<p>Dapper 可直接映射 C# 9 record 类型，无需额外配置；字段名需与数据库列名一致或通过 SQL 别名、[Column] 特性对齐，支持位置 record 和不可变属性，泛型查询及高级功能均兼容。</p>
Dapper 可以直接映射到 C# 9 的 record 类型，无需额外配置，只要字段名与数据库列名一致或通过标准方式对齐即可。record 本质仍是编译后生成的 class，Dapper 对它的支持和普通 class 完全相同。
字段名自动匹配最常用
Dapper 默认按属性名（PascalCase）匹配数据库列名（通常是 snake_case 或 PascalCase）。只要 record 的属性名和 SQL 查询返回的列名能对上，就能自动填充。
- 比如数据库列是
user_name，record 属性写成UserName，Dapper 不会自动转换下划线；此时需用 SQL 别名或[Column]特性 - 推荐写法：SQL 中用别名统一风格，例如
SELECT id AS Id, user_name AS UserName FROM users - 这样 record 定义可简洁为：
public record User(int Id, string UserName);
支持位置记录（positional record）
C# 9 的位置 record（带括号参数的写法）也能被 Dapper 正常映射，前提是构造函数参数名与列名一致。
Miller CSV TSV JSON 数据处理器
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Miller (mlr) 是一个命令行工具，用于查询、整形和重新格式化名称索引数据，如 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines。它将 awk、sed、cut、join 和 sort 的功能整合到一个专为结构化数据处理而构建的单一工具中。
- 例如：
public record Product(int Id, string Name, decimal Price); - Dapper 会尝试通过反射找到匹配参数名的 public 构造函数，并用查询结果逐个传入
- 注意：如果 record 含多个构造函数，Dapper 会选择参数最多、且所有参数名都能匹配列名的那个
不可变性不影响读取，但写入需注意
record 默认不可变（属性只有 init 或 get），这对 Dapper 查询完全无影响——Dapper 只负责把数据填进去，不修改对象状态。
- 插入/更新时若用匿名对象或新 record 实例传参（如
conn.Execute(sql, new { Id = 1, Name = "A" })），一切照常 - 若想用 record 实例直接作为参数（如
conn.Execute(sql, myRecord)），确保 record 属性有 public getter，Dapper 能通过反射读取值即可 - 不需要 setter，Dapper 不需要写入 record 属性，只读取
反射与泛型兼容性良好
record 在运行时就是普通 class，typeof(MyRecord).IsClass == true，所以 Dapper 的泛型方法 Query<T>()、QueryFirstOrDefault<T>() 都能无缝使用。
- 支持 Dapper 的所有高级功能：多映射、复杂类型嵌套、自定义类型处理器等
- 在 ORM 层做值对象建模时，record + Dapper 是轻量又语义清晰的组合：比如订单项、地址、货币金额等天然适合用 record 表达
- 搭配领域驱动设计（DDD）中的值对象场景，既保证相等性逻辑（
a == b按值判断），又不增加映射成本
基本上就这些。record 和 Dapper 结合不复杂但容易忽略细节——关键是理解 record 不是“特殊类型”，而是编译器帮你省去样板代码的 class，Dapper 照样认得它。
