• Полностью переписаны классы всех провайдеров: API стал проще и удобнее, все методы работают адекватно (а для проверки адекватности было написано большое количество модульных тестов);
  
• Поддержка SQL Azure и Firebird;
• Методы Up и Down переименованы в Apply и Revert, реализовывать Revert не обязательно;
• Обработка разделителей запросов (например, «GO» для MSSQL);
• Возможность работы со схемами БД (отличающимися от схемы по умолчанию);
• … и много других мелких доработок.

О чём это вообще?

Возможно, вы уже слышали о версионированной миграции структуры баз данных. Об этом писали на хабре. DBDeploy — один из самых простых и известных инструментов, позволяющий легко установить все последние изменения в базе данных на любом инстансе и любой девелоперской машине. А Gradle — модный ныне инструмент для сборки проекта (как Ant и Maven, только лучше). О нём тоже уже писали.

И в чём вопрос?

Вопрос в том, как запускать DBDeploy из скрипта Gradle? У DBDeploy есть таски для Ant и плагин для Maven, но пока ещё нет плагина для DBdeploy (точнее, он в зачаточном состоянии). Немного потыркавшись, я пришёл к выводу, что самый простой способ — это использовать тот самый Ant таск DBDeploy из скрипта Gradle (здесь описано, как из gradle-скрипта использовать любые Ant-таски). Рассмотрим пример.

Миграции — это удобный способ управления структурой и изменениями схемы БД.

1. Версионность приложения должна быть отражена в структуре папок миграций

/db-migrations
    /v-1.0
        /2013-03-02--01-initial-schema-import.xml
        /2013-03-02--02-core-data.xml
        /2013-03-04--01-notifications.xml
        /changelog-v.1.0-cumulative.xml
    /v-2.0
        ...
        /changelog-v.2.0-cumulative.xml
    /changelog.xml

Вместо предисловия

Статья будет интересна тем, кто хоть раз задумывался о вопросе наката изменений (патча) на реляционную БД. Статья не будет интересна тем, кто уже освоил и использует Liquibase. Главной целью данной статьи является указание ссылки на репозиторий с примером использования. В качестве примера я выбрал накат sample-схемы HR на БД Oracle (список всех поддерживаемых БД) — любой желающий может скачать себе репозиторий и поиграться в домашних условиях. Желание продемонстрировать пример вызвано обсуждением этого вопроса на ресурсе sql.ru.

Привет! Сегодня я выпустил новую версию ThinkingHome.Migrator — инструмента для версионной миграции схемы базы данных под платформу .NET Core.

Пакеты опубликованы в NuGet, написана подробная документация. Вы уже можете пользоваться новеньким мигратором, а я расскажу, как он появился, почему у него номер версии 3.0.0 (хотя это первый релиз) и зачем он нужен, когда есть EF Migrations и FluentMigrator.

_{^{Пост подготовили участники команды Яндекс.Облака: Иван Веткасов — архитектор, Леонид Клюев — редактор}}

Недавно мы рассказали об архитектуре Яндекс.Облака. Теперь давайте перейдем от теории к практике. В Облаке есть несколько сервисов для автоматизированного контроля за СУБД: Managed Service for ClickHouse, Managed Service for PostgreSQL и Managed Service for MongoDB. Все они являются платформенными и позволяют сосредоточиться на задаче хранения данных, а не на администрировании инфраструктуры. Но иногда бывает важно контролировать ещё и виртуальные машины кластера. Например, может возникнуть задача масштабирования в ответ на увеличение или снижение нагрузки. Обычно этот сценарий — один из самых трудоёмких с практической точки зрения. Сегодня мы расскажем, как Яндекс.Облако позволяет автоматизировать сложные задачи масштабирования, и убедимся, что база остаётся доступной в процессе изменения размера кластера.

• Версионная миграция структуры базы данных: основные подходы — хоть и старая статья, но принципы не стареют
• Эволюционный дизайн баз данных — перевод статьи Мартина Фаулера, хорошее описание [инкрементного подхода]
• Опыт 1440 миграций баз данных — практичный пост по работе с PostgesSQL

1. Зависимость от сетевой задержки. Сейчас в нашем облаке она составляет порядка 20 мск, но при её увеличении приложение начнёт работать очень медленно.
2. Отсутствие индексов, которые нужны нам на уровне бизнес-логики. Их самостоятельная реализация может усложнить бизнес-логику и привести к неконсистентности данных.
3. Сложность кода также усложняет обеспечение консистентности данных.
4. Ресурсоёмкость запросов с выборками.

Привет, любители Хабра! Сегодня я решил поделиться своим вариантом бекапа данных из MySql и рассказать о том как его можно использовать для контроля версий в Git. И если вам интересно узнать, как можно контролировать состояние базы данных на всех этапах разработки, или просто делать правильные бекапчики базы своих проектиков и разворачивать из в любой момент времени, тогда прошу к прочтению!

Познакомиться с PHP фреймворком CodeIgniter 4 достаточно просто.

Нужно потратить вечер, выполняя инструкции из раздела  «Build Your First Application» («Создайте свое первое приложение»). Поскольку документация написана хорошим, технически понятным языком, то в процессе ознакомления с этим и другими разделами возможно получить даже некоторое эстетическое удовольствие.