Python 生产数据库中的架构迁移？

我已经开始学习web开发（具体来说是Flask和Django），在我所看到的任何地方，数据库的主题总是从迁移开始

根据我对更新数据库的理解，应该

运行“生成迁移脚本的内容”以生成迁移脚本，该脚本将区分当前模型文件和当前数据库

在本地数据库上测试迁移脚本

提交迁移脚本，使其到达生产环境，然后再次运行脚本以更新生产数据库

但是在阅读维基百科上的

Schema Migrations

时，我发现了以下内容：

模式迁移通常仅在数据保存在 数据库不是真实的，也不是有价值的，比如在软件开发中， 开发人员只处理（可能生成的）测试 数据。[需要引证]编程模式迁移几乎从未出现过 出于同样的原因在生产中执行

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它说人们应该避免在生产过程中迁移，那么你应该如何更新你的数据库呢？

我不知道维基百科文章的作者是从哪里得到这个想法的；根据历史，它已经在第一次修订中，对我来说，这种武断的限制是没有意义的

与程序版本一起迁移数据库通常是必要的，这意味着它对于生产数据库是必要的。我在这里不区分行中的数据和模式，因为这有点随意。从代码的角度来看，数据库是对数据进行编码的一种方式，编码方案直接影响模式和行中数据的编码

也许有必要讨论这种迁移的风险（生产数据库有时会包含意外情况，如损坏的数据、通过手动运行SQL查询修改的数据）或复杂性（如添加和删除外键）。但我见过许多产品在发布新版本时迁移数据和模式

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更新：我已经更新了Wikipedia页面，让我们看看编辑会持续多久：-）

我相信作者的意思是，自动化的模式迁移应该只在开发阶段，在开发或测试环境中进行，因为在大型生产数据库上，架构迁移期间可能会出现一些可用性或性能问题

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例如，在5.6之前的MySQL中，没有本机联机模式更改，因此在运行

ALTER table

时，必须有一个表锁。如果是一个小表，或者是一个包含生成数据的测试环境，这通常不是问题——一个小表很快就会完成，您可以丢弃一个测试表并重新生成数据——但是生产环境中的一个大表可能会被锁定数小时，甚至数天或数周，使系统不可用于涉及该表的任何交互。您必须采用替代的迁移方法来以最少的停机时间执行更改，而且这些方法不简单，也不安全，无法自动执行。

是的，这是荒谬的。架构迁移一直都是到生产数据库的。由于需要更改，通常还需要更改底层数据库。Django和Flask都有执行数据库更新的路径，Django在当前版本中是内置的

mirregate

命令，在以前的版本中是内置的

South

。Flask/SQLAlchemy有

alembic

用于处理模式更改。尽管如此，这仍然可能是一种痛苦，也可能是危险的，所以测试并制定一个回滚计划

是否通过生产中的迁移应用自动模式更改，基本上取决于组织的策略。具有较低价值数据和/或较小数据库的较新组织倾向于使用这些数据，直到遇到迁移需要一天或更长时间甚至可能崩溃的情况。如果重要数据丢失，数据库更改策略通常会变得更加保守，不太可能由编写应用程序的开发人员驱动，而更多的是由DBA或DevOps人员在层层审查后驱动。因此，依我看，这些陈述是组织经验和成熟度的反映，而不是绝对的。换言之，直到它不起作用为止，然后再执行其他流程。

很明显，作者所指的只是由提交或部署触发的自动模式更改。最好是编辑维基百科文章，使其明确，而不是删除评论。这不是一个任意的限制。编程数据库迁移一直在进行，即通过

south

、

alembic

和

django migrate

等工具。应该是这样的，与手工编码的SQL命令相比，发生错误的可能性要小得多。@我们可以尝试使用自动化工具（如south或alembic）在一个有数十亿行的表上，在一个本机不支持在线模式更改的生产数据库上进行模式迁移，没有明显的停机时间。这不是问题所在。“出于同样的原因，编程模式迁移几乎从未在生产环境中执行过。”这是错误的。至于您的观点，您仍然可以使用south/alembic，因为您知道不可能对具有1B行的表执行实时更新，所以开发人员只需考虑这一点