Всем привет.

У меня появилась идея написать серию статей по созданию полноценного проекта на Java для тех, у кого нет опыта работы. Я хочу научить и показать процесс разработки максимально детально, насколько это вообще можно. Шаг за шагом идти к намеченной цели.
Мы будем двигаться с двух сторон - я буду стараться научить, а вы будете стараться понять и воспроизвести у себя это.

Серия статей похожа на пошаговую инструкцию что нужно и делать и как чтобы добиться цели. Поэтому будет разумно вместе со мной пройти этот путь и написать такой же или похожий проект для себя.

Кому это будет интересно?

Целевая аудитория — все, кто знает Java SE. Все остальное я буду или описывать в рамках этой серии статей, или это уже описано мною в других статья ранее (например работу с Гитом я описал заранее и просто прикрепляю ссылку на него).
Разумеется, это может быть интересно и уже опытным людям. Отдельно буду благодарен за конструктивную критику моей реализации (это можно будет сделать через гитхаб, в рамках нового issue или написать в телеграм-канале).

Во время разработки проекта столкнемся с проблемами, посмотрим как их можно решить. Напишем документацию. Отрефакторим код. Покроем все качественными тестами. Настроим и добавим метрики по отслеживанию качества кода в CI процесс.

В этой статье мы поговорим о Flyway и Liquibase — двух наиболее популярных инструментах на основе Java для рефакторинга баз данных. Цель статьи — сравнить эти инструменты и выяснить, какой из них в каких случаях лучше применять.

Никогда не было, и вот опять!

На очередном проекте мы решили использовать Liquibase с самого начала, чтобы избежать проблем в будущем. Как оказалось, не все молодые члены команды умеют его правильно использовать. Я провёл внутренний воркшоп, который затем решил превратить в статью.

Статья включает в себя полезные советы и описание трех самых явных ловушек, в которые можно попасть, работая с инструментами миграции реляционных баз данных, в частности Liquibase. Рассчитана на Java разработчиков уровня Junior и Middle, для более опытных разработчиков может быть интересна для структуризации и повторения того, что, скорее всего, уже известно.

1. Введение

Автоматизированный рефакторинг баз данных должен быть частью жизненного цикла разработки наших продуктов наряду с рефакторингом любых других программных компонентов. Исторически так сложилось, что контроль версий исходников покрывал в подавляющем большинстве случаев только так называемый прикладной код (например, Java), исключая SQL, скрипты на котором носили внешний характер и применялись к целевым базам данных, минуя контроль версий.

Тем не менее, в связи с ростом популярности аджайл методологии в последние годы и востребованностью непрерывной интеграции и развертывания, мы больше не можем ограничивать применение CI/CD только к коду приложения, оставив SQL позади.

В аджайл проектах тех требования вырабатываются спринт за спринтом, поэтому очень маловероятно, что вы сможете с самого начала точно угадать со структурой модели базы данных. Модель базы данных развивается по мере формирования продукта. Многие команды и компании разрабатывают собственные процессы контроля версий баз данных, подходящие сугубо для целей их собственных продуктов, но существуют и общие решения, уже приобретшие статус отраслевых стандартов. Им мы и уделим внимание в этой статье.

Ниже будут рассмотрены сходства и различия ныне хорошо известных продуктов Flyway и Liquibase.

Мы выпустили JPA Buddy 3.0! В этом релизе наконец-то появилась генерация скриптов для Flyway, поддержка Kotlin, а также другие улучшения и исправления. Посмотрим на эти нововведения подробнее.

Для тех, кто не слышал о JPA Buddy: это плагин, который упрощает работу с JPA, Hibernate, Spring Data JPA, Liquibase и подобными технологиями. Подробнее о нем можно почитать в этой статье.

Liquibase — это инструмент управления изменениями в базе данных. С его помощью вы можете отслеживать изменения в базе данных, сделанные с помощью SQL (или XML) скриптов. Эти скрипты могут быть добавлены в системы контроля версий, такие как git.

В данной статье мы рассмотрим, как автоматизировать развертывание баз данных с помощью Liquibase. Автоматизация может быть выполнена с помощью

1. Пайплайн Jenkins 

2. Shell-скриптов

Я не буду говорить ни об одном из этих двух способов, поскольку это не является темой данной статьи — только для того, чтобы все было просто и понятно.

Существует два способа записи наборов изменений в Liquibase, т.е. XML и SQL. Я выбрал SQL, чтобы избежать записи соответствующих изменений XML для каждого выполняемого нами обновления SQL. Таким образом, тот же SQL-файл, который мы пишем для разработки, используется для развертывания Liquibase.

Каждый раз, когда мы вносим изменение в схему нашей базы данных, мы также должны вносить изменения в код, который использует эту схему базы данных.

Когда мы добавляем новый столбец в базу данных, нам нужно изменить код, чтобы использовать этот новый столбец.

Когда мы удаляем столбец из базы данных, нам нужно изменить код, чтобы этот столбец больше не использовался.

В этом руководстве мы обсудим, как мы можем координировать изменения кода с изменениями базы данных и развертывать их в нашей производственной среде без простоев. 

Мы шаг за шагом рассмотрим пример сценария использования и воспользуемся флагами функций, помогающими нам выполнить изменения.