25、数据库开发:自定义数据类型、文档管理与数据完整性保护

数据库开发:自定义数据类型、文档管理与数据完整性保护

1. 自定义数据类型(UDTs)的挑战

虽然可以使用.NET代码创建自定义数据类型(UDTs),并将其视为SQL Server中的业务对象,但实际上使用UDTs作为业务对象存在一些缺点:
- 索引困难 :对UDT的单个属性进行索引较为困难。例如,员工业务对象可能包含名字、姓氏、员工编号、地址、电话号码等属性。在规范化的表中,每个实体都有自己的列,这些列可以有索引以优化性能。但要将UDT的单个属性的计算列持久化作为索引列,则需要付出更多努力。
- 类型不可更改 :对于两种类型的UDTs,一旦类型被绑定并被任何列使用,就不能更改该类型。这在开发过程中,如果数据类型设计得不够好,可能会成为一个真正的问题。

注意事项

可以使用 ALTER ASSEMBLY 语句更新CLR UDT,而无需先删除它们。如果公共属性发生更改,则使用此UDT的现有列要么必须更新,要么必须在UDT中使用一些特殊的版本控制代码,并将其持久化在序列化数据中,以便知道数据使用的是哪个版本的UDT。

提示

复杂的数据类型用途有限,仅在绝对必要且能带来巨大好处的情况下使用。

2. 数据库对象的文档管理

在数据库建模过程中,创建的描述、注释和各种数据对于帮助开发人员理解表的用途非常有用。在SQL Server 2000中,引入了扩展属性,允许存储有关对象的特定信息。通过创建这些属性,可以构建一个信息库,供应用程序开发人员使用:
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AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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