數據庫敏捷版本控制之3個數據庫策略

 

背景:數據庫

咱們是一個不大的軟件開發團隊,可是客戶遍及全球安全

關於數據庫的版本控制前段時間一直沒找到特別好的方式,經過思考和不斷實踐,最近總結了一個不錯的方法,特分享給你們工具

 

作好數據庫的版本控制目的:測試

同時保證:開發--》測試--》客戶基線控制--》數據安全性的須要版本控制

 

1號數據庫(開發):主要用於開發使用,因此能持續集成最新的數據庫schema(全部開發人員對數據庫的每日修改都將集成到該數據庫,儘早發現問題)blog

2號數據庫(客戶測試):主要用於,和客戶的數據庫同步,客戶升級過程開發

      1. 獲取客戶的數據庫Schema,放到2號數據庫,並記錄日期和時間,以及版本號
      2. 比對1號開發數據庫和2號客戶數據庫,生成升級腳本
      3. 用升級腳本升級2號客戶數據庫,而後進行測試,並修改數據庫名字爲新的版本號
      4. 測試成功,將升級腳本,打包進安裝包,對客戶數據庫進行升級

3號數據庫(基線):基線數據庫,只保存重大版本的release,比方1.0, 2.0等,小的bug fix 版本都不放基線庫,也就是基本不更新(本人認爲更新頻率越低,穩定性和出錯機率越小)。同步

          由於小的bug fix等,這些tracking能夠交給TFS或者其它版本控制工具的checkin記錄。持續集成

 

仔細查看,能夠發現,其實開發數據庫和基線數據庫在數量上有個1對1的關係打包

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