これは、Ubuntu Online、Fedora Online、Windows オンライン エミュレーター、MAC OS オンライン エミュレーターなど、複数の無料オンライン ワークステーションのいずれかを使用して、OnWorks 無料ホスティング プロバイダーで実行できるコマンド odb です。
プログラム：
NAME
odb - C++ 用のオブジェクト関係マッピング (ORM) コンパイラ
SYNOPSIS
ODB [ オプション ] file [ ファイル... ]
DESCRIPTION
ヘッダー ファイル内の一連の C++ クラスを指定すると、 ODB 次のことを可能にする C++ コードを生成します。
これらのクラスのオブジェクトをリレーショナル データベース (RDBMS) で永続化、クエリ、および更新します。 の
生成されたコードが対象とするリレーショナル データベースは、必要な
-データベース オプション（以下を参照）。
フォームの入力ファイルの場合 名前.hxx (他のファイル拡張子を代わりに使用できます。
.hxx)、単一データベース モード (デフォルト) では、生成された C++ ファイルにはデフォルトで
次の名前: 名前-odb.hxx （ヘッダーファイル）、 名前-odb.ixx (インラインファイル)、および 名前-
odb.cxx （ソースファイル）。 さらに、 --生成スキーマ オプションが指定されており、
SQL スキーマ形式が要求されます (参照 --スキーマ形式） 名前.sql データベーススキーマファイルは
生成されます。 もし 別 スキーマ形式が要求された場合、データベース作成コードは
別々に生成された 名前スキーマ.cxx ファイルにソフトウェアを指定する必要があります。
マルチデータベース モードの場合 ( --マルチデータベース 以下のオプション)、生成されたファイル
対応する 一般的な データベースは、単一データベース モードと同じ名前になります。
他のデータベースの場合、ファイル名にはデータベース名が含まれます。 名前-odb-db.hxx, 名前-odb-
db.ixx, 名前-odb-db.cxx, 名前-db.sql, 名前-スキーマ-db.cxx （どこで db データベースです
名前）。
OPTIONS
- 助けて 使用情報を印刷して終了します。
- バージョン
バージョンを印刷して終了します。
-I DIR Add DIR 検索するディレクトリのリストの先頭に含まれる
ヘッダファイル。
-D 名[=def]
マクロを定義する 名 定義付き def. 定義を省略した場合は定義 名 ようにするには
1.
-U 名
マクロの以前の定義をキャンセルする 名、組み込みまたは付属のいずれか
-D オプションを選択します。
-データベース|-d db
のコードを生成する db データベース。 有効な値は次のとおりです。 mssql, mysqlの, オラクル, pgsqlの,
sqlite, 一般的な (マルチデータベース モードのみ)。
--マルチデータベース|-m type
マルチデータベースのサポートを有効にし、そのタイプを指定します。 このオプションの有効な値
静的な と ダイナミック.
マルチデータベース モードでは、種類を決定するオプション (たとえば、 --スキーマ-
形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します．)、名前 (例: --odb-ファイルサフィックス)、またはコンテンツ (プロローグなど)
およびエピローグ オプション) の出力ファイルには、データベース名をプレフィックスとして付けることができます。
たとえば、コロンが続きます。 mysql:値. これは、そのような
このデータベースに対応する生成されたファイルにのみ適用するオプション。
--デフォルトデータベース db
静的マルチデータベース サポートを使用する場合は、対象となるデータベースを指定します。
デフォルトにしました。 動的マルチデータベース サポートを使用すると、 一般的な 常に
デフォルトのデータベースにしました。
--生成クエリ|-q
クエリ サポート コードを生成します。 このサポートがなければ、ビューを使用することはできません。
ID を介してオブジェクトをロードします。
--生成準備済み
準備されたクエリ実行サポート コードを生成します。
--省略-未準備
準備されていない (XNUMX 回限りの) クエリ実行サポート コードを省略します。
--生成セッション|-e
セッション サポート コードを生成します。 このオプションを使用すると、セッションのサポートが有効になります
明示的に指定されたものを除くすべての永続クラスのデフォルト
を使用して無効化 db セッション プラグマ。
--生成スキーマ|-s
データベース スキーマを生成します。 データベース スキーマには、次の SQL ステートメントが含まれています。
ファイルに定義された永続クラスを格納するために必要なデータベース テーブルを作成する
コンパイル中。 このスキーマを適用することにより、既存のすべての情報が
そのようなテーブルに保存されているものは失われます。
使用されているデータベースに応じて (-データベース オプション)、スキーマが生成されます
スタンドアロンの SQL ファイルとして、または生成された C++ コードに埋め込まれます。 デフォルトでは
SQL ファイルは、MySQL、PostgreSQL、Oracle、および Microsoft SQL 用に生成されます。
サーバー データベースとスキーマは、SQLite の C++ コードに埋め込まれています。
データベース。 使用 --スキーマ形式 デフォルトのスキーマ形式を変更するオプション。
データベース スキーマの進化のサポートが有効になっている場合 (つまり、オブジェクト モデルのバージョン
が指定されている場合)、このオプションはデータベーススキーマの生成もトリガーします
スタンドアロンの SQL ファイルとして、または
生成された C++ コード。 スキーマ移行ステートメントの生成を抑制することができます
指定することにより -- 移行の抑制 オプションを選択します。
--生成スキーマのみ
データベース スキーマのみを生成します。 このオプションは、次の場合にのみ有効であることに注意してください。
スキーマをスタンドアロン SQL ファイルとして生成する (を参照) --スキーマ形式 詳細については）。
-- 移行の抑制
データベース スキーマ移行ステートメントの生成を抑制します。
--suppress-スキーマ-バージョン
スキーマ バージョン テーブルの生成を抑制します。 このオプションを指定すると、
また、データベース スキーマのバージョンと移行を手動で指定する必要があります。
を使用した実行時の状態 odb::database::schema_version() 機能。
--スキーマバージョンテーブル 名
デフォルトの代わりに別のスキーマ バージョン テーブル名を指定します
スキーマ_バージョン. このオプションを指定すると、手動で行うことも期待されます
を使用して、実行時にスキーマ バージョン テーブル名を指定します。
odb::データベース::schema_version_table() 関数。 テーブル名は修飾できます。
--スキーマ形式 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します．
指定された形式でデータベース スキーマを生成します。 合格 SQL as 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します． 〜へ
データベース スキーマをスタンドアロン SQL ファイルまたはパスとして生成する 埋め込まれた を埋め込む
生成された C++ コードにスキーマを追加します。 の 別 値は似ています 埋め込まれた
ただし、スキーマ作成コードは別の C++ ファイルに生成されます (名前-
スキーマ.cxx デフォルトで）。 この値は主に、
スキーマ作成機能を別のプログラムまたはライブラリに。 これを繰り返す
複数の形式で同じデータベース スキーマを生成するオプション。
-- ドロップを省略
省略 DROP 生成されたデータベース スキーマからのステートメント。
--作成を省略
省略 CREATE 生成されたデータベース スキーマからのステートメント。
--スキーマ名 名
名 データベーススキーマ名として。 スキーマ名は主に
スキーマ カタログに埋め込まれた複数のスキーマを区別します。 ではない
で指定されるデータベース スキーマ (データベース名前空間) と混同しないでください。
-スキーマ オプション。 このオプションが指定されていない場合、空の名前。
デフォルトのスキーマ名が使用されます。
--fkeys-遅延モード m
制約チェック モードを使用する m オブジェクト関係のために生成された外部キー。
このオプションの有効な値は次のとおりです。 延期不可, 即時の, 繰延 （ディフォルト）。
MySQL と SQL Server は遅延可能な外部キーをサポートしていません。これらのデータベースでは
そのようなキーはコメントアウトされて生成されます。 ODB によって生成されるその他の外部キー
コンパイラ (コンテナやポリモーフィック階層をサポートするために使用されるものなど)
常に遅延不可として生成されます。
また、どちらかを使用する場合も注意してください 延期不可 or 即時の モード、次に順序
トランザクション内でオブジェクトを永続化、更新、および消去すると、
重要。
--デフォルトポインタ PTR
PTR 永続オブジェクトとビューのデフォルト ポインタとして。 オブジェクトとビュー
で割り当てられたポインターを持たない db ポインタ プラグマはこれを使用します
デフォルトではポインター。 このオプションの値は * これは生のポインタを示します
は、スマート ポインター クラス テンプレートの既定の名前または修飾名です。
例、 std :: auto_ptr. 後者の場合、ODB コンパイラはオブジェクトを構築します。
または、オブジェクトまたはビュー タイプの単一のテンプレート引数を追加することにより、ビュー ポインター
たとえば、修飾名 std::auto_ptr. ODB ランタイムはオブジェクトを使用します
ビューポインタを返し、オブジェクトの場合は動的にパスしてキャッシュします
オブジェクトとビュー タイプの割り当てられたインスタンス。
未加工のポインターと、
ヘッダー ファイルに、デフォルト ポインターの定義を含める必要があります。
生成されたヘッダー ファイルの先頭。 達成するためのXNUMXつの一般的な方法があります
これ: コンパイル中のファイルに必要なヘッダーを含めるか、
使用することができます --hxx-プロローグ 必要なものを追加するオプション #include への指令
生成されたコード。
--セッションタイプ type
type デフォルトの代わりの代替セッション タイプとして odb::セッション。 この
オプションを使用して、カスタム セッションの実装を指定することができます。
永続クラス。 の定義も含める必要があることに注意してください。
生成されたヘッダー ファイルにカスタム セッション タイプを追加します。 これは通常、
--hxx-プロローグ* オプション。
- プロフィール|-p 名
コンパイル時に使用するプロファイルを指定します。 プロファイルはオプションです
ファイル。 ODB コンパイラは、最初にデータベース固有のバージョンを探します。
を追加して構築された -データベース.オプション 接尾辞 名ここで、 データベース is
で指定されたデータベース名 -データベース オプション。 このファイルがない場合
見つかった場合、ODB コンパイラは、データベースに依存しないバージョンを次の名前で探します。
だけを追加することによって構築されます .オプション サフィックス。
プロファイル オプション ファイルは、C++ と同じディレクトリ セットで検索されます。
に含まれるヘッダー #include <...> ディレクティブ (組み込みパスとそれら
で指定 -I オプション）。 オプション ファイルは、最初に
ディレクトリ自体とその ODB/ サブディレクトリ。
オプション ファイルの形式については、 --オプションファイル 以下のオプション。 君は
このオプションを繰り返して、複数のプロファイルを指定できます。
-- 一気に
すべての入力ファイルのコードを生成するだけでなく、
一度に含めます。 結果は、すべてを含むソース/スキーマ ファイルの単一セットです。
生成されたコード。 これと一緒に複数の入力ファイルを指定した場合
オプション、次に --入力名 を提供するには、オプションも指定する必要があります。
出力ファイルのベース名。 この場合、そのようなベースのディレクトリ部分
name は、結合されたファイルの場所として使用されます。 これは、
#include ディレクティブ解決。
-スキーマ スキーマ
に割り当てる必要があるデータベース スキーマ (データベースの名前空間) を指定します。
コンパイル中のファイルの永続クラス。 データベース スキーマはありません。
で指定されるデータベース スキーマ名 (スキーマ カタログ名) と混同されます。
--スキーマ名 オプションを選択します。
--エクスポート記号 シンボル
インセット シンボル DLLのエクスポート/インポート制御ステートメントがある場所
(__declspec（dllexport / dllimport）)が必要です。 も参照してください。 --extern-symbol
以下のオプション。
--extern-symbol シンボル
If シンボル が定義されている場合、テンプレートのインスタンス化が必要な場所に挿入します
宣言された 外部. このオプションは通常、 --エクスポート記号 いつ
マルチデータベースのサポートとクエリの両方が有効になっています。
--標準 バージョン
コンパイル時に使用する C++ 標準を指定します。 有効な値は次のとおりです。
c ++ 98 （デフォルト）、 c ++ 11, c ++ 14.
--warn-ハード追加
ハード追加されたデータ メンバーについて警告します。
--警告-強制削除
物理的に削除されたデータ メンバーと永続クラスについて警告します。
--警告-厳しく
ハード追加およびハード削除されたデータ メンバーと永続クラスの両方について警告します。
-- 出力ディレクトリ|-o DIR
生成されたファイルを DIR 現在のディレクトリの代わりに。
--入力名 名
名 入力ファイルの代わりに、生成されたファイルの名前を派生させます。 もしも
-- 一気に オプションが指定されている場合、のディレクトリ部分 名 として使用されます
結合されたファイルの場所。 を参照してください。 -- 一気に 詳細についてはオプション。
--変更ログ file
変更ログを読み書きする file デフォルトの変更ログ ファイルの代わりに。 の
デフォルトの変更ログ ファイル名は、入力ファイル名から派生し、配置されます
入力ファイルと同じディレクトリに。 注意してください -- 出力ディレクトリ オプションは行う
changelog ファイルの場所には影響しません。 つまり、デフォルトでは、変更ログ
ファイルは、ODB コンパイラーが
変更する場合があります。 使用 --changelogin と --changelog-out 指定するオプション
異なる入力と出力の changelog ファイル。
--changelogin file
から変更ログを読む file デフォルトの変更ログ ファイルの代わりに。 このオプションが
を指定した場合は、出力 changegelog ファイルも指定する必要があります。 --変更履歴-
でる.
--changelog-out file
変更ログを書き込む file デフォルトの変更ログ ファイルの代わりに。 このオプションが
指定した場合は、入力 changegelog ファイルも指定する必要があります。 --変更履歴-
in.
--changelog-dir DIR
DIR 入力ファイル ディレクトリの代わりに変更ログ ファイル ディレクトリとして。 これ
ディレクトリは、で指定された変更ログ ファイルにも追加されます。 --変更ログ,
--changelogin, --changelogin 絶対パスでない限り、オプション。
--init-changelog
変更ログが存在する場合でも強制的に再初期化します (既存のすべての
変更履歴は失われます)。 このオプションは、主に自動化された
テスト。
--odb-ファイルサフィックス サフィックス
サフィックス 生成された C++ ファイルの名前を構築します。 シングルでは～
データベースモード このオプションのデフォルト値は -odb. マルチデータベースモードの場合
それは -odb に対応するファイルの 一般的な データベースと -ODB-db （どこで db
はデータベース名です) 他のデータベースの場合。
--sql-ファイル-サフィックス サフィックス
サフィックス 生成されたスキーマ SQL ファイルの名前を作成します。 シングルでは～
データベース モードでは、デフォルトで接尾辞は使用されません。 マルチデータベース モードでは、デフォルト
このオプションの値は -db （どこで db はデータベース名です)。
--スキーマファイルのサフィックス サフィックス
サフィックス 生成されたスキーマ C++ ソース ファイルの名前を作成します。 の中に
単一データベース モード このオプションのデフォルト値は -スキーマ. マルチでは
データベースモードです -スキーマ-db （どこで db はデータベース名です)。 を参照してください --スキーマ-
形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します． 詳細についてはオプション。
--changelog-file-suffix SFX
SFX changelog ファイルの名前を作成します。 シングルデータベースモードで
デフォルトではサフィックスは使用されません。 マルチデータベース モードでは、このデフォルト値
オプションがある -db （どこで db はデータベース名です)。
--hxx-サフィックス サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに .hxx 生成された C++ の名前を構築する
ヘッダー ファイル。
--ixx-サフィックス サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに .ixx 生成された C++ の名前を構築する
インラインファイル。
--cxx-サフィックス サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに .cxx 生成された C++ の名前を構築する
ソースファイル。
--sql-サフィックス サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに .sql 生成された
データベース スキーマ ファイル。
--changelog-suffix サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに 。のXml changelog ファイルの名前を作成します。
--hxx-プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成された C++ ヘッダー ファイルの先頭。
--ixx-プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成された C++ インライン ファイルの先頭。
--cxx-プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成された C++ ソース ファイルの先頭。
--スキーマ-プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成されたスキーマ C++ ソース ファイルの先頭。
--sql-プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成されたデータベース スキーマ ファイルの先頭。
-- 移行プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成されたデータベース移行ファイルの先頭。
--sql-幕間 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 結局のところ DROP そしてその前に CREATE 生成されたステートメント
データベース スキーマ ファイル。
--hxx-エピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成された C++ ヘッダー ファイルの末尾。
--ixx-エピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成された C++ インライン ファイルの末尾。
--cxx-エピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成された C++ ソース ファイルの末尾。
-- スキーマエピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成されたスキーマ C++ ソース ファイルの末尾。
--sql-エピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成されたデータベース スキーマ ファイルの末尾。
-- 移行エピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
インセット 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 生成されたデータベース移行ファイルの最後に。
--hxx-プロローグファイル file
の内容を挿入します file 生成された C++ ヘッダー ファイルの先頭。
--ixx-プロローグファイル file
の内容を挿入します file 生成された C++ インライン ファイルの先頭。
--cxx-プロローグファイル file
の内容を挿入します file 生成された C++ ソース ファイルの先頭。
--スキーマプロローグファイル file
の内容を挿入します file 生成されたスキーマ C++ ソースの先頭
ファイルにソフトウェアを指定する必要があります。
--sql プロローグ ファイル file
の内容を挿入します file 生成されたデータベース スキーマ ファイルの先頭。
--移行プロローグファイル f
ファイルの内容を挿入する f 生成されたデータベース移行の開始時
ファイルにソフトウェアを指定する必要があります。
--sql-interlude-file file
の内容を挿入します file 結局のところ DROP そしてその前に CREATE のステートメント
生成されたデータベース スキーマ ファイル。
--hxx-エピローグファイル file
の内容を挿入します file 生成された C++ ヘッダー ファイルの末尾。
--ixx-エピローグファイル file
の内容を挿入します file 生成された C++ インライン ファイルの末尾。
--cxx-エピローグファイル file
の内容を挿入します file 生成された C++ ソース ファイルの末尾。
--スキーマ-エピローグ-ファイル file
の内容を挿入します file 生成されたスキーマ C++ ソース ファイルの末尾。
--sql エピローグ ファイル file
の内容を挿入します file 生成されたデータベース スキーマ ファイルの末尾。
-- 移行エピローグ ファイル f
ファイルの内容を挿入する f 生成されたデータベース移行ファイルの最後に。
--odb-プロローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
コンパイル 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 入力ヘッダー ファイルの前。 このオプションを使用すると、追加の
ODB コンパイルへのカスタム トレイトの特殊化などの宣言
プロセス。
--odb-プロローグファイル file
コンパイル file 入力ヘッダー ファイルの前の内容。 プロローグファイルがコンパイルされます
すべてのプロローグ テキスト フラグメントの後に (--odb-プロローグ オプション）。
--odb-エピローグ 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
コンパイル 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다. 入力ヘッダー ファイルの後。 このオプションを使用すると、追加の
ODB コンパイルへのカスタム トレイトの特殊化などの宣言
プロセス。
--odb-エピローグ-ファイル file
コンパイル file 入力ヘッダー ファイルの後の内容。 エピローグファイルがコンパイルされます
すべてのエピローグ テキストの断片の後 (--odb-エピローグ オプション）。
--テーブルプレフィックス 接頭辞
Add 接頭辞 テーブル名、およびグローバル インデックスおよび/または外部を持つデータベースの場合
キー名、それらの名前にも。 両方の名前にプレフィックスが追加されます。
で指定 db テーブル と db index プラグマと自動的に
クラスおよびデータ メンバー名から派生します。 などのセパレーターが必要な場合
接頭辞と名前の間にアンダースコアがある場合は、それを
プレフィックス値。
--インデックスサフィックス サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに _i インデックス名を作成します。 サフィックスはあくまで
データ メンバー名から自動的に派生した名前に追加されます。 もし、あんたが
名前と接尾辞の間にアンダースコアなどのセパレータが必要な場合
これをサフィックス値に含める必要があります。
--fkey-suffix サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに _fk 外部キー名を構築します。 もし、あんたが
名前と接尾辞の間にアンダースコアなどのセパレータが必要な場合
これをサフィックス値に含める必要があります。
-- シーケンスサフィックス サフィックス
サフィックス デフォルトの代わりに _seq シーケンス名を作成します。 必要な場合
名前と接尾辞の間にアンダースコアなどのセパレータを挿入すると、
接尾辞の値に含める必要があります。
--sql-name-case 場合
自動的に派生したすべての SQL 名を大文字または小文字に変換します。 有効な値
このオプションは アッパー と 下側.
--テーブル正規表現 正規表現
Add 正規表現 変換に使用される正規表現のリストへ
自動派生テーブル名。 以下の SQL NAME TRANSFORMATIONS セクションを参照してください。
詳細については。
--列の正規表現 正規表現
Add 正規表現 変換に使用される正規表現のリストへ
自動派生の列名。 以下の SQL NAME TRANSFORMATIONS セクションを参照してください。
詳細については。
--index-正規表現 正規表現
Add 正規表現 変換に使用される正規表現のリストへ
自動派生のインデックス名。 以下の SQL NAME TRANSFORMATIONS セクションを参照してください。
詳細については。
--fkey-正規表現 正規表現
Add 正規表現 変換に使用される正規表現のリストへ
自動派生の外部キー名。 SQL NAME TRANSFORMATIONS セクションを参照してください。
詳細は以下をご覧ください。
-- シーケンス正規表現 正規表現
Add 正規表現 変換に使用される正規表現のリストへ
自動的に派生するシーケンス名。 SQL NAME TRANSFORMATIONS セクションを参照してください。
詳細は以下をご覧ください。
--ステートメント正規表現 正規表現
Add 正規表現 変換に使用される正規表現のリストへ
自動的に導出された準備済みステートメント名。 SQL NAME TRANSFORMATIONS を参照してください。
詳細については、以下のセクションをご覧ください。
--SQL 名正規表現 正規表現
Add 正規表現 すべてを変換するために使用される正規表現のリストに
自動的に派生する SQL 名。 以下の SQL NAME TRANSFORMATIONS セクションを参照してください。
詳細。
--SQL 名-正規表現トレース
SQL名で指定された正規表現を適用するプロセスをトレースします
-*-正規表現 オプション。 このオプションを使用して、正規表現がそうでない理由を見つけてください。
あなたが彼らに期待していたことをしてください。
--アクセサ正規表現 正規表現
Add 正規表現 データメンバー名を変換するために使用される正規表現のリストに
適切なアクセサ関数を検索するときの関数名。 への引数
このオプションは、次の形式の Perl に似た正規表現です。 /パターン/置換/.
代わりに任意の文字を区切り文字として使用できます / 区切り文字は
中に逃げた パターン と 置換 バックスラッシュ付き (\）。 指定できます
このオプションを繰り返すことにより、複数の正規表現。
すべての正規表現は、指定された順序で試行され、最初の
適切なアクセサ関数を生成する式が使用されます。 それぞれの表現は
XNUMX 回試行しました: 最初に実際のメンバー名を使用し、次にメンバーの名前を使用して 公共
名 などの一般的なメンバー名の装飾を削除することによって取得されます。
先頭と末尾のアンダースコア、 m_ プレフィックスなど。ODB コンパイラも
次のような、一般的に使用されるアクセサ名の組み込み式が多数含まれています。
get_foo, ゲットフー, ゲットフー、そしてちょうど foo. 組み込み式は最後に試行されます。
例として、次の式はデータ メンバーをパブリック名で変換します。
フォームで foo フォーム内のアクセサ名に ゲットフー:
/(.+)/Get\u$1/
以下の「正規表現とシェルの見積もり」セクションも参照してください。
--accessor-regex-trace
で指定された正規表現を適用するプロセスをトレースします --アクセサ-
正規表現 オプション。 このオプションを使用して、正規表現が機能しない理由を確認してください
あなたが彼らに期待したこと。
-修飾子-正規表現 正規表現
Add 正規表現 データメンバー名を変換するために使用される正規表現のリストに
適切な修飾子関数を検索するときの関数名。 への引数
このオプションは、次の形式の Perl に似た正規表現です。 /パターン/置換/.
代わりに任意の文字を区切り文字として使用できます / 区切り文字は
中に逃げた パターン と 置換 バックスラッシュ付き (\）。 指定できます
このオプションを繰り返すことにより、複数の正規表現。
すべての正規表現は、指定された順序で試行され、最初の
適切な修飾子関数を生成する式が使用されます。 それぞれの表現は
XNUMX 回試行しました: 最初に実際のメンバー名を使用し、次にメンバーの名前を使用して 公共
名 などの一般的なメンバー名の装飾を削除することによって取得されます。
先頭と末尾のアンダースコア、 m_ プレフィックスなど。ODB コンパイラも
次のような、一般的に使用される修飾子名の組み込み式が多数含まれています。
set_foo, セットフー, セットフ、そしてちょうど foo. 組み込み式は最後に試行されます。
例として、次の式はデータ メンバーをパブリック名で変換します。
フォームで foo フォームの修飾子名に セットフー:
/(.+)/セット\u$1/
以下の「正規表現とシェルの見積もり」セクションも参照してください。
--modifier-regex-trace
で指定された正規表現を適用するプロセスをトレースします -修飾子-
正規表現 オプション。 このオプションを使用して、正規表現が機能しない理由を確認してください
あなたが彼らに期待したこと。
--括弧付きのインクルード
生成された #include
ディレクティブ
--include-prefix 接頭辞
Add 接頭辞 生成されたものに #include ディレクティブパス。
--インクルード正規表現 正規表現
Add 正規表現 生成された変換に使用される正規表現のリストへ #include
ディレクティブ パス。 このオプションの引数は、Perl に似た正規表現です。
フォーム /パターン/置換/。 代わりに任意の文字を区切り文字として使用できます
/ 区切り文字は内部でエスケープできます パターン と 置換 バックスラッシュ付き
(\）。 このオプションを繰り返すことで、複数の正規表現を指定できます。 全ての
正規表現は、指定された順序で試行され、最初に一致した式が試行されます。
マッチが使用されます。
例として、次の式の変換には、次の形式のパスが含まれます。
foo/bar-odb.h フォームのパスへ foo/生成された/bar-odb.h:
%foo/(.+)-odb.h%foo/generated/$1-odb.h%
以下の「正規表現とシェルの見積もり」セクションも参照してください。
--include-regex-trace
で指定された正規表現を適用するプロセスをトレースします - 含む-
正規表現 オプション。 このオプションを使用して、正規表現が機能しない理由を確認してください
あなたが彼らに期待したこと。
--ガードプレフィックス 接頭辞
Add 接頭辞 生成されたヘッダー インクルージョン ガードに。 プレフィックスは次のように変換されます
プリプロセッサ マクロ名で使用できない大文字および文字は、
アンダースコアに置き換えられます。
--sloc を表示
生成された物理ソース コード行数 (SLOC) を出力します。
--sloc-limit NUM
生成された物理ソースコード行（SLOC）の数が
超えます NUM.
--オプションファイル file
から追加のオプションを読む file 各オプションは別々の行に表示されます
オプションで、スペースとオプション値が続きます。 空の行と開始する行
# 無視されます。 オプション値はdoubleで囲むことができます（"）またはシングル（')
先頭と末尾の空白を保持し、空を指定するための引用符
値。 値自体に末尾または先頭の引用符が含まれている場合は、値を
たとえば、余分な引用符のペア '"バツ"'。 非先行引用符と非末尾引用符は
オプション値の一部として解釈されます。
ファイルにオプションを提供するセマンティクスは、同じものを提供することと同じです
コマンドラインの同じ順序のオプションのセット
--オプションファイル シェルのエスケープと引用が
必要ありません。 このオプションを繰り返して、複数のオプションファイルを指定できます。
-x オプション
合格 オプション 基礎となる C++ コンパイラ (g ++）。 ザ オプション ない値
皮切りに - と見なされます g ++ 実行可能名。
-v コンパイルの段階を実行するために実行されたコマンドを出力します。
- 痕跡
コンパイル プロセスをトレースします。
--mysql-エンジン エンジン
エンジン デフォルトの代わりに InnoDB 生成されたデータベース スキーマ ファイル内。 為に
ストレージ エンジン オプションの詳細については、MySQL のドキュメントを参照してください。 もし、あんたが
database-default エンジンを使用したい場合は、pass デフォルト この値として
オプションを選択します。
--sqlite-override-null
生成されたデータベース スキーマのすべての列を許可する NULL 値。 これは
SQLite はスキーマの削除をサポートしていないため、主にスキーマの移行に役立ちます。
列。 すべての列を作成することで NULL 後で設定することにより、それらを「削除」できます
値を NULL. このオプションは、 not_null プラグマ。
--sqlite-lax-auto-id
自動的に割り当てられるオブジェクト ID の単調な増加を強制しないでください。 この中で
モードでは、生成されたデータベース スキーマは 自動増加 につながるキーワード
オブジェクトの永続性は高速ですが、自動的に割り当てられた ID が
厳密に昇順。 詳細については、SQLite のドキュメントを参照してください。
--pgsql サーバーのバージョン 版
生成された C++ コードと
スキーマが使用されます。 この情報は、バージョン固有の有効化に使用されます
生成された C++ コードとスキーマの最適化と回避策。 バージョン
にある必要があります 主要な.マイナー たとえば、 9.1。 このオプションが指定されていない場合、
その後 7.4 以降を想定しています。
--oracle-クライアントのバージョン 版
生成される Oracle クライアント ライブラリ (OCI) の最小バージョンを指定します。
C++ コードがリンクされます。 この情報は、バージョン固有の有効化に使用されます
生成された C++ コードの最適化と回避策。 バージョンは
主要な.マイナー たとえば、 11.2. このオプションが指定されていない場合、 10.1
以降を想定しています。
--oracle-warn-truncation
30 文字を超える SQL 名について警告します。
切り捨てられました。 データベース スキーマの生成中 (--生成スキーマ)ODB
そのような切り捨てが名前の競合につながることを検出し、診断を発行します
このオプションが指定されていない場合。
--mssql サーバーのバージョン 版
生成された C++ コードと
スキーマが使用されます。 この情報は、バージョン固有の有効化に使用されます
生成された C++ コードとスキーマの最適化と回避策。 バージョン
にある必要があります 主要な.マイナー たとえば、 9.0 (SQL Server 2005)、 10.5 (2008R2)、
or 11.0 （2012）。 このオプションが指定されていない場合、 10.0 (SQL Server 2008) または
後が想定されます。
--mssql-短い制限 サイズ
短いデータ サイズ制限を指定します。 文字、国別文字、またはバイナリーの場合
データ型の最大長 (バイト単位) がこの制限以下の場合、
として扱われます 短い データ、そうでない場合は、 長い データ. ショートデータ ODB pre-
最大サイズの中間バッファを割り当て、それを直接バインドします
パラメータまたは結果列。 このようにして、基礎となる API (ODBC) が読み取り/書き込みを行うことができます
このバッファから/へ直接。 長いデータの場合、データは読み書きされます
を使用してチャンクで SQLGetData()/SQLPutData() ODBC 関数。 長いデータながら
このアプローチは、アプリケーションが使用するメモリの量を減らします。
より大きな CPU リソース。 デフォルトの短いデータ制限は 1024 バイトです。 を設定する場合
カスタムの短いデータ制限。十分な大きさであることを確認してください。
アプリケーション内の id は長いデータとして扱われます。
SQL NAME 変換
ODB コンパイラは、自動派生型を変換するための多くのメカニズムを提供します。
特定の命名規則に一致する、テーブル、列などの SQL 名。 で
より高いレベルでは、グローバル名 (テーブルと、一部のデータベースではインデックス) にプレフィックスを追加できます
および/または外部キー) --テーブルプレフィックス オプション。 同様に、カスタムを指定できます
自動派生インデックスの接尾辞 (--インデックスサフィックス; デフォルトは _i）、 外部キー
(--fkey-suffix; デフォルトは _fk)、およびシーケンス (-- シーケンスサフィックス; デフォルトは _seq) 名前。
最後に、すべての名前を大文字または小文字に変換することもできます --sql-name-case
オプション (有効な値は アッパー と 下側).
下位レベルでは、一連の正規表現を指定して任意の実装を行うことができます
自動的に派生した SQL 名の変換。 特定のレギュラーが必要な場合
式を特定の名前 (テーブルや列など) にのみ適用する場合は、XNUMX つを使用します。
--種類-正規表現 オプション、ここで 種類 することができます テーブル, の項目に表示されます。, index, fキー, シーケンスまたは
ステートメント. 一方、正規表現をすべての SQL に適用したい場合
名前、次に使用します --SQL 名正規表現 オプションを選択します。
上位レベルの変換と下位レベルの変換の間の相互作用は次のとおりです。 プレフィックス
接尾辞が最初に追加されます。 次に、正規表現変換が適用されます。
最後に、要求された場合、名前は大文字または小文字に変換されます。 また、すべての
を除くこれらの変換 --テーブルプレフィックス 自動的に派生した名前にのみ適用されます。
つまり、テーブル、列などの名前がプラグマで明示的に指定された場合、
次に、(テーブル接頭辞を除く) 変換を適用せずに、そのまま使用されます。
の値 -*-正規表現 options は、次の形式の Perl に似た正規表現です。
/パターン/置換/。 代わりに任意の文字を区切り文字として使用できます / と
区切り文字は内部でエスケープできます パターン と 置換 バックスラッシュ付き (\）。 あなたはできる
これらのオプションを繰り返して複数の正規表現を指定することもできます。
すべての正規表現は、name-specific で指定された順序で試行されます
式 (たとえば、 --テーブル正規表現) 最初に試行し、続いて一般的な式を試行
(--SQL 名正規表現）。 最初に一致した式が使用されます。
例として、クラス名を次の形式に変換する正規表現を考えてみましょう。 CFoo
フォームのテーブル名に フー:
--テーブル正規表現 '/C(.+)/\U$1/'
より興味深い例として、次のクラス名の変換を考えてみましょう。
アッパー キャメル ケースの規則 (たとえば、 FooBar) に続くテーブル名に
アンダースコアで区切られた、すべて大文字の規則 (たとえば、 FOO_BAR）。 この場合、私たちは
XNUMX 語、XNUMX 語などの名前を処理するには、別の式を使用する必要があります。
--テーブル正規表現 '/([Az][az]+)/\U$1/'
--テーブル正規表現 '/([Az][az]+)([Az][az]+)/\U$1_$2/'
以下の「正規表現とシェルの見積もり」セクションも参照してください。
正規表現 そして SHELL 見積り
シェルのコマンドラインに正規表現の引数を入力すると、多くの場合、
を防ぐために引用符（引数を「」または「」で囲む）を使用する必要があります
シェルが特定の文字を解釈しないようにします。たとえば、スペースを引数の区切り文字として、
変数展開としての$。
残念ながら、POSIXシェル間で移植可能な方法でこれを実現することは困難です。
GNU / LinuxとUNIX、およびWindowsシェルに見られるものなど。 たとえば、「」を使用する場合
引用符の場合、式に$が含まれていると、POSIXシェルで間違った結果が得られます。
POSIXシステムでこれを処理する標準的な方法は、代わりに ''を使用することです。
残念ながら、Windowsシェルは、引数がに渡されるときに引数から ''を削除しません
アプリケーション。 その結果、POSIXの場合は ''を使用し、Windowsの場合は ""を使用する必要がある場合があります（$は
Windowsでは特殊文字として扱われます）。
または、正規表現オプションをファイルに保存することもできます（XNUMX行にXNUMXつのオプション）。
このファイルを --オプションファイル オプション。 このアプローチでは、する必要はありません
シェルの引用について心配する。
診断
入力ファイルが有効な C++ でない場合、 ODB STDERR に診断メッセージを発行して終了します
ゼロ以外の終了コードで。
onworks.net サービスを使用して ODB オンラインを使用する
