应对模式演变的策略？ [关闭]答案

【问题标题】：Stategies for coping with schema evolution? [closed]应对模式演变的策略？ [关闭]
【发布时间】：2008-11-20 10:04:50
【问题描述】：

目前，我们在数据访问对象和大量存储过程和触发器中使用手动 SQL，总计约 20k 行代码。我们发现，简单的更改会导致需要几天的工作才能修复，并且会导致截止日期推迟。

更改包括修改表以处理额外数据、基于 QA/用户报告对架构进行一般重构等。它是一个非常活跃的系统，旨在取代旧的和缓慢的东西。

我们查看了可用的 PHP ORM 解决方案来尝试限制这些更改的影响，但它们太慢了，无法应对我们的架构； “简单” sql 结果的返回时间比我们的自定义查询要长几个数量级，导致约 0.5 秒的页面浏览量超过 20 秒。

在一般情况下，我可以研究哪些最佳实践/策略来应对关系数据库的架构演变？

编辑：忘了提及触发器；我们有很多数据依赖于级联变化，例如。此用户的价格更改会更新那里那个用户的价格，等等。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议使用连续（或至少每晚）构建策略。
每次签入时重建数据库，或者每天至少重建一次。
同样每天一次，运行单元测试来运行每一位代码，无论是在存储过程、触发器还是数据访问层。

编写存储过程的成本很高，但这会立即识别中断。
一旦你知道中断在哪里，你就可以修复它。

我很想听听其他人将这种策略应用于数据库更改的经验。

【讨论】：

【解决方案3】：

我们使用Enterprise Architect 来定义数据库。我们包括在 UML 中定义的存储过程、触发器和所有表定义。该程序的三个出色功能是：

在我作为开发人员的 10 多年中，我从未对任何其他工具印象深刻。 EA 一举支持 Oracle、MySQL、SQL Server（多个版本）、PostGreSQL、Interbase、DB2 和 Access。每当我遇到问题时，他们的论坛都会及时回答我的问题。强烈推荐！！

当 DB 发生更改时，我们在 EA 中进行然后生成 SQL，并将其签入我们的版本控制 (svn)。我们使用Hudson 进行构建，它会在看到您修改了签入的 sql 时从脚本中自动构建数据库。

【讨论】：

【解决方案4】：

我的建议是摆脱存储过程，而使用内联 SQL，可能在 text/xml 文件中维护。我发现 SProcs 更烦人且维护起来更耗时。一旦生成查询计划（第一次执行查询），您会注意到性能差异可以忽略不计。此外，您还可以对整个数据库脚本进行版本控制...

【讨论】：

我赞成，但是 XML 文件中的 SQL？ "*FROM ..." ?
No.. 更像：
不是主帖的一部分；我们存储的 procs 已经在 svn 中 - 我们先将它们编码在 txt 文件中，然后再在 db 中运行。我们拥有的几乎一切都在版本控制之下。在这种情况下，您将如何处理触发器？

【解决方案5】：

以下是我的建议：

如果您对数据库迁移问题有任何疑问，这可能会有所帮助：http://shashivelur.com/blog/2008/07/hibernate-db-migration/

【讨论】：