计表结构，字段类型直接对应组件属性（如 “数值字段” 关联前端输入框的数字校验）；
• 独特之处在于 “数据流驱动建模”：当用户在数据流面板中连接 “数据库查询节点” 和 “前端表格组件”，系统自动生成数据映射关系，无需手动编写 API 接口，适合快速构建 “数据展示 - 修改 - 同步” 闭环。

实战对比：
开发 “员工考勤系统” 时，NocoBase 需在 Collection 中定义 “考勤记录” 表并配置关联 “员工” 表，复杂考勤规则（如弹性工作时间）需编写插件；iVX 则直接拖拽 “日历组件” 关联数据库，在事件面板中配置 “打卡时间校验” 逻辑，5 分钟完成基础数据模型搭建。

二、界面开发层：「UI Schema」vs「组件拖拽」的效率博弈

NocoBase 的UI Schema是 “结构化的界面描述语言”：

• 通过 JSON