愚蠢（但有效）的数据库模式和使用sqlalchemy的数据迁移框架。
sqlalchemygrate的Python项目详细描述
sqlalchemygrate sqlalchemygrate sqlalchemygrate
这是我愚蠢的（但有效的）迁移框架，构建在SQLAlchemy-世界上最好的数据库抽象库之上。grate不做像跟踪模式版本和单步升级/降级路径或测试这样的花哨事情。buuut，您可以使用upgrade命令在它周围创建一个包装器来执行所有这些操作。
有一件事grate在开箱即用时做得很好，那就是从一个sqlalchemy目标引擎到另一个引擎的逐行重复插入。这意味着您可以随意更改sqlalchemy模式，然后要导入数据，您可以创建另一个数据库，并逐行从旧数据集中重新插入到新数据集中。您甚至可以提供转换函数，以便在必要时转换数据。
警告：请考虑此测试质量。缺少错误检查，因此可能会引发恶意异常。正在添加更多功能和帮助程序。
使用量
Usage: grate COMMAND [ARGS ...]
Really silly schema migration framework, built for SQLAlchemy.
Commands:
migrate ENGINE_FROM ENGINE_TO
Migrate schema or data from one engine to another.
upgrade ENGINE UPGRADE_FN
Perform in-place upgrade of a schema in an engine.
Examples:
grate migrate "mysql://foo:bar@localhost/baz" "sqlite:///:memory:" \
--metadata model.meta:metadata --verbose
grate upgrade "mysql://foo:bar@localhost/baz" migration.001_change_fancy_column:upgrade
Hint: The upgrade command can also be used to downgrade, just point it
to the relevant downgrade function. For extra awesomeness, use schema-altering
DDLs provided by sqlalchemy-migrate.
Options:
-h, --help show this help message and exit
-v, --verbose Enable verbose output. Use twice to enable debug
output.
--show-sql Echo SQLAlchemy queries.
migrate:
--only-tables=TABLES
Only perform migration on the given tables. (comma-
separated table names)
--skip-tables=TABLES
Skip migration on the given tables. (comma-separated
table names)
--limit=LIMIT Number to select per insert loop. (default: 100000)
--metadata=METADATA
MetaData object bound to the target schema definition.
Example: model.metadata:MetaData
--convert=FN (Optional) Convert function to run data through.
Example: migration.v1:convert
函数示例
转换
迁移时，您可以提供转换函数以将数据导入。下面是一个人的样子：
# migration/v1.py:
def convert(table, row):
"""
:param table: SQLAlchemy table schema object.
:param row: Current row from the given table (immutable, must make a copy to change).
Returns a dict with column:value mappings.
"""
if table.name == 'user':
row = dict(row)
row['email'] = row['email'].lower()
elif table.name == 'job':
row = dict(row)
del row['useless_column']
return row
然后我们将这个函数与--convert=migration.v1:convert一起使用。使用这个特性会对性能造成相当明显的损害，即必须通过一个具有自己逻辑的函数来运行每一行，但是对于小数据集来说，这并不太糟糕，也不太方便忽略。
升级
执行升级命令时，可以在不完全重新插入的情况下进行就地更改。对于较大的数据集或较小的模式更改，这是一个更现实的替代方案。
# migration/001_add_fancy_column.py:
from sqlalchemy import *
from migrate import * # sqlalchemy-migrate lets us do dialect-agnostic schema changes
# sqlalchemygrate also provides some helpers just in case
from grate.migrations import table_migrate
def upgrade(metadata):
"""
:param metadata: SQLAlchemy MetaData bound to an engine and autoreflected.
"""
fancy_table = metadata.tables['fancy_table']
# Create column using sqlalchemy-migrate
col = Column('fancy_column', types.Integer)
col.create(fancy_table)
## Or run some arbitrary SQL
# metadata.bind.execute(...)
## Need to do a row-by-row re-insert? Use the table_migrate helper
## We do a migration from one engine to the same engine, but between two different tables this time.
# table_migrate(metadata.bind, metadata.bind, table, renamed_table, convert_fn=None, limit=100000)
def downgrade(metadata):
fancy_table = metadata.tables['fancy_table']
fancy_table.c.fancy_column.drop()
如果将此功能与sqlalchemy-migrate结合使用，它将变得更强大。这样，你就可以使用方言不可知论者SQLAlchemy DDLs来生成模式改变，但不必依赖于SqLalchemy迁移的修订跟踪和其他不必要的复杂性，这促使我写下这一点。
现在我们可以升级和降级我们的模式，例如：
grate upgrade "sqlite:///development.db" migration.001_change_fancy_column:upgrade --show-sql grate upgrade "sqlite:///development.db" migration.001_change_fancy_column:downgrade --shoq-sql
也许这应该叫做upgrade以外的东西？也许是grade？无论如何…
性能说明
逐行重新插入（迁移）
数千行需要几秒钟，数百万行需要几分钟。详细信息取决于架构、服务器和特定数字。
就地架构更改（升级）
如果您没有执行完全的重新插入，那么这与使用任何其他模式迁移工具获得的效率差不多。通常以秒为单位。
有问题吗？想做贡献吗？
- 你可以在andrey.petrov@shazow.net
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待办事项
- 更具体的例子（填写代码todos）
- 更多常用迁移操作的帮助程序
- 在grate周围构建一个包装器来处理修订跟踪，并逐步完成升级过程，就像大多数主流迁移框架一样。
这不是炉排吗？
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