AnyLine的核心是一个面向运行时的D-ORM(动态对象关系映射)
主要用来读写元数据、动态注册切换数据源、对比数据库结构差异、生成动态SQL、复杂的结果集操作
适配各种关系型与非关系型数据库(及各种国产小众数据库)
常用于动态结构场景的底层支持，作为SQL解析引擎或适配器出现

• 低代码后台
  主要用来处理动态属性、动态数据源、运行时自定义查询条件、元数据管理等。
  比较容易落地的几个场景如财务、库存等ERP模块用户经常需要输出不同格式的报表，根据不同维度查询统计数据
  前端可以用百度amis前端低代码框架，后端由anyline解析SQL及查询条件，管理元数据。
  代代码比较耗时的时后端解析前端动态生成的查询条件及关联条件
  示例

• 数据中台
  中台项目主要涉及各种动态异构数据源的DDL/DML及元数据管理，特别是一些小众及国产数据库。以及数据批处理。
  通常需要在运行时频繁的注册、切换、注销数据源
  自动适配100+关系/非关系型数据库，提供了精细的adapter模板实现新数据源可以快速集成
  屏蔽各种数据库间差异，以相同的语法操作不同数据库
  读写表结构、索引等元数据表结构差异对比
  示例

• 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
  可视化中最主要的工作就是生成图表了，如果是通过map可实体类那又免不了各种判断、遍历、计算如果是有限的几个固定的图表还可以处理， 如果是大量的动态图表呢(比如由前端用户提供统计方式与维度)
  
  【参考】

• 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
  这种场景通常会涉及到时序数据库，时序库虽然快，但是结构简单，数据需要经过各种组合后给业务系统。
  时序库通常需要在运行时操作大量的DDL
  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    
  DataSet/DataRow 内置了大量数学计算公式、可以像操作数据库一样操作内存数据。简化加速数据处理过程，如聚合、去重、搜索等
  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,样式相对简单一点，但精度要求极高，需要控制到像素、字体等
  如检验检测报告、资质证书等，当然这需要配合 anyline-office
  示例

• 工作流(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 
  流程中会涉及自定义表单、自定义查询条件
  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
  特别是信创环境，先要根据MySQL/Oracle/PG等的表结构生成国产数据库的表结构，然后再复制数据，这个过程中DDL/DML/数据类型都有差异。
  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 
  没体验的话用一次datax就知道体力活有多累了，当然你要实战，别写个hello world就收工了，hello world从来都是骗人入门的
  【核心代码示例(从MySQL到Apache Ignite)】【基础应用】【完整应用(替代datax)】

• 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
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