数据库版本化-dbdeploy

Dbdeploy
需求——
数据库版本化与代码版本化的区别在于数据库中的生产数据是现场（即用户）创造的，当我们的表结构发生改变时，不能直接用drop table然后再create table，因为这样会导致生产数据丢失。而代码则完全由开发人员创造，可以用完全覆盖的方式升级。由于这点不同，致使数据库在版本化的过程中必然要采用与代码不同的方法。

功能——
完成数据库结构版本化，方便回滚，也可以完成数据库数据的回滚，但是一般不使用。在项目开发过程中，不断验证数据库脚本的正确性，在项目部署之初，可以方便的部署数据库。

原理——
在已存在一张user表，包含字段ID和NAME的情况下，需要添加新的ADDRESS字段，
全量脚本
create table user{
ID VARCHAR(18) not null,
NAME VARCHAR(60) not null,
ADDRESS VARCHAR(80) not null
};

增量脚本
alter table user add ADDRESS VARCHAR(80) null
update user set ADDRESS=’地址’
alter table user modify ADDRESS VARCHAR(80) not null

这是普通的增量脚本，dbdeploy的工作是使用增量脚本完成对数据库结构的变更，增量脚本格式
1 create users table.sql
数据库中有一张changLog表，记录版本号，从而使dbdeploy知道哪些增量脚本已经提交到数据库

在跟乔老板聊过后，发现dbdeploy的增量脚本中是需要写——有待验证
alter table user add ADDRESS VARCHAR(80) not null;
alter table user drop COLUMN ADDRESS //此句供dbdeploy回滚使用

并且表结构的变更，对表数据的影响有限，表中数据总量不会发生变化，字段可能发生变化。

每次对ddl的修改都使用增量脚本的方式，记录数据库结构的变化

优点——
1. 方便自动构建部署，满足了包括db在内的所有代码可以进行持续集成和顺利迁移
2. 在数据库版本的不断升级过程中，不断验证脚本的正确性
缺点——
1.      需要在数据中添加changelog表，不是完全的自动化